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Universidade Federal do Rio Grande do Norte Natal, 04 de Abril de 2025

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
Método de Avaliação: CONCEITO
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
Permite Múltiplas Aprovações: 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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