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Fornecimento de técnicas alternativas para solucionar problemas difíceis(hard problems) muitas vezes ainda não resolvidos através de técnicas“convencionais” na área da computação e também em diversas áreas doconhecimento.• Prover conhecimento científico para solução de problemas na área deotimização, classificação de dados,. reconhecimento de padrões e prediçãode séries temporais, entre outros.

• Introdução à computação Natural.• Conceitos básicos sobre otimização, e métodos de busca local e global.• Algoritmos biologicamente inspirados: algoritmo genético, evoluçãodiferencial, programação genética.• Inteligência computacional coletiva: otimização via colônia de formigas eotimização via enxame de particulas.• Lógica fuzzy.• Redes neurais.• Estudo de casos com aplicações para problemas de computação.

[1] Ricardo Linden, Algoritmos Genéticos: Uma Importante Ferramenta da Inteligência Computacional. Editora Brasport, 2008. [2] Simon Haykin, Redes Neurais. Princípios e Prática, Bookman, 2003 [3] Russell C. Eberhart, Yuhui Shi, and James Kennedy, Swarm Intelligence, The Morgan Kaufmann Series in Artificial Intelligence, 2001 [4] Andries P. Engelbrecht, Fundamentals of Computational Swarm Intelligence, John Wiley & Sons, 2006 [5] Hojjat Adeli, & Nazmul Siddique, Computational Intelligence, Wiley, 2016 [6] F. Martin McNeill, Ellen Thro, Fuzzy Logic: A Practical Approach, Academic press, 2014 [7] Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning. MIT Press, 2016. Disponível em http://www.deeplearningbook.org.

[1] Artigos de conferências e jornais na área