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Proporcionar aos alunos o conhecimento teórico-prático de métodos computacionais bioinspirados com aplicações em regressão, redução de dimensionalidade, classificação e agrupamento.

Introdução à inteligência computacional. Conceitos básicos sobre otimização e métodos de busca local e global. Algoritmos biologicamente inspirados: GA e DE. Algoritmos inspirados por inteligência coletiva: PSO e ACO. Lógica fuzzy (Lógica nebulosa). Redes neurais artificiais. Aplicações em problemas de regressão, classificação e agrupamento.

HAYKIN, Simon. Redes neurais: princípios e prática. Bookman Editora, 2001. EBERHART, Russell C.; SHI, Yuhui; KENNEDY, James. Swarm intelligence. Elsevier, 2001. ENGELBRECHT, Andries P. Fundamentals of computational swarm intelligence. John Wiley & Sons, Inc., 2006. JAMES, Gareth et al. An Introduction to statistical learning: with applications in R. New York: Springer, 2013. xiv, 426 p.

LINDEN, Ricardo. Algoritmos genéticos: uma importante ferramenta da inteligência computacional. Brasport, 2008. SIDDIQUE, Nazmul; ADELI, Hojjat. Computational intelligence: synergies of fuzzy logic, neural networks and evolutionary computing. John Wiley & Sons, 2013. MCNEILL, F. Martin; THRO, Ellen. Fuzzy logic: a practical approach. Academic Press, 2014. GOODFELLOW, Ian; BENGIO, Yoshua; COURVILLE, Aaron. Deep learning. MIT press, 2016. HAYKIN, S. Neural networks and learning machines. 3rd Ed. Pearson. 2009. 906p.