Informações da Disciplina

 Preparar para impressão 

Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Escola de Artes, Ciências e Humanidades
 
Artes, Ciências e Humanidades
 
Disciplina: ACH2016 - Inteligência Artificial
Artificial Intelligence

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 2
Carga Horária Total: 120 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2021 Desativação:

Objetivos
Apresentar a área de Inteligência Artificial em termos de seus paradigmas e técnicas, capacitando o aluno a criar modelos de Inteligência Artificial para resolução de problemas nas organizações.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
7342471 - Clodoaldo Aparecido de Moraes Lima
4812010 - Karina Valdivia Delgado
5978942 - Sarajane Marques Peres
 
Programa Resumido
Fundamentos da Inteligência Artificial. Resolução de problemas: modelagem e métodos de busca. Representação de conhecimento. Aprendizado de Máquina. Tópicos avançados de Inteligência Artificial.
 
 
 
Programa
Conceitos básicos e aplicações de Inteligência Artificial. Modelagem e métodos de busca para resolução de problemas: buscas heurísticas e meta-heurísticas. Formalismos de representação de conhecimento e mecanismos de inferência. Paradigmas de Aprendizado de Máquina. Técnicas simbólicas, conexionistas e estatísticas para implementação de Aprendizado de Máquina. Tópicos avançados em Inteligência Artificial: problemas, técnicas e aplicações.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Exposição em aulas, provas, resolução de exercícios e trabalhos práticos de programação, a critério do ministrante.
Critério
Provas e/ou trabalhos.
Norma de Recuperação
Provas e/ou trabalhos.
 
Bibliografia
     
•Livro Texto: RUSSEL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. Editora Campus, 2013 (3ª edição). LORENA, A. C.; GAMA, J. CARVALHO, A. C. P. L. F. Inteligência Artificial: uma abordagem de Aprendizado de Máquina. LTC, 2011. REZENDE S.O. Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações. 1. ed., Manole, 2003. •Bibliografia Complementar: LINDEN, R. Algoritmos Genéticos. Brasport, 2006. FAUSETT, L. V. Fundamentals of Neural Networks, Architectures, Algorithms and Applications. Prentice Hall, 1993 HAYKIN, S. Neural Networks and Learning Machines, Prentice Hall, 2008 (3ª edição). PEDRYCS, W. & GOMIDE, F. An Introduction to Fuzzy Sets: Analysis and Design. MIT Press, 1998. MITCHELL, T. Machine Learning, McGraw-Hill, 1997. LUGER, G. F. Inteligência Artificial. Editora Pearson, 6ª edição, 2013. MICHALEWICZ, Z. & FOGEL, D. B. How to Solve It: Modern Heuristics. Springer, 2004 (2ª edição) SUTTON, R. S. & BARTO, A. G. Reinforcement Learning: An Introduction. A Bradford Book. 2018 (2ª edição) GENESERETH, M. & KAO, E. Introduction to Logic. Morgan & Calypool, 2013 (2ª edição)
 

Clique para consultar os requisitos para ACH2016

Clique para consultar o oferecimento para ACH2016

Créditos | Fale conosco
© 1999 - 2021 - Superintendência de Tecnologia da Informação/USP