O problema de diagnóstico de tàlhas em sistemas fisicos tem sido abordado por diversas técnicas diferentes, tendo várias aplicações nas áreas de engenharia, ecologia, química, medicina entre outras. O Raciocínio Qualitativo, sub-área da Inteligência Artifical, dispõe de uma técnica denominada Análise de Regimes que permite tratar de forma qualitativa o problema de diagnóstico. O principal mérito da Análise de Regime está na possibilidade de automatizar a construção dos relacionamentos qualitativos que as variáveis de um sistema podem estabelecer entre si. Uma vez definida a estrutura de relacionamentos, é possível inferir como uma falha se propaga no sistema. Com a finalidade de otimizar o processo de raciocínio empregado na identificação da causa de uma falha, esta tese apresenta uma proposta de associação da Análise de Regime e a representação de sistemas através de grafos, para constituir uma técnica integrada de raciocínio qualitativo para diagnóstico de falhas. Tendo em vista a especialização dos conceitos utilizados na proposta, se fez necessário apresentar primeiramente uma visão geral da área de Raciocínio Qualitativo e da sub-área de Diagnóstico Baseada em lv/ode/os para, então, introduzir os conceitos de Análise de Regimes. Os conceitos de regimes e derivadas qualitativas parciais são utilizados e mostra-se que, através dos mesmos, é possível estabelecer o relacionamento qualitativo entre as variáveis de um processo. Adicionalmente, é mostrada a representação dos relacionamentos através de grafos. Os relacionamentos obtidos na fase de análise de regime são então estruturados na forma de grafos e recebem o tratamento de algoritmos específicos que permitem identificar os componentes causadores de tàlhas no sistema modelado. / The fault diagnosis problem has been approached by many diferent techniques and it is used in many knowledge areas, for example : engineering, ecology, chemistry, medicine and others. Qualitative Reasoning (QR), subarea of Artiticial lntelligence, has a special technique called Regimes Analysis that treats in a qualitative form the fault diagnosis problem. The main accomplishment of Regimes Analysis is the possibility of automating the construction ofthe qualitative relationship among the variables of a system. Once the structure o f the relationship is establ ished, it is possible to inter how a fault is propagated through the system. This thesis presents a proposal of combination between Regimes Analysis and graph-based systems applied on the construction of an optimized qualitative reasoníng for fault diagnosis, as an integrated technique. Many specialized concepts are used in this proposal, so it is necessary to begin with a general view of qualitative reasoning area and sub-area of model-based diagnosis and finally introduce the Regimes Analysis concepts. Concepts of regimes and qualitative parcial derivative are presented and it's shown that it's possible to estabilished the qualitative relationship among the variables of a process. Additionally, it is presented the representation of relationship usmg graph models.The relationships established during the Regimes Analysis phase are structured as graph, allowing the application of specifical algorythms in order to identify the components that are generating the fault on the modeled system.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-20T16:47:55Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / A Técnicas de Inteligência Artificial aplicada à educação têm sido objeto de pesquisa de várias áreas de estudo como Psicologia, Ciência da Computação, Pedagogia e outras. O objetivo é tornar o processo de ensino-aprendizagem mais atraente e estimulante para o aluno, e com isso obter resultados melhores de forma mais eficiente. O objetivo do trabalho é propor um modelo que utilize os conceitos de métodos pedagógicos aliado a tecnologia da informação para auxiliar o professor no processo de ensino, sendo esse presencial ou à distância. A proposta é a construção de um módulo Tutorial baseado em agentes inteligentes utilizando a metáfora de sociedade de agentes onde o aluno pode resolver exercícios, utilizar exemplos como fonte de pesquisa, resolver testes simulados, ter acesso a artigos, com o intuito de complementar a aula ministrada pelo professor.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação / Made available in DSpace on 2012-10-21T09:32:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 248585.pdf: 1149723 bytes, checksum: 3941a587ff8651a619a907c5530daaf7 (MD5) / Este trabalho apresenta um Sistema Tutor Inteligente integrado a um Ambiente Virtual de Aprendizagem, implementando a tutoria inteligente em um curso a distância. Neste contexto, a tutoria inteligente consiste no auxílio e suporte ao aluno durante um curso virtual de modo a orientá-lo no processo de aprendizado, realizando um trabalho de acompanhamento de forma constante. Considerando que a Educação a Distância pode ser definida como um processo de ensino-aprendizagem em que o professor e o aluno estão separados fisicamente, a utilização de recursos tecnológicos que possibilitem a supervisão contínua e imediata deste processo é de grande relevância. O Sistema Tutor Inteligente desenvolvido utiliza como técnica de Inteligência Artificial, o Raciocínio Baseado em Casos, fazendo da Frequently Asked Questions a base de conhecimento do modelo do domínio. Através dela, os casos são recuperados e apresentados ao aluno. O modelo do estudante adapta características do sistema ao perfil do aluno a cada interação deste com o ambiente. As intervenções do sistema, que são acionadas pelo modelo do tutor, são feitas de acordo com este perfil. This work presents an Intelligent Tutoring System that is integrated into a Learning Virtual Environment, implementing intelligent tutoring in a distance course. In this context, intelligent tutoring consists of assisting and supporting the student during a virtual course, aiming to guide the student in the learning process through a permanent accompaniment. Taking into account that Distance Education can be defined as a process of teaching and learning in which the teacher and the student are physically separated, using technological resources that allow immediate and continuous supervising the student is of great relevance. The Intelligent Tutoring System that was developed uses Case-Based Reasoning as an Artificial Intelligence technique to make the Frequently Asked Questions the knowledge base of the domain model. The student model adapts system characteristics to the student profile at each interaction between him or her and the system. The system interventions, which are initiated by the tutor model, are also generated according to the student profile.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-21T11:59:50Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / O presente trabalho tem como objetivo principal a modelagem de uma comunidade virtual baseada em casos como suporte midiatizado às atividades de aprendizagem de algoritmos de dados. O conteúdo descritivo faz uma explanação do domínio do problema, o suporte teórico oferecido pelo construtivismo e a construção de comunidades virtuais de aprendizagem baseadas na rede mundial de computadores. Fornece uma visão geral da Inteligência Artificial e a aplicação da metodologia de Raciocínio Baseado em Casos (RBC) nos ambientes de Educação à Distância para o ajuste de sincronicidade entre os pares. Destaca-se a sinergia existente entre o processo cognitivo de resolução de problemas pelos alunos e o modelo conceitual da metodologia aplicada. Espera-se com este trabalho contribuir para efetiva utilização de uma ferramenta computacional no processo ensino-aprendizagem, proporcionando ao aluno um aprendizado autônomo e colaborativo e ao professor um instrumento para acompanhar o processo de desenvolvimento cognitivo de maneira individualizada e sistemática.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-19T19:18:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 189259.pdf: 2369619 bytes, checksum: 6081c39e99c22484b1465b896722ff2a (MD5) / A dimensão do volume de informações disponíveis na Internet e as taxas diárias de crescimento tornam cada vez mais presentes mecanismos eficientes e eficazes de recuperação de informações. A maioria dos métodos pesquisados e aplicados tem por base o tratamento das informações disponíveis nos repositórios associados aos sites. Nesta abordagem, um elemento de conhecimento é normalmente negligenciado: a memória das interações efetuadas pelos usuários que utilizaram o site previamente a um usuário atual. A construção desta memória viabiliza o emprego de interações de busca do passado na apresentação de informações desejadas no momento das consultas. A presente dissertação propõe a construção da memória das buscas aos sites na forma de casos de consulta e a aplicação de Raciocínio Baseado em Casos para utilização destas interações passadas como subsídio em novos processos de consulta. O método proposto deu origem à ferramenta RBNet. Para demonstração de sua viabilidade, RBNet foi aplicada ao site de busca do "Diretório dos Grupos de Pesquisa no Brasil", projeto do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). RBNet permite que usuários interessados em grupos de pesquisa possam encontrar rapidamente o que desejam, quando se valem das interações semelhantes registradas na base de casos do RBNet.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-20T01:18:08Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-26T00:57:36Z : No. of bitstreams: 1 187031.pdf: 545437 bytes, checksum: eb7e773b219ddb7b3a384d8eb25390d4 (MD5) / A captura e a reutilização de conhecimento, adquirido através do desenvolvimento de software e ajustado às características e necessidades específicas de cada organização, são fatores importantes para assegurar o aumento de produtividade e a melhoria contínua de qualidade no desenvolvimento de projetos de software. Neste sentido, deve-se considerar que o conhecimento relevante no desenvolvimento de software difere entre organizações, assim como os projetos desenvolvidos por uma mesma organização possuem características que os distinguem conforme seu domínio de aplicação. Por isso, a caracterização do contexto do conhecimento, obtido através da utilização de técnicas de engenharia de software, deve levar em consideração as características específicas de cada organização e o ambiente no qual o projeto foi desenvolvido. A representação destas características pode ser feita através de índices que têm como finalidade facilitar o processo de recuperação e reutilização de conhecimento. Este trabalho apresenta uma metodologia e uma ferramenta computacional que permite identificar e representar o contexto do conhecimento obtido no desenvolvimento de projetos de software através da determinação de características que descrevem um conjunto de experiências produzidas durante o desenvolvimento de sistemas de software.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-20T09:19:02Z (GMT). No. of bitstreams: 0

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-18T15:54:20Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T01:33:27Z : No. of bitstreams: 1 174105.pdf: 2865109 bytes, checksum: 20bb759b32c8ea7c1f1820383efd2f33 (MD5) / Este trabalho descreve um modelo de recuperação de informação para amplas bases de textos jurídicos, com a finalidade de fornecer ao profissional do direito as jurisprudências mais semelhantes para a solução do seu problema. No domínio do Direito, a jurisprudência tem um importante papel como fonte do direito; pois suas conclusões sustentam a aplicação da lei num caso concreto. Entretanto, os Tribunais brasileiros produzem uma quantia enorme de decisões todos os anos, tornando esta fonte do direito cada vez maior, o que impele os profissionais jurídicos a despender mais tempo na busca por uma decisão pertinente. Então, sofisticadas técnicas de IA são necessárias para minimizar o tempo de busca e melhorar a qualidade da informação recuperada. A meta principal de nossa abordagem baseada em casos é a recuperação de textos de jurisprudências com características semelhantes e adequados à solução de um problema jurídico, além da inclusão de novos documentos automaticamente na base de conhecimento. Isso é realizado com base em informações inicialmente fornecida pelo usuário em linguagem natural. Para possibilitar este processo de conhecimento textual informal, um vocabulário controlado e um dicionário jurídico - baseado na terminologia jurídica usual e na teoria da argumentação jurídica - são integrados na recuperação e no processo de extração do conhecimento. Esta abordagem foi desenvolvida para a área do direito criminal e sua implementação foi realizada em casos de Apelações Criminais, do Tribunal de Justiça de Santa Catarina, através da técnica de Raciocínio Baseado em Casos - RBC.

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-18T19:25:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T03:15:57Z : No. of bitstreams: 1 150624.pdf: 3653329 bytes, checksum: 71ac99d7ff0e4b9514119c709095ba08 (MD5)

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-18T19:44:54Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T04:00:38Z : No. of bitstreams: 1 147306.pdf: 12877766 bytes, checksum: 18441e1ef5f58f85d534ac6e5b2d0f9f (MD5)