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Programa de Ensino 20092

Aprovado pelo Departamento em: 23-7-2009

  1. Identificação: Visualizar em PDF
    • Disciplina: INE5371 - Inteligência Artificial
    • Carga horária: 72 horas-aula      Teóricas: 72      Práticas: 0
    • Período: 2º semestre de 2009 até a presente data
  2. Curso(s):
    • Ciências da Computação (208)
  3. Requisito(s):
    • Ciências da Computação (208)
      • INE5115 - Probabilidade
      • INE5312 - Teoria dos Grafos
      • INE5363 - Programação Funcional
  4. Ementa:
    • Técnicas de Inteligência Artificial aplicadas à resolução de problemas. Representação de conhecimento. Aprendizagem de máquina. Arquiteturas de sistemas de Inteligência Artificial.
  5. Objetivo(s):
    • Geral: Capacitar o aluno a comprender e utilizar os conceitos e técnicas de Inteligência Artificial Simbólica e Conexionista
    • Específicos:
      1. Descrever o histórico e quadro atual da Inteligência Artificial.
      2. Compreender a Teoria de Problemas.
      3. Compreender computabilidade e complexidade na ótica de IA.
      4. Compreender os métodos de Resolução de Problemas e de Representação de Conhecimentos usados em IA
      5. Empregar recursos da Lógica e Manipulação Simbólica.
      6. Comprender Sistemas de produção, procura e espaço de procura, informação heurística.
      7. Descrever o funcionamento de Sistemas especialistas e Sistemas Multi-Agentes.
      8. Compreender o processo de Prova Automática de Teoremas
      9. Descrever as formas de representação de incerteza e de raciocínio sob incerteza
      10. Compreender os conceitos de Lógica Nebulosa
      11. Compreender os conceitos de Redes Neurais Artificiais
      12. Compreender os conceitos de Computação Evolucionária
  6. Conteúdo Programático:
    • Apresentação [2 horas-aula]
      • Histórico e Conceitos Básicos
    • Representação do Conhecimento [5 horas-aula]
      • Sistemas de Produção
      • Redes Semânticas
      • Frames
      • Roteiros
    • Raciocínio e Resolução de Problemas [15 horas-aula]
      • Métodos de Busca Cega
      • Métodos de Busca Heurística
      • Raciocínio Lógico
      • Prova Automática de Teoremas
      • Programação em Lógica
    • Sistemas Especialista e Sistemas Multiagentes [13 horas-aula]
    • Representação da Incerteza e Raciocínio sob Incerteza [6 horas-aula]
      • Lógicas Multi-valoradas
      • Raciocínio Probabilístico
      • Fatores de Certeza
      • Raciocínio por Crença
    • Lógica Nebulosa (Fuzzy) [8 horas-aula]
      • Teoria de Conjuntos Nebulosos
      • Sistemas Especialistas Nebulosos
      • Aplicações de Sistemas Nebulosos
    • Redes Neurais Artificiais [17 horas-aula]
      • Histórico e Conceitos Básicos
      • Redes Neurais MLP
      • Algoritmo Backpropagation
      • Aplicações de Redes MLP
      • Redes Neurais Auto-organizáveis
      • Aplicações de Redes Auto-organizáveis
    • Computação Evolucionária [6 horas-aula]
      • Algoritmos Genéticos
      • Aplicações de Algoritmos Genéticos
  7. Bibliografia Básica:
    • RUSSELL, Stuart, NORVIG, Peter. Inteligência Artificial Tradução da 2a. edição; CAMPUS-Elsevier, 2004.(2 exemplares na biblioteca)
    • RICH, Elaine. Inteligência Artificial. São Paulo: McGraw-Hill, 1988.(5 exemplares na biblioteca)
    • WINSTON, Patrick. Fundamentos de Inteligência Artificial. São Paulo: Makron Books, 1992.(2 exemplares na biblioteca)
    • BARRETO, J.M. – Inteligência Artificial: Uma abordagem híbrida (2 exemplares na biblioteca)
    • BITTENCOURT, G. – Inteligência Artificial: Ferramentas e teorias (5 exemplares na biblioteca)
  8. Bibliografia Complementar:
    • LUGGER, George F. Inteligência Artificial: estruturas e estratégias para solução de problemas complexos. Editora ARTMED, 2004
    • RABUSKE, R. A. – Inteligência Artificial
    • NILSSON, Nils. Artiificial Intelligence: A New Synthesys. San Francisco: Morgan Kaufmann, 1998
    • Clocksin, W. F. and Mellish, C. S. Programing in prolog. New York: Springer Verlag, 1984
    • BRATKO, Ivan. Prolog programming for Artificial Intelligence. Glasgow: Berkeley, 1986.
    • BIGUS, Joseph, BIGUS Jennifer. Constructing intelligent agents with Java. New York: John Wiley & Sons, 1998.
    • TORSUN,I. S. Foundations of intelligent knowledge-based systems. London: Academic Press, 1995.
    • HAYKIN, Simon Redes Neurais Princípios e Prática. Porto Alegre: Bookman, 2001.
    • DAVIS, Lawrence Handbook of Genetic Algorithms. New York: Van Nostrand Reinhold, 1991.
    • GRAHAN, P. ANSI Common Lisp. Prentice Hall Inc. Englewood Cliffs, NewJersey, 1996.
    • TANIMOTO, Steven L. The Elements os Artificial Intelligence Using Common lisp, 2nd Edition. New York: Computer Science Press, 1995
    • NORVIG, Peter. Paradigms of Artificial Intelligence Programming : Case Studies in Common Lisp. San Mateo : Morgan Kaufmann, 1992.
    • STEELE Jr, G. L. S. Common Lisp : The Language, 2nd Edition. Bedford : Digital Press, 1990.