SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular:	MÓDULO
Unidade Responsável:	PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO (14.27)
Código:	PPGEEC2311
Nome:	INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM CONTROLE E AUTOMAÇÃO
Carga Horária Teórica:	60 h.
Carga Horária Prática:	0 h.
Carga Horária de Ead:	0 h.
Carga Horária Total:	60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional:	Não
Matriculável On-Line:	Sim
Horário Flexível da Turma:	Não
Horário Flexível do Docente:	Sim
Obrigatoriedade de Nota Final:	Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação:	Não
Necessita de Orientador:	Não
Exige Horário:	Sim
Permite CH Compartilhada:	Não
Quantidade de Avaliações:	1
Ementa/Descrição:	Introdução à Inteligência Artificial. Lógica e Dedução. Representação de conhecimentos. Métodos de Busca. Controladores baseados em conhecimentos. Lógica Fuzzy. Controladores empregando Lógica Fuzzy. Métodos de otimização numérica: Algoritmos genéticos. Introdução às Redes Neurais Artificiais. Aplicações de Redes Neurais em controle e automação. Sistemas inteligentes híbridos e aprendizagem profunda.
Referências:	NASCIMENTO JR.,C.L. e YONEYAMA, T. Inteligência Artificial em Controle e Automação. Edgard Blücher, 2000; SHAW, I. e SIMÕES, M.G. Controle e Modelagem Fuzzy, Edgard Blücher, 1999; CAMPOS, M. M., SAITO, K., Sistemas Inteligentes em Controle e Automação de Processos, Ed. Ciência Moderna, 2004; NGUYEN, H.T., PRASAD, N.R., WALKER, C.L. and WALKER, E.A., First Course in Fuzzy and Neural Control, Taylor & Francis Inc; 1.ed., 2002; HAYKIN, S. Neural networks: a comprehensive foundation. 2.ed., Prentice Hall, 1999; LINDEN, R. Algoritmos Genéticos, 3.ed., Editora Ciência Moderna, 2012; GOODFELLOW, I. BENGIO, Y. and COURVILLE, A., Deep Learning, MIT Press, 2016.

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