Mudanças entre as edições de "SCC-272"
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== Avisos == | == Avisos == | ||
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| + | - Diretrizes: Alunos deverão se organizar em grupos formados por 2 alunos. Cada grupo implementará um algoritmo (conforme orientação em sala de aula) e também escolherá um tópico para apresentar um seminário (em torno de 12-15 minutos). Considerando a forma de avaliação apresentada na aula inicial, a nota de trabalho será computada da seguinte maneira: T = (nota da implementação + nota do seminário) / 2. | ||
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| + | 1. Sistemas Imunológicos Artificiais (fundamentos, otimização contínua, otimização discreta, agrupamento de dados, classificação, aplicações). | ||
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| + | 2. Computação Baseada em DNA (fundamentos, métodos, aplicações). | ||
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== Aulas e Material Didático == | == Aulas e Material Didático == | ||
| + | * [[Media:Aula_1_CB_Intro.pdf|Introdução]] | ||
| + | * [[Media:Aula_2_CB_AEs.pdf|Computação Evolutiva]] | ||
| + | * [[Media:Aula_3_CB_RNs.pdf|Redes Neurais]] | ||
| + | * [[Media:Aula_4_CB_Enxames_PSO.pdf|Inteligência Coletiva - PSO]] | ||
| + | * [[Media:Aula_5_CB_Ant_B.pdf|Inteligência Coletiva - ACO]] | ||
* Seminários | * Seminários | ||
Edição atual tal como às 18h54min de 24 de novembro de 2014
No Jupiter-web: [ementa]
SCC0272 – Introdução à Computação Bioinspirada
Sala / Horário: Sala 5003 do ICMC / Sexta-feira das 9:20h às 11:50h.
Professor: Eduardo Raul Hruschka (http://www.icmc.usp.br/~erh/index.htm)
Avisos
- Definida a forma de avaliação dos trabalhos (implementações e seminários), conforme detalhado abaixo.
- Notas de provas, trabalhos e seminários divulgadas:
Trabalhos
- Diretrizes: Alunos deverão se organizar em grupos formados por 2 alunos. Cada grupo implementará um algoritmo (conforme orientação em sala de aula) e também escolherá um tópico para apresentar um seminário (em torno de 12-15 minutos). Considerando a forma de avaliação apresentada na aula inicial, a nota de trabalho será computada da seguinte maneira: T = (nota da implementação + nota do seminário) / 2.
- Tópicos para os seminários:
1. Sistemas Imunológicos Artificiais (fundamentos, otimização contínua, otimização discreta, agrupamento de dados, classificação, aplicações).
2. Computação Baseada em DNA (fundamentos, métodos, aplicações).
