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Júpiter - Sistema de Graduação

Escola de Engenharia de São Carlos
 
Engenharia Elétrica e de Computação
 
Disciplina: SEL0421 - Sistemas Inteligentes
Intelligent Systems

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2015 Desativação:

Objetivos
Dar ao aluno conceitos gerais e básicos a respeito de Sistemas Inteligentes, tanto no aspecto teórico como nas aplicações em Engenharia Elétrica.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
2886399 - Ivan Nunes da Silva
 
Programa Resumido
Introdução aos Sistemas Inteligentes; Sistemas Baseados em Conhecimento; Conceitos sobre Aprendizado de Máquinas; Redes Neurais Artificiais; Sistemas de Inferência Fuzzy; Computação Evolutiva (Algorítmos Genéticos); Inteligência Coletiva; Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization); Aplicações de Sistemas Inteligentes em Engenharia Elétrica.
 
 
 
Programa
Introdução aos Sistemas Inteligentes; Sistemas Baseados em Conhecimento; Conceitos sobre Aprendizado de Máquinas; Redes Neurais Artificiais; Sistemas de Inferência Fuzzy; Computação Evolutiva (Algorítmos Genéticos); Inteligência Coletiva; Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization); Aplicações de Sistemas Inteligentes em Engenharia Elétrica.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas expositivas e aulas práticas (laboratório).
Critério
Média ponderada de notas atribuídas ao aluno.
Norma de Recuperação
Os critérios de avaliação da recuperação devem ser similares aos aplicados durante o semestre regular do oferecimento da disciplina;
1) A nota final (MF) do aluno que realizou provas de recuperação dependerá da média do semestre (MS) e da média das provas de recuperação (MR), como segue:
a) MF=5 se 5 ≤MR ≤ (10 - MS);
b) MF = (MS + MR) / 2 se MR > (10 – MS)
c) MF = MS se MR < 5.
2) O período de recuperação das disciplinas deve se estender do início até um mês antes do final do semestre subsequente ao da reprovação do aluno em primeira avaliação.
 
Bibliografia
     
I.N. Silva, D. H. Spatti, R. A. Flauzino. Redes Neurais Artificiais para Engenharia e Ciências Aplicadas. ArtLiber Editora, 2010.
S. Haykin. Neural Nerworks and Learning Machines. Prentice-Hall, 2008.
B.D. Dipley. Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge University Press, 2008.
T.J. Ross. Fyzzy Logic with Engineering Applictions. John Wiley,2004.
J.J. Bukley, W. Siler. Fuzzy Expert Systems and Fuzzy Reasoning. John Wiley, 2004.
S. Russel, P. Norvig. Inteligência Artificial. Editora Campus, 2004.
K.A. Jong. Evolutionary Computation. MIT Press, 2002.
L.H.Tsoukalas, R.E. Uhrig. Fuzzy and Neural Approaches in Engineering. John Wiley, 1997.
Z.Michalewicz. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Springer-Verlag, 3rd. Edition, 1996.
 

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