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

Escola Politécnica

Engenharia de Comp e Sist Digitais

Disciplina: PCS2059 - Inteligência Artificial

Artificial Intelligence

Créditos Aula:	4
Créditos Trabalho:	0
Carga Horária Total:	60 h
Tipo:	Quadrimestral
Ativação:	01/01/2012	Desativação:

Objetivos

Introduzir ao aluno os conceitos essenciais de Inteligência Artificial, enfatizando os problemas tratados, as linguagens utilizadas e principais aplicações práticas.

Goals:

Introduce students to the essential concepts of Artificial Intelligence, emphasizing the main languages used and practical applications.

Docente(s) Responsável(eis)

	2705708 - Anna Helena Reali Costa
	55972 - Jaime Simão Sichman

Programa Resumido

Modelos e técnicas para Agentes inteligentes: percepção, raciocínio, decisão, planejamento e aprendizagem.

Abstract:

Models and techniques for intelligent agents: perception, reasoning, decision, planning and learning.

Programa

Introdução. Agentes inteligentes. Resolução de problemas por meio de busca. Busca informada e por exploração. Satisfação de restrições.  Agentes que raciocinam logicamente. Planejamento. Conhecimento incerto. Sistemas de Raciocínio Probabilístico. Aprendizagem por Observações. Aprendizagem estatística. Aprendizagem por reforço. Agentes que Comunicam. Princípios de Robótica Inteligente. Percepção. Conclusões. 
                                                                                      
Syllabus: PCS2059 -  Artificial Intelligence

Artificial Intelligence
Introduction. Intelligent agents. Problem-solving by searching. Informed search and exploration. Constraint satisfaction problems. Logical agents. AI planning. Uncertain knowledge and reasoning. Probabilistic reasoning. Learning from observations. Statistical learning methods. Reinforcement learning. Communication. Robotics. Perception. Conclusions.

Avaliação

Método

Composto por provas escritas e trabalhos práticos.

Evaluation method:

Composed of written exams and practical exercises.

Critério

Média Final = média de 3 notas, sendo 2 provas e um exercício prático.

Criterion for approval:

The final grade is given by the average of three evaluations: two written exams and one practical exercise.

Norma de Recuperação

Normas aprovadas pelo departamento.

Norms for remedial work:

Follow the rules adopted by the department.

Bibliografia

Basic bibliography:

Russel, S. and Norvig, P. (2004). Inteligência Artificial. Tradução da 2a. edição.  Rio de Janeiro: Elsevier Editora Ltda.
Bibliografia Complementar / Complementary bibliography:
- Mitchell, T.M. (1997). Machine Learning. Boston, McGraw-Hill.
- Luger, G.F. (2004) Inteligência Artificial: estruturas e estratégias para a solução de problemas complexos.  Tradução Paulo Engel, 4ª. Edição. Porto Alegre: Bookmann. 
- Rich, E., Knight, K. (1991) Artificial Intelligence, 2nd. Ed.New York: McGraw-Hill.
- Winston, P.H. (1992) Artificial Intelligence. 3rd. Ed. Reading: Addison-Wesley.

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