universidade tecnológica federal do paraná

Ministério da Educação
UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ
Campus Curitiba
PLANO DE ENSINO
MATRIZ 597
CURSO Bacharelado em Sistemas de Informação
FUNDAMENTAÇÃO LEGAL Aprovação da matriz curricular pela Resolução nº 82/08-COGEP de 12 de setembro de 2008
DISCIPLINA/UNIDADE CURRICULAR
IF67D - Sistemas Inteligentes 1
PRÉ-REQUISITO
CÓDIGO
IF67D
CARGA HORÁRIA (horas)
Teórica
Prática
Total
30
30
60
IF63C - Estrutura de Dados 1
EQUIVALÊNCIA Não há
OBJETIVO
Discutir os conceitos fundamentais, metodologias, técnicas e ferramentas de Inteligência Artificial, de maneira que permita ao aluno compreender as
classes de problemas que possam ser solucionados através de implementações computacionais das técnicas envolvidas.
EMENTA
Definição de Inteligência Artificial. Histórico e Paradigmas. Resolução de Problemas. Estratégias de Pesquisa em Espaços de Estados. Conhecimento
e Raciocínio. Elaboração de Planos de Conhecimento Incerto e Raciocínio. Fundamentos de Computação Natural. Aprendizado. Aplicações.
ITEM
1
EMENTA
CONTEÚDO
Definição de Inteligência Artificial.
Histórico e Paradigmas.
2
3
4
5
6
Resolução de Problemas.
Estratégias de Pesquisa em Espaços de
Estados.
Conhecimento e Raciocínio.
Elaboração de Planos.
7
Conhecimento Incerto e Raciocínio.
8
Fundamentos de Computação Natural.
9
Aprendizado.
10
Aplicações.
1.1 Definição de inteligência. Fundamentos da Inteligência
Artificial: aspectos filosóficos, científicos, sociais e
tecnológicos.
2.1 Concepções antigas, modernas e pós-modernas. Conceitos
introdutórios: simbolismo, conexionismo, incerteza,
computação evolutiva, IA distribuída.
3.1 Inteligência Artificial como representação e busca.
4.1 Busca com informação (heurística) e exploração.
4.2 Busca competitiva.
5.1 Inferência em lógica de primeira ordem.
5.2 Representação de conhecimento.
6.1 Planejamento.
6.2 Planejamento e ação no mundo real.
7.1 Incerteza: ação em meio à incerteza, probabilidade, teorema
de Bayes e as suas aplicações.
7.2 Raciocínio probabilístico: modelos de Markov e teoria de
Dempster-Shafer.
8.1 Redes Neurais.
8.2 Sistemas Fuzzy.
8.3 Computação Evolutiva: Algoritmos Genéticos, Otimização
por Colônias de Formigas (ACO), Otimização por Nuvem
de partículas (PSO), Algoritmos Culturais, Algoritmos
Imunológicos etc.
9.1 Aprendizado simbólico.
9.2 Aprendizado conexionista.
9.3 Aprendizado evolutivo e emergente.
9.4 Aprendizado probabilístico.
10.1 Utilização de problemas práticos para consolidação dos
conhecimentos.
REFERÊNCIAS
Referências Básicas:
Revisado por:
Aprovado por:
Coordenação de Curso
FORMULÁRIO UNIFICADO / GERÊNCIA DE ENSINO
Data:
XXX/2008
Vigora a partir de:
Semestre ou ano
VERSÃO WEB – NÃO VALE COMO DOCUMENTO
1. RUSSELL, S., NORVIG, P. Inteligência Artificial (2a ed. e posteriores). Editora Campus, 2004.
2. LUGER, G. Inteligência Artificial (4a ed. e posteriores). Editora Bookman, 2004.
3. BITTENCOURT, G. Inteligência Artificial: ferramentas e teorias (1a ed. e posteriores). Editora da UFSC, 2006.
4. MITCHELL, T. Machine Learning. McGraw Hill, 1997.
Referências Complementares:
5. Artificial Intelligence. ISSN: 0004-3702. Disponibilizado no Portal de Periódicos da CAPES.
6. De CASTRO, L. Nunes. Fundamentals of Natural Computing. ISBN-13: 9781584886433 Chapman & Hall, 2006.
7. Evolutionary Computation. Evolutionary Computation. ISSN 1063-6560, E-ISSN 1530-9304. Disponibilizado no
8.
9.
Portal de Periódicos da CAPES.
IEEE Intelligent Systems. ISSN: 1541-1672. Disponibilizado no Portal de Periódicos da CAPES.
Journal of Artificial Intelligence Research. ISSN 11076 – 975. Disponibilizado em www.jair.org
Sistema de Avaliação: Serão realizadas avaliações de forma a comporem duas notas, sendo condição para aprovação por
média a obtenção de média igual ou maior que 7,0 (sete). Se a média for superior a 4,0 (quatro), o aluno tem direito a
prestar exame final, após o qual se sua média final for igual ou superior a 5,0 (cinco) será considerado aprovado.
Revisado por:
Aprovado por:
Coordenação de Curso
FORMULÁRIO UNIFICADO / GERÊNCIA DE ENSINO
Data:
XXX/2008
Vigora a partir de:
Semestre ou ano
VERSÃO WEB – NÃO VALE COMO DOCUMENTO