Professores da UFSCar lançam segunda edição de livro premiado sobre Inteligência Artificial
Obra recebeu o Prêmio Jabuti em 2012; nova edição foi revisada e ampliada
Está sendo lançada a segunda edição do livro "Inteligência Artificial - Uma abordagem de Aprendizado de Máquina" (Editora LTC), que apresenta os principais conceitos e algoritmos de aprendizado de máquina. O livro tem a autoria dos professores Katti Faceli e Tiago Almeida, do Departamento de Computação (DComp-So) da UFSCar-Sorocaba; Ana Carolina Lorena, do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA); João Gama, da Universidade do Porto, em Portugal; e André Carvalho, da Universidade de São Paulo (USP).
A ideia surgiu da constatação sobre a inexistência de uma obra didática, escrita em Português, que abordasse os conteúdos básicos de aprendizado de máquina, para ser utilizado como material didático. Os autores sentiam a necessidade de um material para utilizar nas próprias disciplinas, tanto na graduação como na pós-graduação, além de perceberem a grande relevância de uma obra desse tipo, para além das salas de aula.
"O livro aborda os principais conceitos e algoritmos de aprendizado de máquina e aponta caminhos para transformar esse conhecimento em aplicações práticas. Tudo isso é feito com o objetivo de fornecer uma base sólida de conhecimento àqueles que atuam ou estão interessados em atuar na área, sejam estudantes de graduação e de pós-graduação, pesquisadores ou praticantes", explicam Faceli e Almeida.
A primeira edição foi lançada em 2011. No ano seguinte, a obra conquistou o Prêmio Jabuti, na categoria Tecnologia e Informática. "O prêmio foi bastante importante, representando o reconhecimento da qualidade do trabalho realizado e motivando a dar continuidade, inclusive produzindo esta nova edição", afirmam os dois autores.
O conteúdo está organizado em seis partes: Preparação de Dados; Modelos Preditivos; Modelos Descritivos; Tópicos Especiais; Aplicações; e Tendências e Perspectivas.
"A segunda edição teve uma reestruturação da Parte 2 para permitir um detalhamento do tema de redes neurais profundas. Além disso, a primeira edição foi completamente revisada e ampliada, tendo sido inseridos novos capítulos, principalmente em Tópicos Especiais e em Aplicações", detalham os docentes da UFSCar. Esta edição também conta com exercícios resolvidos e oferece, como material suplementar, exemplos práticos de implementação computacional dos métodos e técnicas apresentados, incluindo casos com dados reais, que podem ser empregados para a prática dos conceitos abordados.
Direcionado a estudantes de graduação e de pós-graduação, além de pesquisadores e praticantes, que já atuam, ou têm interesse em atuar na área, o livro pode ser adquirido no formato impresso e digital no site da Editora LTC (https://bit.ly/2QAgjYS).
A ideia surgiu da constatação sobre a inexistência de uma obra didática, escrita em Português, que abordasse os conteúdos básicos de aprendizado de máquina, para ser utilizado como material didático. Os autores sentiam a necessidade de um material para utilizar nas próprias disciplinas, tanto na graduação como na pós-graduação, além de perceberem a grande relevância de uma obra desse tipo, para além das salas de aula.
"O livro aborda os principais conceitos e algoritmos de aprendizado de máquina e aponta caminhos para transformar esse conhecimento em aplicações práticas. Tudo isso é feito com o objetivo de fornecer uma base sólida de conhecimento àqueles que atuam ou estão interessados em atuar na área, sejam estudantes de graduação e de pós-graduação, pesquisadores ou praticantes", explicam Faceli e Almeida.
A primeira edição foi lançada em 2011. No ano seguinte, a obra conquistou o Prêmio Jabuti, na categoria Tecnologia e Informática. "O prêmio foi bastante importante, representando o reconhecimento da qualidade do trabalho realizado e motivando a dar continuidade, inclusive produzindo esta nova edição", afirmam os dois autores.
O conteúdo está organizado em seis partes: Preparação de Dados; Modelos Preditivos; Modelos Descritivos; Tópicos Especiais; Aplicações; e Tendências e Perspectivas.
"A segunda edição teve uma reestruturação da Parte 2 para permitir um detalhamento do tema de redes neurais profundas. Além disso, a primeira edição foi completamente revisada e ampliada, tendo sido inseridos novos capítulos, principalmente em Tópicos Especiais e em Aplicações", detalham os docentes da UFSCar. Esta edição também conta com exercícios resolvidos e oferece, como material suplementar, exemplos práticos de implementação computacional dos métodos e técnicas apresentados, incluindo casos com dados reais, que podem ser empregados para a prática dos conceitos abordados.
Direcionado a estudantes de graduação e de pós-graduação, além de pesquisadores e praticantes, que já atuam, ou têm interesse em atuar na área, o livro pode ser adquirido no formato impresso e digital no site da Editora LTC (https://bit.ly/2QAgjYS).
Contato para esta matéria: Fabricio Mazocco Telefone: (16) 997031853
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