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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, evolução diferencial, programação genética. Inteligência computacional coletiva: otimização via colônia de formigas e otimização via enxame de partículas. Lógica fuzzy. Redes neurais. Estudo de casos com aplicações em problemas de computação.

* R. Linden, Algoritmos Genéticos: Uma Importante Ferramenta da Inteligência Computacional. Rio de Janeiro: Editora Brasport, 2008. * T. Baeck, D.B Fogel, and Z Michalewicz, Evolutionary Computation: Basic Algorithms and Operators (Evolutionary Computation) Taylor & Francis; 2000. * Russell C. Eberhart, Yuhui Shi, and James Kennedy, Swarm Intelligence, The Morgan Kaufmann Series in Artificial Intelligence, 2001. * Andries P. Engelbrecht, Fundamentals of Computational Swarm Intelligence, John Wiley & Sons, 2006. * Leandro N. de Castro and Fernando J. Von Zuben, Recent Developments in Biologically Inspired Computing, CRC press, 2005. * Goodfellow, I.; Bengio, Y.; Courville, A. Deep Learning. Cambridge, Massachusetts, USA: MIT press, 2016. * Artigos recentes de conferências e jornais

[1] Artigos de conferências e jornais na área