Inteligência artificial: Lógica Nebulosa

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Inteligência artificial: Lógica Nebulosa

Mensagem  Renancr em Sab 4 Set 2010 - 13:33

Aqui sera feito o artigo sobre "Inteligência artificial: Lógica Nebulosa", contendo 8 páginas, por:
Data de Entrega: 12/11/10

Participantes:
Renancr
Caporal
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Estrutura do artigo:
Titulo
Resumo
Introdução
Tópicos
Conclusão
Referencias Bibliográficas

Não necessário conter
Apêndice
(Introdução de conteúdo que se referencia com o texto, como pergutas tiradas de outros lugares, ... etc.)
Anexos
(Conteúdo relacionado com o tema)


Última edição por Renancr em Ter 12 Out 2010 - 13:32, editado 10 vez(es)
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Introdução

Mensagem  Renancr em Sex 24 Set 2010 - 20:16

Lógica Fuzzy


Introdução


Lógica: É a ciência que tem por objetivo o estudo das leis do raciocínio.
Lógica Fuzzy: É a ciência que se preocupa com os princípios formais do raciocínio aproximado.
Procura modelar os modos imprecisos do raciocínio que têm um papel fundamental na habilidade humana de tomar decisões.
Forma objetiva: Lógica Nebulosa é uma ferramenta capaz de capturar informações imprecisas, descritas em linguagem natural, e convertê-las para um formato numérico.

Objetivo


Fornecer os fundamentos para efetuar o raciocínio aproximado, com proposições imprecisas, usando a teoria de conjuntos nebulosos como ferramenta principal.

História


A lógica fuzzy foi introduzida no contexto científico em 1965 pelo professor Lotfi Zadeh, através da publicação do artigo Fuzzy Sets no journal Information and Control.

Segundo Cox (1995), os conceitos básicos que justamente diferenciam a lógica fuzzy da lógica booleana, já existiam anteriormente a Aristóteles. Também no século XIV, William Ockham indagava sobre tais conceitos. Já no século XX,
Max Black e posteriormente Jan Lukasiewicz aprofundaram-se ainda mais no estudo da assim chamada lógica nebulosa.

Assim, com o passar dos anos, a lógica fuzzy encontrou aplicação em uma infinidade de áreas, através das quais tem mostrado sua capacidade de adaptação e facilidade de interface com o ser humano. Conforme Von Altrock (1996) pode-se encontrar aplicação para a mesma em diversas áreas como: avaliação de crédito, controle de fluxo de caixa, análise de risco, controle de estoques, avaliação de marketing, avaliação de fornecedores, controle de qualidade, otimização de inventários, e muitas outras.

Porém diversas outras aplicações recentemente foram alcançadas segundo Yen, Langari e Zadeh (1994). São elas: controle automático de máquinas e equipamentos (controle de elevadores, tráfego automotivo, controle automático de foco em câmeras fotográficas, sistemas de acionamento robotizado, etc.), otimização de processos produtivos, dentre outros.

Citada por Pinho (1999) como um novo ramo da matemática, a lógica fuzzy tem como ponto fundamental a representação da lógica e da racionalidade humana na resolução de problemas complexos (VON ALTROCK, 1996).

Chiu e Park (1994), afirmam que conforme o grau de incerteza de um problema aumenta a capacidade de descrição de um modelo para resolução do mesmo decresce. Assim sendo, fez-se necessário o surgimento de uma teoria que fornecesse subsídios para a resolução de problemas com alto grau de incerteza, sem que informações importantes se perdessem durante a manipulação dos dados por incapacidade do modelo matemático em lidar com a incerteza inerente ao mesmo.

Neste contexto, a lógica fuzzy é definida por Cox (1995), como sendo capaz de combinar a imprecisão associada aos eventos naturais e o poder computacional das máquinas para produzir sistemas de resposta inteligentes, robustos e flexíveis.

Von Altrock (1996) enfatiza que lógica fuzzy permite o desenvolvimento de sistemas que representam decisões humanas, onde a lógica e a matemática convencional (booleana) se mostram insuficientes ou ineficientes. Portanto nota-se a preocupação ao definir o conceito de lógica fuzzy, em demonstrar seu objetivo principal que é aproximar a maneira tal qual o ser humano relaciona dados, para gerar uma resposta aproximada ao problema relacionado. Assim, espera-se através de um modelamento matemático baseado no conhecimento intuitivo humano, resolver problemas complexos e compostos por variáveis cuja informação contida é incerta, de uma maneira organizada e com a máxima confiabilidade possível.
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Tópicos

Mensagem  Caporal em Sex 15 Out 2010 - 16:33

Tópicos:

Esta disciplina tem um componente teórico e um prático.

Na parte teórica abordaremos técnicas de aprendizado de maquina estatístico para classificação, agrupamento, e detecção de outliers.

As técnicas para classificação cobertas serão:

*introdução ao aprendizado supervisionado
*métodos lineares clássicos (LDA)
*k-vizinhos
*Avaliação e comparação de metodos
*indução de arvores decisão
*redes neurais
*redes bayesianas
*support vector machines
*redução de dimensionalidade
*meta-heuristicas
As técnicas para agrupamento cobertas serão:

*k-média e k-medoids
*rede de Kohonen e mapas auto-organizaveis
*fuzzy C-means
*agrupamento hierárquico
*agrupamento espectral
*outros métodos

As técnicas de detecção de outliers cobertas serão:

*métodos generativos e descritivos
i*ndução de redes bayesianas
*métodos baseados em distribuições
Na parte prática a turma será dividida em grupos, cujo objetivo final será a escrita de um artigo sobre o uso de aprendizado de maquina em algum problema de suas áreas de pesquisa. O artigo deverá ser em inglês, de qualidade suficiente que permita a submissão para boas conferencias da área. O acompanhamento do processo será feito através de seminários curtos distribuídos ao longo do curso, onde o grupo apresentará o problema, a bibliografia, e as abordagens existentes.

Na parte prática os alunos também terão experiência em utilizar as técnicas abordadas em dados reais.
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