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


Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
 
Ciências de Computação
 
Disciplina: SCC0630 - Inteligência Artificial
Artificial Intelligence

Créditos Aula: 3
Créditos Trabalho: 1
Carga Horária Total: 75 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2012 Desativação:

Objetivos
Apresentar ao aluno as idéias fundamentais da Inteligência Artificial e algumas características relacionadas à implementação desse tipo de sistemas.
 
To introduce the fundamental issues of Artificial Intelligence and some characteristics related to the implementation of this type of systems.
 
 
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.
 
Characterization of AI problems and applications. Searching methods for problem solving. Formalisms for Knowledge Representation and Inference. Machine Learning.
 
 
Programa
História da IA. Caracterização dos problemas de IA. Algumas aplicações de IA: PLN, robótica, etc. Introdução à programação lógica. Métodos de busca para resolução de problemas:busca cega e informada. Busca com adversários: análise de jogos com minimax e poda alfa-beta. Formalismos de representação de conhecimento e inferência: lógica, redes semânticas, frames, scripts, regras de produção. Sistemas baseados em conhecimento. Aprendizado de máquina: noções gerais, tipos e paradigmas de aprendizado. Introdução a técnicas simbólicas de aprendizado de máquina: árvores de decisão e regras de classificação. Introdução a técnicas estatísticas de aprendizado de máquina: naive-bayes
 
History of AI. Characterization of AI problems. Some applications of AI: NLP, robotics, etc. Introduction to logic programming. Searching methods for problem solving: blind and informed search. Search with opponents: game analysis with minimax and alpha-beta pruning. Formalisms for knowledge representation and inference: logics, semantic networks, frames, scripts, production rules. Knowledge-based systems. Machine learning: general notions, types and paradigms of learning. Introduction to symbolic machine learning techniques: decision trees and classification rules. Introduction to statistical techniques of machine learning: naive-bayes.
 
 
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 Inteligence. 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
niversity Press, 1998.
-WINSTON,P.H. Artificial Intelligence, Reading. Addison-Wesley, 1977
-BRATKO, I. Prolog Programming for Artificial Inteligence.
- 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.
 

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