Nome da Atividade
TÉCNICAS APLICADAS À ENGENHARIA DE PETRÓLEO
CÓDIGO
15000810
Carga Horária
45 horas
Tipo de Atividade
DISCIPLINA
Periodicidade
Semestral
Modalidade
PRESENCIAL
Unidade responsável
CARGA HORÁRIA PRÁTICA
1
CARGA HORÁRIA OBRIGATÓRIA
3
CARGA HORÁRIA TEÓRICA
2
CRÉDITOS
3
FREQUÊNCIA APROVAÇÃO
75%
NOTA MÉDIA APROVAÇÃO
7

Ementa

Conceitos fundamentais e aplicações das principais técnicas na geração de metamodelos e nas aplicações em problemas da Engenharia de Petróleo, tais como Planejamento de Experimentos, Redes Neurais, Estratégias de busca para a solução de problemas, Lógica Fuzzy e Algoritmo Genético.

Objetivos

Objetivo Geral:

Propiciar ao aluno uma visão com ênfase na utilidade e aplicações das difccccccccerentes abordagens de soluções de problemas da Engenharia de Petróleo, sendo capaz de conhecer a técnica e também utilizar as ferramentas de forma adequada e fundamentada.

Conteúdo Programático

Bibliografia

Bibliografia Básica:

  • BARROS NETO, Benício. Como fazer experimentos aplicações na ciência e na indústria. Porto Alegre Bookman 2011 1 recurso online ISBN 9788577807130. Disponível no formato online no link: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788577807130
  • DAVIS, Lawrence. Handbook of Genetic Algorithms. New York: Van Nostrand Reinhold, 1991. Disponível no formato online no link: https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=e000xww&AN=541147&lang=pt-br&site=ehostlive
  • GOLDBERG, D. E., Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. [S.l.]: Addison-Wesley Publishing Company, 1989. Disponível no formato físico na Biblioteca do Campus Porto.
  • RUSSELL, S., NORVIG, P., Inteligência Artificial: uma abordagem moderna. Editora Campus, 2004. Disponível no formato físico na Biblioteca do Campus Porto.

Bibliografia Complementar:

  • BITTENCOURT, G. Inteligência Artificial: Ferramentas. Florianópolis: Ed. da UFSC, 1998. Disponível no formato físico na Biblioteca do Campus Porto.
  • BONNIN, Rodolfo. Building Machine Learning Projects with TensorFlow. Birmingham, UK: Packt Publishing. 2016. Disponível no formato online no link: https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=e000xww&AN=1428304&lang=pt-br&site=ehostlive
  • CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Fundamentos de redes neurais artificiais. Rio de Janeiro: UFRRJ, 1998. 246 p. Disponível no formato físico na Biblioteca do Campus Porto.
  • CAZORLA QUEVEDO, M. A. Fundamentos de inteligencia artificial. Alicante: Digitalia, 1999. ISBN 9788479084462. Disponível no formato online no link: https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=e000xww&AN=317993&lang=pt-br&site=ehostlive
  • LENZ, M. L. [et al.] FUNDAMENTOS de aprendizagem de máquina. Porto Alegre SAGAH 2020 1 recurso online (Inteligência artificial). ISBN 9786556900902. Disponível no formato online no link: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9786556900902
  • RICH, E., Inteligência Artificial. São Paulo: McGraw-Hill, 1988. Disponível no formato físico na Biblioteca do Campus Porto.

Turmas Ofertadas

Turma Período Vagas Matriculados Curso / Horários Professores
M1 2025 / 2 15 1 Engenharia de Petróleo (Bacharelado)
Horários
ManhãTardeNoite
SEG08:00 - 08:50
08:50 - 09:40
10:00 - 10:50
10:50 - 11:40
FERNANDA VAZ ALVES RISSO
Professor responsável pela turma

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