Lógica Fuzzy com Python: O Guia para Iniciantes

Entenda a teoria básica e implemente sistemas fuzzy com a biblioteca skfuzzy

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Português
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Data Science
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Lógica Fuzzy com Python: O Guia para Iniciantes
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Jun 2022
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What you will learn

Entender os conceitos teóricos da lógica fuzzy, bem como: variáveis linguísticas, antecedentes, consequente, pertinência, fuzzificação e defuzzificação

Aprender os cálculos de defuzzificação utilizando os seguintes métodos: centroide, bisector, MOM, SOM e LOM

Implementar sistemas fuzzy utilizando a biblioteca skfuzzy

Simular um sistema fuzzy para definir o porcentual de gorjeta que seria dado em um restaurante

Simular um sistema fuzzy para configurar o poder de sucção de um aspirador de pó

Implementar agrupamento de dados utilizando o algoritmo fuzzy c-means

Why take this course?

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!

Reviews

Mário
October 1, 2022
Muito bom. Me ajudou como fonte de pesquisa para a minha dissertação de mestrado em matemática na unesp.
José
September 14, 2022
sou professor de logica fuzzy em engenharia , porem sempre utilizei o Matlab. achei a utilização do Phyton muito interessante. o curso tem uma metodologia muito dinamica !!! parabens. prof. Jones como poderia falar com vc sobre uma pequena falha que encontrei no notebook do exemplo da grojeta ?
Omar
December 27, 2021
É um curso bom para iniciantes em fuzzy. Eu queria ver a utilização em Python, pois tenho bastante experiência em Fuzzy no Matlab. Tem alguns probleminhas de conceitos no qual os autores confundem grau de pertinência com probabilidade o que pode deixar os conceitos um pouco confusos, mas de maneira geral é um curso interessante.

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11/29/2021
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12/7/2021
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