Inteligência Computacional [2COP229]

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1 Inteligência Computacional [2COP229] Mestrado em Ciência da Computação Sylvio Barbon Jr

2 (2/24) Tema Aula 1 Introdução ao Reconhecimento de Padrões

3 1 Introdução 2 Componentes clássicos da IC 3 Tópicos Emergentes em IC 4 Referências

4 Introdução (4/24) Inteligência Artificial Artificial Intelligence (AI) Tem o objetivo de emular a inteligência humana (especialista) em máquinas de forma a prover a ação e o raciocínio como dos seres humanos. É uma disciplina que pode ser dividida em: Agentes Inteligentes; Busca Inteligente; Agentes Lógicos (Representação do conhecimento); Planejamento (Grafos e Heurísticas); Aprendizado de Máquina; Construção e Percepção (Filtros de Kalman e HMM);

5 Introdução (5/24) Inteligência Artificial Aprendizado: Inerente ao instinto animal, possibilita lidar de forma adequada em situações conhecidas e adaptadas em situações desconhecidas; Aprendizado de Máquina: É o processo realizado em uma máquina de forma que ela adapte parâmetros recebidos para se adequar a uma regra. Aonde está a Inteligência Computacional?

6 Inteligência Artificial Introdução (6/24)

7 Introdução (7/24) Inteligência Artificial A IA tradicional não contempla toda a demanda de soluções de problemas de: Busca; Otimização; Aprendizado de Máquina; Principais carências da IA tradicional são: Solução para solução biológicas; Soluções comerciais com grandes bancos de dados; Automação industrial; Entre as novas abordagens temos: Rough Set, Abordagens Fuzzy, RNAs, Algoritmos Genéticos, Redes de Crença, Teoria do Caos, Swarm Intelligence (ACO e PSO), Artificial Immune Systems, Algoritmos evolutivos, BFOA e Bees Foraging Algorithm.

8 Componentes clássicos da IC (8/24) Rede Neural Artificial São generalizações de modelos matemáticos do sistema nervoso humano. As sinapses são representadas pelos pesos das conexões. Os estímulos recebidos pela rede são as amostras. Mecanismo de inferência é a função de tranferência (sigmoid, gaussiana, trigonomética etc). A capacidade de aprendizado do neurônio está nos ajustes dos pesos a cada exemplo.

9 Inteligência Artificial Componentes clássicos da IC (9/24)

10 Componentes clássicos da IC (10/24) Rede Neural Artificial A maiorias das aplicações da RNAs são das seguintes categorias: Predição: Usa as entradas para predizer uma saída; Classificação: Usa as entradas para determinar uma classe; Associação de dados: Semelhante com a classificação, mas reconhece dados que contém erros. Conceitualização de dados: Analisa as entradas e relaciona com agrupamentos inferidos. O comportamento de uma RNA depende da relação entre os neurônios, caracterizando a arquitetura da abordagem. As redes podem ter tipos como: Recorrentes, Supervisionadas/Não Supervisionadas

11 Componentes clássicos da IC (11/24) Lógica Fuzzy A lógica Fuzzy (Fuzzy Logic - FL) foi criada para lidar com conceitos vagos do conhecimento e inferências de uma forma natura. O conceito de Fuzzy é o contrário de Crisp, este tem um limite definido. Uma membership function (MF) é a curva que define a grau de relação entre os elementos, variando entre 0 e 1. Entre as diferentes formas de implementação de Lógica Fuzzy, temos os sitemas Fuzzy baseados em regras. A ideia do sistema é um conjunto de if-then associado a valores linguísticos.

12 Lógica Fuzzy Componentes clássicos da IC (12/24)

13 Componentes clássicos da IC (13/24) Lógica Fuzzy O processo de fuzificação de uma entrada está relacionada a aplicações dos operadores fuzzy. Uma implication function especifica um grupo fuzzy e um grau específico. A defuzificação mapeia o espaço fuzzy e baseado em técnicas como max-criterion, center-of-gravity ou mean-of-maxima atribui uma saída.

14 Componentes clássicos da IC (14/24) Lógica Fuzzy O processo de fuzificação de uma entrada está relacionada a aplicações dos operadores fuzzy. Uma implication function especifica um grupo fuzzy e um grau específico. A defuzificação mapeia o espaço fuzzy e baseado em técnicas como max-criterion, center-of-gravity ou mean-of-maxima atribui uma saída.

15 Componentes clássicos da IC (15/24) Algoritmos Genéticos Genetic ALgorithm (GA); É um modelo estocástico baseado no processo biológico de seleção natural de Darwin. Faz uma busca local para encontrar uma solução ótima. A representação tradicional é uma cadeia de bits conhecida como cromossomo, sendo cada bit um gene. A população é um conjunto de cromossomos, sendo que cada cromossomo representa um indivíduo. Conceitos: Aptidão, geração, cruzamento, mutação e falha.

16 Algoritmos Genéticos Componentes clássicos da IC (16/24)

17 Componentes clássicos da IC (17/24) Visão Geral Inteligência Computacional

18 Tópicos Emergentes em IC (18/24) Swarm Intelligence Contempla técnicas inspiradas no comportamento coletivo de grupos sociais de insetos (abelhas, formigas, vespas etc). Estes insetos tem capacidade limitada, mas cooperativamente podem realizar tarefas complexas. Conceitos: Homogeneity, Locality, Collision Avoidance, Velocity Matching e Flock Centering. Exemplos de Swarm Intelligence: PSO: Particle Swarm Optimization; ACO: Ant Colony Optimization;

19 Swarm Inteliggence Tópicos Emergentes em IC (19/24)

20 Tópicos Emergentes em IC (20/24) Teoria Rought Set - RST Descoberta de padrões em dados escondidos por meio da aplicação extensiva de técnicas com data mining em sistemas distribuídos. Baseado em conjuntos Fuzzy que precisam ser lapidados para criar regras de aproximação. Normalmente utilizam-se aproximações inferiores e superiores e investigações iterativas. É muito utilizado na teoria do controle, redução de representação do conhecimento, mineração de dados e análise de denpendência de atributos.

21 Swarm Inteliggence Tópicos Emergentes em IC (21/24)

22 Tópicos Emergentes em IC (22/24) Artificial Immune Systems - AIS São técnica biologicamente inspiradas e tentam simular o sistema de defesa dos vertebrados. Os sistemas artificiais imunes são indicados na manutenção de sistemas que podem sofrer mudanças estruturais. Conceitos: Macrophages, Antibodies e lymphoids São utilizados principalmente em: Sistemas de Segurança Sistemas na area da economia.

23 Tópicos Emergentes em IC (23/24) Teoria do Caos Caos Theory (CT); Matematicamente descreve o comportamento de certos sistemas dinâmicos altamente sensíveis a condições iniciais. O resultados das condições iniciais pode apresentar um comportamento caótico, aparentemente aleatório. A Teoria do Caos descreve certos comportamentos sob condições iniciais que exibam comportamentos peculiares, caóticos. São exemplos os sistemas de análise: Atmosférico; Do sistema Solar; Economia; Crescimento populacional.

24 Referências (24/24) Lista de Referências 1. C.M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, R. Duda, P. Hart, D. Stork, Pattern Classification, second edition, T. Hastie, R. Tibshurani, and J.H. Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Spinger Series in Statistics, N. Cristianini and J. Shawe-Taylor, An Introduction to Support Vector Machines, Cambridge Univ. Press, B. D. Ripley, Pattern Recognition and Neural Networks, Cambridge University Press, 1996.

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