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.

Introdução à disciplina de inteligência artificial; solução de problemas por busca; representação de conhecimento; tomada de decisão e planejamento; aprendizado de máquina.

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.