Nome da Atividade
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
CÓDIGO
21000350
Carga Horária
60 horas
Tipo de Atividade
DISCIPLINA
Periodicidade
Semestral
Modalidade
PRESENCIAL
Unidade responsável
CARGA HORÁRIA TEÓRICA
2
CARGA HORÁRIA PRÁTICA
2
FREQUÊNCIA APROVAÇÃO
75%
CARGA HORÁRIA OBRIGATÓRIA
4
CRÉDITOS
4
NOTA MÉDIA APROVAÇÃO
7
Ementa
Componente curricular que aborda dos tópicos de fundamentos e aplicações da inteligência artificial,
histórico e princípios da IA, resolução de problemas, métodos informados e não informados de busca,
heurística, jogos, busca em grafos, formas de representação do conhecimento e sistemas
especialistas e aplicações, na forma de resolução de exercícios contextualizado, estudo de métodos
de IA, pesquisa de aplicações de IA em controle e automação, apresentação de resultados de análise
de aplicações de IA,, com objetivo de implementar sistemas de inteligência artificial para solução a
problemas de engenharia, identificando as principais áreas, objetivos e limitações da inteligência
artificial, identificando aplicações e os diferentes paradigmas cognitivos que as embasam, aplicando
técnicas de IA, soluções de engenharia.
histórico e princípios da IA, resolução de problemas, métodos informados e não informados de busca,
heurística, jogos, busca em grafos, formas de representação do conhecimento e sistemas
especialistas e aplicações, na forma de resolução de exercícios contextualizado, estudo de métodos
de IA, pesquisa de aplicações de IA em controle e automação, apresentação de resultados de análise
de aplicações de IA,, com objetivo de implementar sistemas de inteligência artificial para solução a
problemas de engenharia, identificando as principais áreas, objetivos e limitações da inteligência
artificial, identificando aplicações e os diferentes paradigmas cognitivos que as embasam, aplicando
técnicas de IA, soluções de engenharia.
Objetivos
Objetivo Geral:
Identificar as principais áreas, objetivos e limitações da inteligência artificial, bem como as suas maisimportantes aplicações e os diferentes paradigmas cognitivos que embasam as suas aplicações.
Conteúdo Programático
Conceitos, eixos ou conteúdos programáticos:
1. O que é Inteligência Artificial, Motivação. Histórico. Inteligência artificial "forte e fraca";
2. Principais áreas da Inteligência Artificial;
3. Teste de Turing, Sistemas, Agentes, Ambientes;
4. Resolução de problemas por meio de busca e otimização;
5. Busca de Informação (Métodos de Busca);
6. Representação de conhecimento;
7. Questões em representação de conhecimento, Conhecimento inferencial. Conhecimento
procedimental. Técnicas de representação de conhecimento.
8. Lógica;
9. Regras de produção;
10. Redes semânticas;
11. Raciocínio probabilístico. Limitações dos sistemas baseados em conhecimento. Sistemas
especialistas;
12. Aquisição de conhecimento;
13. Sistemas Adaptativos. Redes Neurais. Algoritmos Genéticos. Lógica Nebulosa (Fuzzy);
14. Tópicos especiais em IA.
1. O que é Inteligência Artificial, Motivação. Histórico. Inteligência artificial "forte e fraca";
2. Principais áreas da Inteligência Artificial;
3. Teste de Turing, Sistemas, Agentes, Ambientes;
4. Resolução de problemas por meio de busca e otimização;
5. Busca de Informação (Métodos de Busca);
6. Representação de conhecimento;
7. Questões em representação de conhecimento, Conhecimento inferencial. Conhecimento
procedimental. Técnicas de representação de conhecimento.
8. Lógica;
9. Regras de produção;
10. Redes semânticas;
11. Raciocínio probabilístico. Limitações dos sistemas baseados em conhecimento. Sistemas
especialistas;
12. Aquisição de conhecimento;
13. Sistemas Adaptativos. Redes Neurais. Algoritmos Genéticos. Lógica Nebulosa (Fuzzy);
14. Tópicos especiais em IA.
Bibliografia
Bibliografia Básica:
- Referências Bibliográficas Básicas: ADDICAN, S.; MALIK, S.; TIAN, P. Building intelligent systems: utilizing computer vision, data mining, and machine learning. Hillsboro: Intel, 2012. HAYKIN, S. Redes neurais: Princípios e Prática. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001. NASCIMENTO Jr., C. L.; YONEYAMA, T. Inteligência artificial em controle e automação. São Paulo: FAPESP, 2000
Bibliografia Complementar:
- Referências Bibliográficas Complementares: RUSSEL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. 2. ed. Rio de Janeiro: Campus, 2004 WOOLDRIDGE, M. An introduction to multiagent systems. 2. ed. Chichester, England: John Wiley, 2009 BELLIFEMINE, F. L.; CAIRE, G.; GREENWOOD, D. Developing Multi-Agent Systems with JADE. [s.l.]: Wiley, 2009. COPPIN, B. Inteligência Artificial. [s.l.]: LTC, 2010. CARVALHO, A. Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. [s.l.]: LTC, 2011.