| 1 x de R$59,50 sem juros | Total R$59,50 | |
| 2 x de R$29,75 sem juros | Total R$59,50 | |
| 3 x de R$19,83 sem juros | Total R$59,50 | |
| 4 x de R$15,40 | Total R$61,58 | |
| 5 x de R$12,53 | Total R$62,63 | |
| 6 x de R$10,62 | Total R$63,70 | |
| 7 x de R$9,25 | Total R$64,78 | |
| 8 x de R$8,23 | Total R$65,87 | |
| 9 x de R$7,44 | Total R$66,97 | |
| 10 x de R$6,81 | Total R$68,09 |
Amostra:
Clique aqui para ver a amostra do livro (PDF)
Sinopse:
Modelos de aprendizagem para sistemas neuro-difusos apresenta uma investigação sobre modelos híbridos que integram Redes Neurais Artificiais e Lógica Difusa no auxílio ao diagnóstico de crises epilépticas. Antecipando os requisitos de Explainable AI (XAI), esta obra — originalmente defendida em 2007 e agora atualizada — supera o paradigma das "caixas-pretas" ao oferecer transparência e interpretabilidade. Através das operações aritméticas de Einstein e da arquitetura de Mamdani, o livro demonstra como traduzir padrões matemáticos complexos em regras linguísticas auditáveis. É uma leitura essencial para pesquisadores de Inteligência Computacional, engenheiros biomédicos e profissionais da saúde que buscam uma IA ética, humana e precisa.
Autores:
Formada em Tecnólogo em Processamento de Dados, Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS/RS), 1982. Especialista em Sistemas de Informação, Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS/RS), 1986. Especialista em Banco de Dados, Faculdade Integrada da Grande Fortaleza (UGF/CE), 2012. Mestre em Ciências. Área de Concentração: Engenharia Biomédica, Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR/PR), 1995. Doutora em Engenharia Elétrica. Área de Concentração: Engenharia Biomédica, Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC/SC), 2007. Atualmente em estágio pós-doutoral junto à Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) e à Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), no período de março de 2026 a fevereiro de 2027, desenvolvendo pesquisas na área de Metodologias de Aprendizagem, com foco de estudo nos modelos preditivos com o uso de machine learning, utilizando modelos de regressão logística binária e support vector machine (SVM) para identificar variáveis que possam contribuir no processo de ensino-aprendizagem.
Detalhes
ISBN: 978-65-251-9277-2
ISBN Digital: 978-65-251-9278-9
DOI: 10.24824/978652519277.2
Ano da Edição: 2026
Distribuidora: Editora CRV
Número de páginas: 184
Formato do livro: 16x23
Numero da Edição: 1
Assunto: C124 Carvalho, Lucimar Maria Fossatti de. Modelos de aprendizagem para sistemas neuro-difusos: Interpretabilidade e Transparência no Suporte à Decisão Clínica / Lucimar Maria Fossatti de Carvalho. – Curitiba : CRV, 2026. 184 p. Bibliografia ISBN Digital 978-65-251-9278-9 ISBN Físico 978-65-251-9277-2 DOI 10.24824/978652519277.2 1. Medicina e saúde. 2. Sistemas Neuro-Difusos. 3. Inteligência Computacional. 4. Engenharia Biomédica. 5. Diagnóstico Clínico de Epilepsia. I. Título II. Série. CDU: 61 CDD: 610 Índice para catálogo sistemático 1. Medicina e saúde 610
