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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria 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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