Inteligência Artificial – TIN0172 – BSI

Optativa – 60 horas – 4 créditos
Pré-requisitos: Introdução à Lógica Computacional e Estruturas de Dados II
Professor Responsável: Ana Cristina Bicharra Garcia

Objetivos da Disciplina

Introduzir os conceitos e as principais linhas de pesquisa na área de Inteligência Artificial; mostrar as possibilidades de utilização das técnicas de IA para o desenvolvimento de sistemas complexos.

Ementa

Agentes inteligentes. Busca e busca heurística. Sistemas Baseados em Conhecimento. Problemas de Satisfação de Restrições. Planejamento. Redes Bayesianas. Redes Neurais. Algoritmos genéticos

Conteúdo Programático

Introdução. Agentes inteligentes
Busca. Busca heurística
Sistemas Baseados em Conhecimento
Problemas de Satisfação de Restrições
Programação em Lógica com Restrições (“Constraints”)
Planejamento
Redes Bayesianas
Redes Neurais
Algoritmos Genéticos

Metodologia

A disciplina estará calcada em aulas expositivas de apresentação de conteúdo teórico e no apoio para a implementação de trabalhos práticos de desenvolvimento.

Avaliação

Avaliação feita através de provas (pelo menos 2), e trabalhos práticos ou teóricos (pelo menos 2). A média M será calculada através da ponderação das notas obtidas nas provas e trabalhos.

Se M maior ou igual a7,0, então aluno será aprovado com média M.
Se M menor que 4,0, então aluno será reprovado com média M.
Se M maior ou igual a 4,0 e M menor que 7,0, aluno deverá fazer prova final PF e MF=(M+PF)/2. MF será a média final nesse caso e será aprovado o aluno com MF maior ou igual a 5,0.

Bibliografia

Russell, S.J.; Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach (Segunda Edição). Prentice Hall, dezembro de 2002.
Nilsson, N. J. Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann, abril de 1998.
Marriot, K., Stuckey, P.J. Programming with Constraints – An Introduction. MIT Press, 1998.
Ghalab, M; Nau, D.; Traverso, P. Automated Planning – Theory and Practice. Morgan Kaufmann, 2004.