BCC325 - Inteligência Artificial - 2024-2Carga horária da disciplina: 4 horas/aula Professor(es) em 2024-2
ObjetivosAo final do curso o aluno deverá:Ter uma visão abrangente da área; Dominar os principais pontos da IA (Inteligência Artificial) clássica; Conhecer razoavelmente bem alguns tópicos avançados em IA; Ter a capacidade de aplicar os conhecimentos estudados para resolver problemas práticos. EmentaIntrodução; resolução de problemas; sistemas baseados em conhecimento; representação do conhecimento; automatização do raciocínio; sistemas especialistas; aprendizado de máquina.Conteúdo Programático- Introdução- Resolução de Problemas - Pesquisa como construção da solução - Espaço de estados - Decomposição de Problemas - Métodos de busca - Pesquisa em espaço de soluções - Subida de Encosta (“Hill-climbing”) - Têmpera Simulada (“Simulated Annealing”) - Métodos evolutivos: algoritmo genético - Sistemas Baseados em Conhecimento - Representação do Conhecimento - Lógica convencional - Lógica Nebulosa (“Fuzzy Logic”) - Regras - Raciocínio probabilístico - Aprendizagem Automática - Aprendizagem Simbólica - Redes Neurais Artificiais Bibliografia- RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. 3. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013.- LUGER, George F. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving . 6. ed. New York: Pearson, 2008. - RICH, Elaine; KNIGHT, Kevin. Inteligência Artificial. 2. ed. São Paulo: McGraw-Hill, 1993. Bibliografia complementar- HAYKIN, Simon. Neural Networks and Learning Machines. 3. ed. New York: Prentice Hall, 2008.- BISHOP, Christopher M. Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer, 2006. - MITCHELL, Tom M. Machine Learning. New York: McGraw-Hill, 1997. - BRATKO, Ivan. Prolog: Programming for Artificial Intelligence. 2. ed. Wokingham: Addison-Wesley, 1990. - BARR, Avron; COHEN, Paul R.; FEIGENBAUM, Edward A. The Handbook of Artificial Intelligence. Massachusetts: Addison-Wesley, 1989. |
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