PLANO DE CURSO  
ANO: 2020
 
CURSO: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - Noturno SÉRIE: 4
DISCIPLINA: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL    
 

Aulas Teóricas: 70

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. Lógica Fuzzy.

5. Visão Computacional.

6. Noções Básicas de Linguagem Natural: Prolog.

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) BIBLIOGRAFIAS

BÁSICAS

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.
FERNANDES, A. M. R.Inteligência Artificial: noções gerais. Florianópolis: Visual Books, 2003.

COMPLEMENTARES

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.