Jupiterweb

Informações da Disciplina

Preparar para impressão

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

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação

Ciências de Computação

Disciplina: SCC0230 - Inteligência Artificial

Artificial Intelligence

Créditos Aula:	4
Créditos Trabalho:	1
Carga Horária Total:	90 h
Carga Horária de Extensão:	10 h
Tipo:	Semestral
Ativação:	15/07/2024	Desativação:

Objetivos

Apresentar ao aluno as idéias fundamentais da Inteligência Artificial e algumas características relacionadas à implementação desse tipo de sistemas.

Docente(s) Responsável(eis)

5890222 - Diego Furtado Silva

Programa Resumido

Caracterização dos problemas de IA e aplicações. Métodos de busca para resolução de problemas. Formalismos de Representação de Conhecimento e Inferência. Aprendizado de Máquina.

Programa

História da Inteligência Artificial (IA). Caracterização dos problemas de IA e aplicações (por exemplo, em processamento de linguagem natural, mineração de dados e robótica). Introdução à programação lógica e seu uso em IA. Métodos de busca para resolução de problemas: busca cega e informada, busca com adversários. Formalismos de representação de conhecimento e inferência: lógica, redes semânticas, frames, scripts e regras de produção. Sistemas baseados em conhecimento. Noções gerais de aprendizado de máquina. Introdução a algumas técnicas relevantes de aprendizado, como árvores de decisão, naive-bayes, redes neurais, algoritmos genéticos e k-means. Ética e impactos da IA.

Avaliação

Método

Exposição em aulas, resolução de exercícios e trabalhos práticos de programação.

Critério

Serão atribuídas notas a provas e/ou trabalhos práticos. A nota será calculada pela média ponderada das notas obtidas pelo aluno no decorrer do semestre.

Norma de Recuperação

-Critério de Aprovação: NP+(Mrec/2,5), se Mrec > ou =7,5; ou Max {NP,Mrec}, se Mrec < ou = 5,0; ou 5,0, se 5,0 < ou = Mrec < 7,5.( NP=1ª avaliação, Mrec=prova)

Bibliografia

•Livro Texto:
-RUSSEL, S.; NORVIG, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 2009 (3ª edição).
-G. F. LUGER, Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving, Addison-Wesley, 4th edition, 2008 (6a. edição).
-Faceli, K., Lorena, A. C., Gama, J. e Carvalho, A.: Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina, Editora LTC, 2011
-Rosa J. L. G.: Fundamentos da Inteligência Artificial, Editora LTC, 2011
-REZENDE, S.O. Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações. 1. ed., Manole, 2003.

•Bibliografia Complementar:
-BRATKO, I. Prolog Programming for Artificial Intelligence. 3. ed., Addison-Wesley, 2001.
-RICH, E. Artificial Intelligence. 2.ed. McGraw Hill, 1993.
-NILSSON, NILS J. Artificial Intelligence, SAN FRANCISCO : MORGAN KAUFMANN, 1998. 513 P. IL.
-POOLE, D.; MACKWORTH, A.; GOEBEL, R. Computational Intelligence: a Logical Approach. Oxford
University Press, 1998.
-WINSTON,P.H. Artificial Intelligence, Reading. Addison-Wesley, 1977
-BRATKO, I. Prolog Programming for Artificial Intelligence.
-MITCHELL, T. Machine Learning, McGraw-Hill, 1997.
-REZENDE, S.O.(Ed.) Sistemas Inteligentes. Fundamentos e Aplicações. Manole. 2003.
-BITTENCOURT, G. Inteligência Artificial Ferramentas e Teorias. UFSC. 3ª Edição. 2006
-RICH, E.;. KNIGHT, K. Inteligência Artificial. McGraw Hill
-G. F. LUGER, Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving, Addison-Wesley, 4th edition, 2002.

Atividades de Extensão

Grupo social alvo da atividade

Comunidade externa (alunos de escola pública, pessoas que pretendem ingressar na universidade e público em geral).

Objetivos da atividade

Promover a interação entre a universidade e sociedade, com a participação dos alunos, buscando o comprometimento da comunidade universitária com interesses e necessidades do grupo alvo.

Descrição da atividade

Desenvolvimento de aplicações voltadas para tópicos de interesse da sociedade.

Indicadores de avaliação da atividade

Avaliação dos projetos pela comunidade participante para verificar se a solução proposta atende a demanda. Avaliação da receptividade e participação da comunidade nos projetos desenvolvidos. Aplicação de Conhecimentos Teóricos: Avaliação da capacidade dos alunos de aplicar os conhecimentos adquiridos em sala de aula para desenvolver soluções para a comunidade atendida. Produção Acadêmica: Qualidade e relevância dos relatórios, projetos e materiais educativos produzidos pelos alunos como resultado da atividade extensionista.

Clique para consultar os requisitos para SCC0230

Clique para consultar o oferecimento para SCC0230