{"id":326,"date":"2013-06-18T22:42:44","date_gmt":"2013-06-19T01:42:44","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/weit\/?page_id=326"},"modified":"2013-10-23T13:02:21","modified_gmt":"2013-10-23T15:02:21","slug":"tutorial","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/weit\/weit2013\/programacao\/tutorial\/","title":{"rendered":"Tutorial"},"content":{"rendered":"<h3><strong>Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 L\u00f3gica Fuzzy<\/strong><\/h3>\n<h4><strong>Dr. BENJAMIN RENE CALLEJAS BEDREGAL<\/strong><\/h4>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify\"><span style=\"text-decoration: underline\">Resumo<\/span>: A teoria dos conjuntos difusos surge em 1965 com o trabalho de Lotfi Asker Zadeh que prop\u00f5e relaxar a teoria usual de conjuntos por considerar infinitos n\u00edveis ou graus de pertin\u00eancia de um elemento ao conjunto, incluindo na teoria de conjuntos as incertezas e vaguezas que se t\u00eam na hora de se definir um conjunto e que, portanto, permitem lidar com as imprecis\u00f5es, ignor\u00e2ncias e vaguezas presentes em problemas do mundo real. Assim, a l\u00f3gica fuzzy, isto \u00e9 a l\u00f3gica associada a essa teoria, modela a incerteza e a inexatid\u00e3o do conhecimento e racioc\u00ednio humano mais adequadamente do que a l\u00f3gica cl\u00e1ssica. L\u00f3gica fuzzy, portanto \u00e9 um formalismo adequado para modelar a capacidade humana de racioc\u00ednio aproximado e apoio \u00e0 tomada de decis\u00e3o em ambientes onde h\u00e1 informa\u00e7\u00f5es imperfeitas, permitindo a realiza\u00e7\u00e3o de uma vasta variedade de tarefas f\u00edsicas e mentais sem qualquer medida nem computa\u00e7\u00e3o. Esta capacidade tem feito com que a l\u00f3gica fuzzy tenha sido aplicada com grande sucesso em diversas \u00e1reas da computa\u00e7\u00e3o, como por exemplo: sistemas multi-agentes, soft-computing, aprendizagem de m\u00e1quinas e descoberta de conhecimento, processamento de informa\u00e7\u00e3o, sistemas de controle, computa\u00e7\u00e3o granular e processamento de linguagem natural; assim como, em \u00e1reas como economia, medicina, engenharia, estat\u00edstica e agricultura. Neste tutorial apresentamos uma breve introdu\u00e7\u00e3o sobre esta teoria, considerando as no\u00e7\u00f5es e opera\u00e7\u00f5es b\u00e1sicas de conjuntos fuzzy, assim como elementos matem\u00e1ticos da l\u00f3gica fuzzy, enquanto uma fam\u00edlia de l\u00f3gicas formais, e mostramos como pode ser aplicada esta teoria para desenvolver sistemas que modelem o racioc\u00ednio aproximado.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify\"><span style=\"text-decoration: underline\">Biografia<\/span>: Possui gradua\u00e7\u00e3o em Ingenieria de Ejecuci\u00f3n en Computaci\u00f3n e Inform\u00e1tica pela Universidad de Tarapac\u00e1-Chile (1986), mestrado em Ci\u00eancias da Computa\u00e7\u00e3o pela Universidade Federal de Pernambuco (1987) e doutorado em Ci\u00eancias da Computa\u00e7\u00e3o pela Universidade Federal de Pernambuco (1996). Fez tamb\u00e9m um p\u00f3s-doutorado na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2005) e outro na Universidad P\u00fablica de Navarra (2011) na Espanha. \u00c9 professor associado 3 da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, onde ingressou no quadro permanente em 03\/1999. Foi\u00a0professor visitante desta mesma institui\u00e7\u00e3o entre 10\/1996 a 02\/1999. Chefe do Departamento de Inform\u00e1tica e Matem\u00e1tica Aplicada no per\u00edodo de 08\/2007 a 07\/2009. Bolsista de produtividade n\u00edvel 2 pelo CNPq desde 03\/2007 at\u00e9 02\/2013 e a partir de 03\/2013 \u00e9 bolsista produtividade n\u00edvel 1-D. Faz parte do quadro de professores permanente dos Programas de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o em Sistemas e Computa\u00e7\u00e3o (PPgSC) e de Engenharia El\u00e9trica e de Computa\u00e7\u00e3o (PPgEEC), ambos da UFRN. Tem experi\u00eancia na \u00e1rea de Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o, com \u00eanfase em Teoria da Computa\u00e7\u00e3o, atuando principalmente nos seguintes temas: l\u00f3gica fuzzy, matem\u00e1tica intervalar, linguagens formais e computabilidade.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify\"><span style=\"text-decoration: underline\">Material<\/span>: fa\u00e7a o download dos slides da apresenta\u00e7\u00e3o\u00a0<a title=\"apresenta\u00e7\u00e3o\" href=\"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/weit\/files\/2013\/03\/Tutorial-WEIT2013.pdf\" target=\"_blank\">aqui<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 L\u00f3gica Fuzzy Dr. BENJAMIN RENE CALLEJAS BEDREGAL Resumo: A teoria dos conjuntos difusos surge em 1965 com o trabalho de Lotfi Asker Zadeh que prop\u00f5e relaxar a teoria usual de conjuntos por considerar infinitos n\u00edveis ou graus de pertin\u00eancia de um elemento ao conjunto, incluindo na teoria de conjuntos as incertezas e vaguezas [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":234,"featured_media":0,"parent":86,"menu_order":4,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-326","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/weit\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/326","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/weit\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/weit\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/weit\/wp-json\/wp\/v2\/users\/234"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/weit\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=326"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/weit\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/326\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":334,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/weit\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/326\/revisions\/334"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/weit\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/86"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/weit\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=326"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}