| Ementa/Descrição: |
* Módulo 1 – Lógica Fuzzy
- Introdução
- IA em Automação e Controle
- Controladores Baseados em Conhecimento
- Introdução à Lógica Fuzzy: Conjuntos Fuzzy, Lógica com Conjuntos Fuzzy
- Controladores Empregando Lógica Fuzzy: Estrutura de Controladores Empregando Lógica Fuzzy, Estabilidade no Controle Nebuloso em Malha Fechada, Características de Controladores Nebulosos, Controle Fuzzy-PID
* Módulo 2 – Otimização Numérica em IA
- Conceitos e Definições
- Aplicações de Otimização Numérica em IA
- Métodos de Otimização Unidimensional: Método da Busca Uniforme, Método da Secção Áurea
- Métodos Empregando Gradiente: Método da Máxima Declividade, Método de Newton
- Métodos Sem Empregar Gradiente: Método da Busca Direta, Método dos Poliedros Flexíveis, Algoritmos Genéticos
- Métodos Estendidos: Zona Tabu, Recozimento Simulado
- Seleção do Método de Otimização.
* Módulo 3 – Redes Neurais Artificiais
- Redes Neurais e controladores com aprendizado: Modelos e Arquiteturas (O neurônio biológico, Definição de Rede Neural Artificial, Uma Estrutura Geral para Modelos de Redes Neurais Artificiais, Topologia de Redes Neurais Artificiais, Aprendizado em Redes Neurais Artificiais, Capacidade de Aproximação Universal), Aprendizado com Supervisão Forte (Programação Direta dos Pesos, Ajuste de Pesos Mediante Amostras de Pares Entrada-Saída, O Algoritmo Back-Propagation)
- Aplicações de Redes Neurais Artificiais em Controle. |
