Inteligência Artificial

Capa Folha de rosto Sumário Cadastro Copyright Autores Prefácio Capítulo Um. Introdução 1.1 Definições 1.2 Histórico 1.3 Aprendizado de Máquina 1.4 Abordagens usuais em Inteligência Artificial 1.5 Áreas de aplicação da Inteligência Artificial 1.6 Consideração final Referências bibliográficas Capítulo Dois. Lógica Fuzzy 2.1 Introdução 2.2 Conjuntos nebulosos (Fuzzy Sets) 2.3 Operações básicas sobre conjuntos nebulosos 2.4 Relações Fuzzy e Lógica Fuzzy 2.5 Exemplos 2.6 Exercícios Referências bibliográficas Capítulo Três. Redes Neurais Artificiais 3.1 Introdução 3.2 Conceituação 3.3 Modelos de Redes Neurais Artificiais – RNAs 3.4 Topologias 3.5 Treinamento e generalização 3.6 Redes Clássicas – Percpetron e Adaline 3.7 Perceptrons de múltiplas camadas 3.8 Treinamento não supervisionado 3.9 Redes de Kohonen 3.10 Redes RBF 3.11 Outros tipos de Redes Neurais Artificiais Referências bibliográficas Capítulo Quatro. Desenvolvimento de Aplicações Utilizando Redes Neurais 4.1 Introdução 4.2 Definição do problema 4.3 Coleta de dados 4.4 Pré-Processamento dos dados 4.5 Separação em conjunto de dados 4.6 Configuração da rede 4.7 Treinamento da rede 4.8 Teste da rede 4.9 Integração da Rede ao Sistema e Manutenção Referências bibliográficas Capítulo Cinco. Sistemas Neuro-Fuzzy 5.1 Introdução 5.2 Características dos sistemas Neuro-Fuzzy 5.3 Vantagens e desvantagens dos sistemas Neuro-Fuzzy 5.4 Arquitetura Neuro-Fuzzy 5.5 O algoritmo Fuzzy C-Means 5.6 Aplicações dos sistemas Neuro-Fuzzy Referências bibliográficas Capítulo Seis. Conjuntos Aproximados (Rough Sets) 6.1 Introdução 6.2 Definições básicas 6.3 Matriz e função de discernibilidade, redutos e regras de decisão 6.4 Exemplos de aplicação 6.5 Outras abordagens de IA 6.6 Exercícios Referências bibliográficas Índice