Plano de Ensino
Disciplina: 219010 - INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL
Horas Aula: 3
Departamento: DEPTO DE ESTATISTICA /ICE
Ementa
Não informado
Conteúdo
1-Modelos de inteligência artificial X modelos estatísticos convencionais
2-Redes neurais: Perceptrons de múltiplas camadas. Mapas auto-organizáveis.
3-Outros modelos: redes recorrentes, funções de bases radiais. Aplicações.
4-Lógica fuzzy: Conjuntos clássicos X nebulosos. Lógica clássica X nebulosa.
Classificação nebulosa. Aplicações.
2-Redes neurais: Perceptrons de múltiplas camadas. Mapas auto-organizáveis.
3-Outros modelos: redes recorrentes, funções de bases radiais. Aplicações.
4-Lógica fuzzy: Conjuntos clássicos X nebulosos. Lógica clássica X nebulosa.
Classificação nebulosa. Aplicações.
Bibliografia
1-Haykin S. Neural Networks - a Comprehensive Foundation. 2nd ed. New Jersey:Prentice Hall, 1999.
2-Bishop CM. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford: Claredon Press, 1995.
3-Ross TJ. Fuzzy Logic with Engineering Applications. McGraw-Hill, 1995.
2-Bishop CM. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford: Claredon Press, 1995.
3-Ross TJ. Fuzzy Logic with Engineering Applications. McGraw-Hill, 1995.
Bibliografia(continuação)
Não informado
Bibliografia complementar
Não informado
