Implementa O Do Modelo Bdi Programado Em Python
Download Implementa O Do Modelo Bdi Programado Em Python PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Implementa O Do Modelo Bdi Programado Em Python book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages.
Implementação Do Modelo Bdi Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2025-05-11
A inteligência artificial moderna não se limita apenas à execução de comandos ou respostas reativas. Cada vez mais, sistemas autônomos exigem comportamentos deliberativos, capacidade de raciocínio simbólico e tomada de decisões baseadas em objetivos internos. Nesse contexto, surge o modelo BDI (Belief-Desire-Intention) como uma das arquiteturas mais relevantes para o desenvolvimento de agentes inteligentes. Este livro apresenta de forma prática e acessível a implementação do modelo BDI utilizando a linguagem Python, permitindo ao leitor compreender como agentes podem perceber o ambiente (crenças), gerar objetivos (desejos) e tomar decisões coerentes (intenções) com base em suas percepções e metas. Através de exemplos didáticos, o leitor será guiado na criação de agentes que simulam comportamento autônomo, reforçando conceitos fundamentais da inteligência artificial simbólica e da modelagem cognitiva. Destinado a estudantes, pesquisadores e entusiastas de IA, este material serve como um ponto de partida sólido para quem deseja aplicar o paradigma BDI em simulações.
Implementação De Transformada Z Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2025-07-04
A Transformada Z é uma das ferramentas mais importantes na análise e no projeto de sistemas discretos no tempo, sendo amplamente utilizada em controle digital, processamento de sinais e engenharia de sistemas. No entanto, seu entendimento muitas vezes permanece restrito à teoria matemática, dificultando sua aplicação prática em ambientes reais de desenvolvimento. Este livro propõe uma abordagem clara, direta e totalmente programada em Python, conectando os fundamentos teóricos da Transformada Z com sua implementação computacional passo a passo. Voltado a estudantes de engenharia, professores, pesquisadores e profissionais da área técnica, o livro oferece um percurso acessível e eficiente para quem deseja compreender não apenas o “porquê”, mas o “como” da Transformada Z, com Python como ferramenta aliada. Com foco na aprendizagem aplicada, este livro é ideal para uso em sala de aula, laboratórios de simulação, estudos independentes ou como referência para projetos que envolvam sinais e sistemas digitais.
Modelagem de dados gráficos em Python Um guia prático para curadoria, análise e modelagem de dados com gráficos
Aprenda a transformar, armazenar, evoluir, refatorar, modelar e criar projeções de gráficos usando a linguagem de programação Python Características principais: Transforme modelos de dados relacionais em modelos de dados gráficos enquanto aprende as principais aplicações ao longo do caminho Descubra desafios comuns na modelagem e análise de gráficos e aprenda como superá-los Pratique casos de uso do mundo real de detecção de comunidade, gráfico de conhecimento e rede de recomendação Descrição do livro: Os gráficos se tornaram cada vez mais integrais para alimentar os produtos e serviços que usamos em nossas vidas diárias, impulsionando mídias sociais, recomendações de compras on-line e até mesmo detecção de fraudes. Com este livro, você verá como um bom modelo de dados de gráfico pode ajudar a aumentar a eficiência e desbloquear insights ocultos por meio de análises de rede complexas. Graph Data Modeling in Python guiará você através do design, implementação e aproveitamento de uma variedade de modelos de dados de gráficos usando as populares bibliotecas Python de código aberto NetworkX e igraph. Seguindo casos de uso prático e exemplos, você descobrirá como projetar modelos de gráficos ideais capazes de suportar uma ampla gama de consultas e recursos. Além disso, você fará uma transição perfeita de bancos de dados relacionais tradicionais e dados tabulares para o mundo dinâmico de estruturas de dados de gráficos que permitem análises poderosas baseadas em caminhos. Além de aprender a gerenciar um banco de dados de gráficos persistente usando o Neo4j, você também aprenderá a adaptar seu modelo de rede aos requisitos de dados em evolução. Ao final deste livro, você será capaz de transformar dados tabulares em poderosos modelos de dados de gráfico. Em essência, você construirá seu conhecimento de iniciante a praticante de nível avançado em pouco tempo. O que você aprenderá: Projetar modelos de dados de gráfico e melhores práticas de design de esquema mestre Trabalhar com as estruturas NetworkX e igraph em Python Armazene, consulte, ingira e refatore dados de gráfico Armazene seus gráficos na memória com Neo4j Construir e trabalhar com projeções e colocá-las em prática Refatore esquemas e aprenda táticas para gerenciar um modelo de dados de gráfico evoluído Para quem é este livro: Se você é um analista de dados ou desenvolvedor de banco de dados interessado em aprender bancos de dados de grafos e como curar e extrair dados deles, este é o livro para você. Ele também é benéfico para cientistas de dados e desenvolvedores Python que buscam começar com modelagem de dados de grafos. Embora conhecimento de Python seja assumido, nenhuma experiência prévia em teoria e técnicas de modelagem de dados de grafos é necessária.