plano de ensino

Introdução à Inteligência Artificial
Prof. Roberto Rabello
Plano de Ensino – 2003-2
PLANO DE ENSINO
Curso
Disciplina
Semestre
Número de Aulas
Número de Créditos
Professor Responsável
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Aula à distância
: Ciência da Computação
: CCC028 – Introdução à Inteligência Artificial
:V
: 60 horas/aula
: 04 (Práticos e Teóricos)
: Roberto Rabello
: http://www.upf.br/forum/list.php?f=85
: http://vitoria.upf.tche.br/~rabello/ia/ia.htm
: https://secure.upf.br/teleduc/pagina_inicial/index.php?
Justificativa da Disciplina
A disciplina visa introduzir o aluno a uma abordagem prático-teórica sobre o que é Inteligência Artificial e
principalmente sobre todas as sua aplicações nas mais diferentes áreas.
Ementa
Histórico e estado da arte em inteligência artificial. Representação e aquisição do conhecimento. Métodos de
resolução de problemas. Linguagens de programação. Sistemas especialistas: Introdução, Inferência e tratamento de
incerteza, Projeto de sistemas especialistas. Aplicações.
Conteúdo Programático
1. Histórico e estado da arte em inteligência artificial: Atributos de um agente inteligente, definição de IA,
paradigmas (simbólico x conexionista), o nascimento da IA, componentes da IA, metodologia de ensino de IA,
principais áreas de aplicação, pesquisas atuais, o futuro da IA.
2. Engenharia do Conhecimento: Introdução, níveis de conhecimento, atividades do conhecimento, tarefas do
engenheiro do conhecimento.
3. Representação do Conhecimento: Métodos de representar o conhecimento, lógica matemática, regras de produção,
redes semânticas, frames e conjuntos difusos (lógica fuzzi).
4. Aplicações da Inteligência Artificial: Linguagens naturais, jogos, reconhecimento de padrões, Robótica
5. Aquisição do Conhecimento: Estratégias de AC. Estrutura de sistemas de AC. Problemas de desenvolvimento de
sistemas de AC. Métodos manuais de AC: análise de textos, análise do comportamento, análise do protocolo,
brainstorming, entrevista (direcionada, estruturada, semi-estruturada, técnica das 20 questões), grupo nominal, repertory
grid, techback, tomada de decisão. Métodos automatizados de AC: Aquinas, D-KAT, Episteme, Inform, Kitten, Knack,
Kreme, Kriton, Mole, Salt.
6. Softwares para Inteligência Artificial: Programação convencional x programação em IA, Linguagens Genéricas:
C++, smalltalk. Linguagens Simbólicas: Lisp, Prolog, Poplog, Sail.
7. Shell: O que são Shell. Shell para mainframes: Kes, Ese, Kbms, Kee, Kool. Shell Genéricas: Emycin, Kappa,
Crystal, M.1, Personal Consultant Easy, Level 5, Arity Expert.
8. Sistemas Especialistas (SE): Caracterização, arquitetura e classificação dos SE. Funcionamento (algoritmos) dos
motores de inferência. A escolha do motor de inferência: cadeia para trás (backward chaining), cadeia avante (forward
chaining), em profundidade, em largura. Projeto de SE. Métodos de desenvolvimento de SE: Harmon, Morrissey,
Maus, King, Chorafas, Weiss e Kulikowski. O futuro dos SE. O mercado dos sistemas existentes. SE já
desenvolvidos. Tendências futuras. Aplicações práticas.
9. Redes Neurais: O que são Redes Neurais Artificiais, Tipos de Redes Neurais, Exemplos, softwares utilizados.
10. Algoritmos Genéticos: Conceitos, Reprodução, mutação, tipos de reprodução, crossover, ferramentas e utilização
dos AG.
Objetivos da Disciplina
Proporcionar ao aluno um conhecimento básico de Inteligência Artificial, apresentando de uma forma teóricoprática as informações necessárias para aplicar estes conceitos.
Introdução à Inteligência Artificial
Prof. Roberto Rabello
Plano de Ensino – 2003-2
Desenvolvimento Metodológico
Na disciplina será apresentado, inicialmente, os conceitos básicos da área de Inteligência Artificial, com o
objetivo de capacitar o aluno na utilização destes recursos , que lhe será útil na sua vida profissional.
Cronograma
Sala de Aula
15/08/2003
29/08/2003
12/09/2003
10/10/2003
24/10/2003
31/10/2003
28/11/2003
05/12/2003
Laboratório
22/08/2003
05/09/2003
19/09/2003
03/10/2003
17/10/2003 - Feriado
07/11/2003
21/11/2003
Aulas à Distância
26/09/2003
17/10/2003
Forma de Avaliação
Serão realizadas 3 {três) avaliações, 2 provas e um trabalho. As provas abordarão os conteúdos ministrados na
disciplina verificando os conhecimentos adquiridos pelos alunos durante o semestre. O trabalho será realizado em grupo
e apresentado perante a turma, visando instigar o aluno a realizar uma pesquisa mais aprofundada sobre um determinado
tópico de Inteligência Artificial (não necessariamente abordado na disciplina), procurando avaliar sua capacidade de
pesquisa, trabalho em grupo e organização. Todas as avaliações terão o mesmo peso, sendo a média calculada pela
média aritmética das 3 (três) avaliações.
AVALIAÇÕES
Primeira Prova
03/10//2003
Trabalho
21 e 28/11/2003
Segunda Prova
05/12//2003
Bibliografia Básica
ARARIBOIA, G. Inteligência Artificial - Um curso Prático. Ed. LTC.
BAREISS, R. Exemplar - Baked Knowledge Acquisition. Academic Press Inc.
BOOSE, J. H., GAINES, B. R. Knowledge Acquisition Tools for Expert Systems. Academic Press Limited.
BARRETO, JORGE MUNIZ Inteligência Artificial No Limiar do Século XXI.
RICH, ELAINE Inteligência Artificial. Ed. McGraw-Hill.
WWW.IAZOOM.COM.BR
Bibliografia Complementar
SCHILDT, HERBERT Inteligência Artificial utilizando Linguagem C. Ed. McGraw-Hill.