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Júpiter - Sistema de Graduação

Pró-Reitoria de Graduação - Cursos Interunidades
 
Pró-Reitoria de Graduação
 
Disciplina: PRG0010 - Inteligência Artificial
Artificial Intelligence

Créditos Aula: 2
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 30 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2020 Desativação:

Objetivos
A disciplina apresenta os principais conceitos da área de inteligência artificial, incluindo a história da área e seus propósitos básicos. O estudante deve chegar ao final da disciplina com uma visão abrangente dos vários tópicos relevantes para o desenvolvimento de inteligências artificiais, em particular resolução de problemas por busca, representação de conhecimento, planejamento e aprendizado de máquina.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
94764 - André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
62900 - Fabio Gagliardi Cozman
93381 - Sylvio Roberto Accioly Canuto
 
Programa Resumido
Introdução à disciplina de inteligência artificial; solução de problemas por busca; representação de conhecimento; tomada de decisão e planejamento; aprendizado de máquina.
 
 
 
Programa
1) A história e a definição de inteligência artificial. 2) Solução de problemas e métodos de busca. 3) Representação de conhecimento: lógica e ontologias. 4) Representação de conhecimento: programação lógica e satisfação de restrições. 5) Conhecimento e incerteza: modelos baseados em probabilidades. 6) Árvores de decisão e diagramas de influência. 7) Planejamento e processos de decisão. 8) Aprendizado de máquina: conceitos básicos e avaliação. 9) Algoritmos de regressão. 10) Algoritmos de classificação. 11) Aprendizado não-supervisionado. 12) Algoritmos de agrupamento. 13) Aprendizado por reforço, semi-supervisionado, regras de associação. 14) Aprendizado profundo, aprendizado por ranking, sistemas de recomendação. 15) Aplicações e conexões com outras disciplinas.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Uma prova presencial (P) e dois trabalhos envolvendo programação e processamento de dados (T1 e T2).
Critério
Média ponderada da nota de prova P e de trabalhos T1 e T2.
Norma de Recuperação
Uma prova presencial.
 
Bibliografia
     
S. Russel, P. Norvig. Inteligência Artificial (tradução da 3a. edição). Elsevier Editora Ltda, 2013. K. Faceli, A. C. Lorena, J. Gama, A. C. P. L. Ferreira de Carvalho. Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. LTC, 2011.
 

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