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Objetivo Geral:

Propiciar o conhecimento e aprendizado de ferramentas e ambientes de desenvolvimento aplicados à Inteligência Artificial e a utilização de tais técnicas no desenvolvimento de projetos e na implementação de sistemas que fazem uso de conceitos de Inteligência Artificial.

1. Bibliotecas de programação de Redes Neurais (C++, Java, Python e/ou Matlab)
2. Bibliotecas de programação de Computação Evolutiva (C++, Java, Python e/ou Matlab)
3. Ambientes de simulação de Sistemas Multiagentes
4. Projeto de sistema de IA
• Aquisição de dados / modelagem de ambientes
• Implementação utilizando bibliotecas/ambientes específicos
• Teste e validação estatística de resultados

Bibliografia Básica:

• RUSSELL, S., NORVIG, P., Inteligência Artificial: uma abordagem moderna. Editora Campus, 2004.
• DAVIS, Lawrence. Handbook of Genetic Algorithms. New York: Van Nostrand Reinhold, 1991.
• GOLDBERG, D. E., Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. [S.l.]: Addison-Wesley Publishing Company, 1989.

Bibliografia Complementar:

• BROWNLEE, J., Clever Algorithms: Nature-Inspired Programming Recipes. Lulu, 2012.
• BIGUS, J., BIGUS J., Constructing intelligent agents with Java. New York: John Wiley & Sons, 1998.
• HAYKIN, S., Redes Neurais Princípios e Prática. Porto Alegre: Bookman, 2001.
• RICH, E. ,Inteligência Artificial. São Paulo: McGraw-Hill, 1988.
• WINSTON, P., Fundamentos de Inteligência Artificial. São Paulo. Makron Books. 1992.