plano de curso
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UNIVERSIDADE ESTADUAL DA PARAÍBA - UEPB CAMPUS VII - CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E SOCIAIS APLICADAS
CURSO : 81-COMPUTAÇÃO CÓDIGO COMPONENTE CURRICULAR: 812601 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAI
TURMA: 5° PERÍODOTURNO C.H.: 60 HRSPERÍODO NOTURNO
PROFESSORES: ERNESTO HENRIQUE DA NÓBREGA MEDEIROS
JAIAN TALES GOMES SANTOSJESSICA THAILANA DA SILVA ARAÚJO
PLANO DE CURSO
1 – EMENTA
Conhecimentos básicos de Inteligência Artificial, Conhecendo os Agentes Inteligentes, Resolução de problemas através de buscas, princípios da lógica Fuzzy, Introdução as Redes Neurais.
2 – OBJETIVOS
2.1 - OBJETIVOS GERAIS
Conhecer o processo histórico da Inteligência Artificial, articulando todas as suas técnicas e ferramentas para o desenvolvimento de aplicações que utilizem a inteligência.
2.2 - OBJETIVOS ESPECÍFICOS
– Conhecer os teóricos e o processo histórico da Inteligência Artificial;– Desenvolver a capacidade de realizar buscas inteligentes;– Identificar um sistema especialista e suas funcionalidades;– Compreender os conceitos de Lógica Nebulosa;– Compreender os conceitos de Redes Neurais Artificial;– Apresentar as tendências mais atuais na área da Inteligência Artificial para a resolução de
problemas.
3 – CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
3.1 Introdução a Inteligência Artificial3.1.1 O que é inteligência Artificial3.1.2 Testes de Turing3.1.3 Históricos da Inteligência Artificial
3.2 Resolução de problemas3.2.1 Agentes inteligentes3.2.2 Resolução de problemas com Buscas3.2.3 Buscas em Extensão
3.2.4 Busca em profundidade3.2.5 Busca Heurística3.2.6 A*3.2.7 Algorítimos genéricos3.2.8 Prolog3.2.9 Lisp
3.3 Raciocínio e conhecimento3.3.1 Representação do conhecimento3.3.2 Controladores baseados em conhecimento3.3.3 Sistemas Especialistas
3.4 Lógica Nebulosa3.4.1 Introdução a Lógica Nebulosa3.4.2 Lógica Fuzzy3.4.3 Funções de pertinência;3.4.4 Inferência em sistemas nebulosos3.4.5 Controladores baseados em lógica nebulosa; 3.4.6 Projeto de controlador Fuzzy; 3.4.7 Prática de laboratório
3.5 Redes Neurais Artificiais3.5.1 Histórico das redes neurais artificiais; 3.5.1 Redes neurais multicamadas; Prática de laboratório
4 – PROCEDIMENTO METODOLÓGICO
A metodologia utilizada baseia-se no questionamento e pesquisa realizada pelo próprio aluno, dando-se a partir da apresentação dos conteúdos através de questionamentos/explicações e exemplos; de pesquisas individuais ou em grupos realizadas através dos livros didáticos e/ou mídias digitais; aula expositiva projetada utilizando o data show; aula expositiva no laboratório de informática, simulações computacionais que associem prática e teoria e seminários em grupo e/ou individual.
5 – AVALIAÇÃO
Avaliação será processual, na qual será observado os aspectos qualitativos e quantitativos do aluno, realização de atividades de avaliação (teóricas/práticas) e apresentação de seminários.
6 – REFERÊNCIAS
RUSSELL; S.; NORVIG, P. Inteligência artificial: uma abordagem moderna. 2aedição. São Paulo:Campus, 2004.
TANSCHEIT, R. Sistemas Fuzzy (Apostila). PUC, Rio de Janeiro. ROSS, T. J.Fuzzy Logic with engineering applications. 2nd edition. England: Wiley, 2004.
BARROS, L. C.; BASSANEZI, R. C. Tópicos de lógica Fuzzy e Biomatemática. Campinas: IMECC, 2006.
SHAW, I. S. ; SIMÕES, M. G. Controle e Modelagem Fuzzy. 1aEdição. São Paulo: Edgard Blucher, 1999.
NASCIMENTO JUNIOR, C. ; YONEYAMA, T. Inteligência Artificial em Controle e Automação. 1A Edição. São Paulo: Edgard Blucher, 2000.
KOVÁCS, Z. L. Redes neurais artificiais: fundamentos e aplicações. 3ª edição. São Paulo: Livraria da Física, 2002.
HAYKIN, S. Redes Neurais: princípios e prática. 2ª edição. Trad: Paulo Martins Engel. São Paulo: Bookman companhia editora, 2000.