MODELOS DE APRENDIZAGEM PARA SISTEMAS NEURO-DIFUSOS: INTERPRETABILIDADE E TRANSPARÊNCIA NO SUPORTE À DECISÃO CLÍNICA

SKU 327039
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9786525192772
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    • 1
      Autor
      ‹ ›
      LUCIMAR MARIA FOSSATTI DE CARVALHO Indisponível
    • 2
      Editora
      ‹ ›
      EDITORA CRV Indisponível
    • 3
      Edição
      ‹ ›
      1 - 2026 Indisponível
    • 4
      Ano
      ‹ ›
      2026 Indisponível
    • 5
      Origem
      ‹ ›
      NACIONAL Indisponível
    • 6
      Encadernação
      ‹ ›
      BROCHURA Indisponível
    • 7
      Dimensões
      ‹ ›
      16 x 23 x 4 Indisponível
    • 8
      ISBN
      ‹ ›
      9786525192772 Indisponível
    • 9
      Situação
      ‹ ›
      Sob Demanda Indisponível
    • 10
      Data de lançamento
      ‹ ›
      24/08/2026 Indisponível
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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.

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