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Objetivo Geral:

Prover uma visão em amplitude da área de Inteligência Artificial, propiciando o aprendizado dos principais métodos, técnicas e aplicações da Inteligência Artificial, bem como suas aplicações mais comuns.

1. Introdução: definições, conceitos e aplicações
2. Resolução de problemas utilizando busca: busca exaustiva, busca heurística, busca competitiva
3. Raciocínio e conhecimento: lógica proposicional, lógica de primeira ordem, inferência, representação de conhecimento
4. Raciocínio com incertezas: quantificação de incertezas, raciocínio probabilístico
5. Aprendizado de Máquina: aprendizado supervisionado, não-supervisionado e por reforço
6. Estado-da-arte e aplicações
7. Aspectos filosóficos da IA

Bibliografia Básica:

• RUSSELL, S., NORVIG, P., Inteligeˆncia 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:

• LUGGER, G, F., STUBBLEFIELD, W. A., Artificial Intelligence: structures and strategies for complex problem solving. Harlow: Addisson Wesley Long- man, 1988.
• BROWNLEE, J., Clever Algorithms: Nature-Inspired Programming Recipes. Lulu, 2012.
• BITTENCOURT, G. Inteligência Artificial : Ferramentas. Florianópolis : Ed. da UFSC, 1998.
• RICH, E., Inteligência Artificial. São Paulo: McGraw-Hill, 1988.
• WINSTON, P., Fundamentos de Inteligência Artificial. São Paulo. Makron Books. 1992.