plano de ensino

Ministério da Educação
UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ
Campus Francisco Beltrão
PLANO DE ENSINO
CURSO Licenciatura em Informática
15
MATRIZ
FUNDAMENTAÇÃO Projeto de Curso aprovado pela Resolução 179/10 COEPP de 09/12/2010.
LEGAL
Proposta de Ajuste aprovada pela Resolução 072/13 COEPP de 22/10/2013.
DISCIPLINA/UNIDADE
CURRICULAR
CÓDIGO PERÍODO
Inteligência Artificial
IA37L
7º
CARGA HORÁRIA (aulas)
AT
34
AP
17
APS
4
AD
0
APCC Total
17
72
AT: Atividades Teóricas, AP: Atividades Práticas, APS: Atividades Práticas Supervisionadas, AD: Atividades a Distância,
APCC: Atividades Práticas como Componente Curricular.
LM31L (Lógica Matemática)
PRÉ-REQUISITO
EQUIVALÊNCIA
OBJETIVOS
O entendimento de sistemas computacionais dentro de uma perspectiva da Inteligência Artificial;
Desenvolver a habilidade de aplicar técnicas de inteligência artificial na solução de problemas;
A familiaridade com as metodologias e técnicas de desenvolvimento de sistemas inteligentes.
EMENTA
Conceituação de inteligência artificial. Aplicações da inteligência artificial. Técnicas aplicadas à resolução de
problemas. Representação do Conhecimento. Sistemas Baseados em Conhecimento. Aprendizagem de
Máquina. Arquiteturas de Sistemas de Inteligência Artificial.
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
ITEM
EMENTA
1
Conceituação de Inteligência Artificial
2
Aplicações da Inteligência Artificial
CONTEÚDO
•
•
•
3
Técnicas aplicadas à resolução de
problemas
•
•
4
5
Arquiteturas de sistemas de inteligência
Artificial
Apresentar as definições de inteligência Artificial, suas origens
e teorias.
Apresentar as áreas do conhecimento onde a inteligência
artificial pode ou está sendo aplicada, como medicina, técnicas
forenses, etc.
Enquadrar os problemas em três grupos:
1) Os que não têm solução e portanto não há nada a fazer,
que são classificados como problemas indecidíveis (ou
impossíveis de serem solucionados).
2) Os que têm solução algorítmica e podemos resolvê-los
formalmente passo a passo, codificando
os algoritmos para sua resolução.
3) Um terceiro grupo que não pertencem aos dois anteriores.
Dentre eles podemos ter:
o
Aqueles em que a solução algorítmica tem
complexidade NP-Completa;
o
Aqueles que o Ser Humano é capaz de resolver: Ex.:
Jogar Xadrez, Jogar Futebol, Reconhecer Faces, Fazer
Traduções, Reconhecer Letras;
o
Aqueles que os Seres Vivos são capazes de resolver:
Procurar Comida, entre outros.
Apresentar as técnicas que podem ser aplicadas a cada grupo.
Algoritmos Genéticos;
•
Apresentar as principais arquiteturas das técnicas de
inteligência artificial.
•
Mostrar que o papel da representação de conhecimento em
Inteligência Artificial é o de reduzir problemas de ação
inteligente a problemas de busca.
Apresentar os diversos paradigmas e qual destes paradigmas
(ou técnicas de representação) se adequa ao problema que se
Representação do Conhecimento
•
6
7
Sistemas baseados em conhecimento
Aprendizagem de máquina
•
•
•
•
•
•
•
•
quer solucionar.
Sistemas Especialistas (SE);
Sistemas Baseados em Casos (CBR – Case-based
reasoning);
Lógica Nebulosa.
Data mining;
Árvore de Decisão;
Algoritmos Bayesianos;
Algoritmos k-NN, k-Means e SVM;
Multilayer Perceptron e Algoritmo Backpropagation;
PROCEDIMENTOS DE ENSINO
AULAS TEÓRICAS
Aulas expositivas (utilizando quadro de giz, slides, filmes, computador, livros, apostilas, dentre outros), estudo
dirigido, leitura e discussão de textos, trabalho individual, trabalho em grupo, pesquisa, debate, estudo de caso
e seminários.
AULAS PRÁTICAS
Atividades de laboratório, simulação computacional, atividades com robôs (Lego Mindstorms) e Arduino.
PROCEDIMENTOS DE AVALIAÇÃO
Avaliação escrita e prática, seminários, atividade prática supervisionada e atividade prática como componente
curricular.
REFERÊNCIAS
Referencias Básicas:
RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Inteligência artificial. Rio de Janeiro, RJ: Elsevier, 2004. 1021 p. ISBN
9788535211771.
COPPIN, Ben. Inteligência artificial. Rio de Janeiro, RJ: LTC, 2010. 636 p. ISBN 9788521617297.
ROSA, João Luís Garcia. Fundamentos da inteligência artificial. Rio de Janeiro: LTC, 2011. xvi, 212 p. ISBN
9788521605935.
Referências Complementares:
ARTERO, Almir Olivette. Inteligência artificial: teórica e prática. 1. ed. São Paulo: Livraria da Física, c2008.
230 p. ISBN 9788578610296.
BRAGA, Antônio de Pádua; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira; LUDERMIR, Teresa Bernarda.
Redes neurais artificiais: teoria e aplicações. 2. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2007. 226 p. ISBN 9788521615644.
HENAO, David. Inteligência artificial. El Cid Editor | apuntes, 2009. http://site.ebrary.com/lib/utfpr/
HARDY, Thomas . IA: Inteligência artificial. Red Polis,2006. http://site.ebrary.com/lib/utfpr/
CHONG, Marisol. Robótica e inteligência artificial. El Cid Editor | apuntes, 2009. http://site.ebrary.com/lib/utfpr/
Assinatura do Professor
Assinatura do Coordenador do Curso