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O que você aprenderá

  • Entender os conceitos teóricos da lógica fuzzy, bem como: variáveis linguísticas, antecedentes, consequente, pertinência, fuzzificação e defuzzificação
  • Implementar sistemas fuzzy utilizando a biblioteca skfuzzy
  • Simular um sistema fuzzy para configurar o poder de sucção de um aspirador de pó
  • Aprender os cálculos de defuzzificação utilizando os seguintes métodos: centroide, bisector, MOM, SOM e LOM
  • Simular um sistema fuzzy para definir o porcentual de gorjeta que seria dado em um restaurante
  • Implementar agrupamento de dados utilizando o algoritmo fuzzy c-means

Pré-requisitos

  • Programação básica em Python

Descrição

A Lógica Fuzzy (difusa) é uma técnica que pode ser utilizada para modelar o processo de raciocínio humano em computadores, podendo ser utilizada em diversas áreas, como: automação industrial, medicina, marketing, automação residencial, dentre outras. Um exemplo clássico é a utilização em equipamentos industriais, que podem ter a temperatura regulada automaticamente a medida que o equipamento esquenta ou esfria. Outros equipamentos que podem utilizar essa técnica são: aspiradores de pó (regulagem do poder de sucção de acordo com a superfície e o nível de sujeira), máquinas de lavar louças e roupas (ajuste da quantidade de água e detergente/sabão), câmeras fotográficas (definição automática do foco), ar condicionado (configuração da temperatura de acordo com o ambiente) e micro-ondas (ajuste da potência de acordo com o tipo do alimento).

Para levar você até essa área, neste curso você aprenderá a teoria básica sobre lógica fuzzy e principalmente implementará sistemas fuzzy simples utilizando a biblioteca skfuzzy, tudo passo a passo e utilizando a linguagem Python! Confira abaixo as três partes do curso:

  • Parte 1: Teoria básica sobre lógica fuzzy. Você aprenderá tópicos como: variáveis linguísticas, antecedentes, consequente, funções de pertinência, fuzzificação e cálculos matemáticos para defuzzificação
  • Parte 2: Implementação de sistemas fuzzy. Você implementará dois exemplos: cálculo do percentual de gorjeta que seria dado em um restaurante (baseado na qualidade da comida e na qualidade do atendimento) e cálculo do poder de sucção de um aspirador de pó (baseado na dificuldade da superfície e na quantidade de sujeira). Utilizaremos duas abordagens de implementação: a primeira utilizando os recursos mais automáticos da biblioteca skfuzzy e a segunda utilizando os recursos manuais da biblioteca
  • Parte 3: Agrupamento com Fuzzy c-means. Vamos analisar os dados de cartão de crédito para agrupar os clientes baseado no limite de crédito e os gastos no cartão. Você entenderá como a lógica fuzzy pode ser utilizada na área de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina)

Ao final do curso, você poderá criar seus próprios projetos utilizando lógica fuzzy!

Para quem é este curso

  • Qualquer pessoa interessada em lógica fuzzy
  • Alunos de graduação e pós-graduação que cursam disciplinas de Inteligência Artificial ou Ciência de Dados
  • Cientistas de Dados que queiram aumentar seus conhecimentos em algoritmos de inteligência artificial

Publicado em dezembro de 2021

Conteúdo do Curso

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Avaliações e Comentários

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Qual foi a sua experiência com esse curso? Conte para nós!
Douglas Teixeira da Silva
Publicado 6 dias atrás
Muito bom o conteudo, excelente explicação.

Gostaria de compartilhar a minha gratidão pela excelente forma didática que você emprega no curso; uma forma fácil e prática de aprender os conceitos. Continue assim, conteúdo excelente! Obrigado!

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Yesico
Publicado 7 meses atrás
Contenido Bom

Curso bem explicado, como prometido, para iniciantes. Ta ok.

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Marcus Almeida
Publicado 7 meses atrás
Excelente.

Curso excelente.

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Evandro Júnior
Publicado 8 meses atrás
Explicação extremamente lenta e repetitiva

Tá em doloroso assistir este curso, os conceitos estão muito lento e repetitivo, acho que poderia considerar uma atualização principalmente os slides que são bem mal ilustrados e antiquados. Na segunda aula dos conceitos básicos já repetiu o mesmo conceito da lógica fuzzy pelo menos 10x.

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Publicado 8 meses atrás

Olá, Evandro! Conforme o próprio nome do curso indica, o curso é para iniciantes e a repetição de conceitos é importante para fixar o conteúdo. Alguns slides possuem um pouco mais de texto pois assim é possível que os alunos tenham esse material caso queiram consultar depois, já que os PDFs estão todos disponíveis. Caso não tenha paciência, você pode aumentar a velocidade de reprodução dos vídeos e assistir em 2x

    Evandro Júnior
    Publicado 8 meses atrás

    Dei continuidade e melhorou muito Jones, então para ser justo, já que agora vi que exagerei na avaliação, pode apagar o comentário.

      Publicado 8 meses atrás

      Tranquilo, qualquer dúvida ou sugestão é só avisar 🙂

    Evandro Júnior
    Publicado 8 meses atrás

    Ok professor, se poder ajudar nesta parte do material estou a disposição. Abs.

      Publicado 8 meses atrás

      Se tiver alguma ideia diferente pode ficar a vontade para sugerir 🙂

Lucas dos Santos Azevedo
Publicado 9 meses atrás
Curso básico, pode melhorar!

Poderia aprofundar mais o curso.

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Publicado 9 meses atrás

Olá, Lucas! Conforme o próprio nome do curso indica, a ideia é ser básico e um guia simples para iniciantes

Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 9 meses atrás
por Lara Rafaela Moreira Morais

muito bom

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 11 meses atrás
por Charlles Costa de Almeida

Excelente!

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 11 meses atrás
por Eduardo Augusto Morais Rodrigues

Curso muito bem explicado. Professor possui uma didática muito boa!

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 1 ano atrás
por A. Cortez Correia

Pedagogicamente bem estruturado e motivador.

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 1 ano atrás
por Paulo César Linhares da Silva

Ótimo conteúdo!

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