Introdução ao curso; aprendizado supervisionado; aprendizado não supervisionado; redes neurais; métodos de regularização; aprendizado por agrupamento; métricas de performance.

Bibliografia: [1] Burkov, A. (2019) “The Hundred-Page Machine Learning Book”, ‎ Andriy Burkov, ISBN-13: 978-1999579500. [2] Harrison, M. (2019) “Machine Learning – Guia de Referência Rápida: Trabalhando com Dados Estruturados em Python”, Novatec Editora, ISBN-13: 978-8575228173. [3] Freitas, M.A.S.; Freitas, G.B. (2020) “Inteligência Artificial e Machine Learning: Teoria e Aplicações”, E-book Kindle. [4] Bishop, C.M. (2006) “Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)”, Springer, ISBN-13: 978-0387310732. [5] Muller, A.C.; Guido, S. (2016) “Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists”, ISBN-13: 978-1449369415. [6] Howard, J.; Gugger, S. (2020) “Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD”, O'Reilly, ISBN-13:‎ 978-1492045526.

Crédito: 3,0 (três)

Carga horária: 45 horas

Introdução à robótica. Inteligência Artificial e suas aplicações na robótica. Robótica coletiva. Sistemas de monitoração IOT (Internet of things) e comunicação de dados. Construção e programação de protótipos robóticos.

BIBLIOGRAFIA: [1] GROOVER, Mikell P. et alli – Robótica – Tecnologia e Aplicação – McGraw-Hill – Brasil – 1989. [2] PAUL, Richard P. – Robot Manipulators – The MIT Press – USA – 1981. [3] POLONSKII, Mikhail M. – Introdução á Robótica e Mecatrônica – Ed. Universidade de Caxias do Sul – Brasil – 1996. [4] MONK, Simon – Projetos com Arduino e Android – Ed Bookman – 2014. [5] MONK, Simon – 30 projetos com arduíno – Ed Bookman – 2ª edição – 2014. [6] MONK, Simon – Programação com Arduino II – Ed Bookman – 2015. [7] UPTON, Eben –  Raspberry pi guia do usuário – Ed. Alta Books – 2017. [8] DONAT, Wolfram Programação do Raspberry Pi com Python- Ed NOVATEC – 2019.

Crédito: 3,0 (três)

Estudo individual de um tema ou projeto desta área de pesquisa, com apresentação de seminários e relatório formal.

Crédito: 3,0 (três)

Introdução à Engenharia de Fatores Humanos, programa de Engenharia de Fatores Humanos, Projeto de salas de controle de Centrais Nucleares, Salas de controle digitais, Simulação de comportamentos Humanos. Sistemas computadorizados de suporte a operação (sistemas de diagnóstico, sistemas de alarmes, sistemas de supervisão dos parâmetros de segurança).

BIBLIOGRAFIA: [1] “Artificial Intelligence A Modern Approach”, Stuart Russel e Peter Norvig. Prentice Hall. 3rd edition. [2] Nuclear Regulatory Commisison (NUREG) 0800. [3] Nuclear Regulatory Commisison (NUREG) 0711.

Crédito: 3,0 (três)

Análise de Segurança:

Projeto e operação de um reator nuclear. Aspectos de segurança relacionados a centrais nucleares, Sistemas e dispositivos de Segurança relacionados a centrais nucleares. Licenciamento de centrais nucleares. Análise de segurança determinística e probabilística. Acidentes de base de projeto em centrais nucleares.

Engenharia de Fatores Humanos:

Introdução à Engenharia de Fatores Humanos. Introdução à Inteligência Artificial com foco em Redes Neuronais Artificiais, Computação evolucionária e Inteligência de Enxames. Aplicações em problemas da engenharia nuclear.

Bibliografia: – Engenharia de Fatores Humanos: [1] “Neural Networks and Learning Machines”, Simon Haykin. Pearson. 3rd edition. [2] “Artificial Intelligence A Modern Approach”, Stuart Russel e Peter Norvig. Prentice Hall. 3rd edition. [3] “Genetic Algorithms in Search, Optimization & Machine Learning”, David. E. Goldberg. Addison-Wesley Publishing Company, Inc. 1989. [4] “Swarm Intelligence”, James Kennedy e Russel C. Eberhart. Morgan Kaufmann. 2001.

Créditos: 3,0 (três).

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