Aulas Teóricas: 78

A) EMENTA
Estudo dos conceitos de Inteligência Artificial e sua representação interna. Lógica e dedução. Abdução e incerteza. Busca. Sistemas especialistas. Visão. Aprendizagem. Processamento de linguagem natural e sua implementação. Programação em lógica. Redes Neurais.


B) OBJETIVOS / COMPETÊNCIAS
Ao final do curso o aluno deverá distinguir e classificar as vertentes da Inteligência Artificial, bem como construir programas iniciais utilizando recursos de IA.


C) BASES TECNOLÓGICAS (CONTEÚDO PROGRAMÁTICO)
1. Introdução à Inteligência Artificial: histórico e conceitos.
2. Formas de Aquisição de Conhecimento.
3. Noções de Sistemas Especialistas.
4. Sistemas Especialistas.
5. Linguagem Natural: Prolog
6. Aprendizado de Máquina.
7. Redes Neurais Artificiais: histórico, definições, aplicações e simulações computacionais.


D) ATIVIDADES DISCENTES
1. Resolução de exercícios.
2. Construção de programas.
3. Pesquisas, individuais e em grupo, abordando aspectos teóricos do conteúdo programático.
4. Aulas práticas.


E) AVALIAÇÃO
Os alunos poderão ser avaliados através de provas escritas, apresentação de seminários e/ou provas práticas.


F) BIBLIOGRAFIA BÁSICA
ARTERO, A. O. Inteligência artificial: teórica e prática. São Paulo: Editora Livraria da Física, 2009.
BRAGA, A P.; LUDERMIR, T. B.; CARVALHO, A. C. P. L. F. Redes Neurais Artificiais: teoria e aplicações. Rio de Janeiro: LTC, 2000.
FACELI, K., LORENA, A. C., GAMA, J., CARVALHO A. C. P. L. Inteligência Artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. São Paulo: LTC, 2017.


BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR
CAUDILL, M.; BUTLER, C. Understanding Neural Networks: Computers Explorations. The MIT Press, 1993, vol I, II.
PENROSE, R. A mente nova do Rei: Computadores e as leis da Física. Rio de Janeiro: Campus, 1993.
DUPUY, J. P. Nas origens das Ciências Cognitivas. São Paulo: Ed. Unesp, 1996.
RICH, E.; KEVIN, K. Inteligência Artificial. São Paulo: Makron, 1993.