REPÚBLICA FEDERATIVA DO BRASILESTADO DE SANTA CATARINA

Universidade do Estado de Santa Catarina - UDESCCENTRO DE EDUCAÇÃO DO PLANALTO NORTE - CEPLAN

Plano de ensino

Turma: BSIN132-6A - BSIN132-6A

Curso: SIN-BAC - Bacharelado em Sistemas de Informação

Disciplina: 6IIA002 - INTRODUÇÃO À INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Professor: 3877663 - ANTONIO CARLOS TAMANINI DA SILVA

Período letivo: 2019/2

Carga horária: 72

EmentaIntrodução à Inteligência Artificial (IA). Soluções de problemas. Espaço de busca. Teoria de jogos. Representação do conhecimento: Conceitos,Sistema de raciocínio lógico, Regras dos predicados, Regras de produção, Redes semânticas e Raciocínio baseado em casos. Modelocognitivo; Redes semânticas; Conhecimento e raciocínio; Incerteza e probabilidade, e Redes Bayesianas. Aprendizagem. Árvores de decisão.Noções de sistemas especialistas. Aquisição do conhecimento. Ferramentas.

1.

Objetivo geralEssa disciplina tem como objetivo principal ensinar aos discentes os conceitos básicos envolvidos em inteligência artificial, além de dar aoportunidade de aplicar as técnicas fundamentais da inteligência artificial na resolução de problemas.

1.

Objetivo específico- Apresentar os conceitos básicos sobre inteligência artificial e como eles podem ser aplicados na prática;- Apresentar os problemas clássicos que podem ser resolvidos através da inteligência artificial;- Tornar o aluno capaz de identificar qual a solução de inteligência artificial é mais adequada para determinados problemas;- Apresentar as tendências mais atuais na área da Inteligência Artificial para a resolução de problemas.- Apresentar as principais ferramentas de Inteligência Artificial para a resolução de problemas.

1.

Conteúdo programático1. Introdução1.1. Apresentação da disciplina1.2. Metodologia de ensino utilizada1.3. Forma de avaliação

1.

2. Definições IA2.1. O que é IA, Objetivos, Sinais de Inteligência

2.

2. Definições IA2.2. Processamento simbólico, Características da IA, Vantagens da IA

3.

2. Definições IA2.3. Subprodutos, Interdisciplinaridade, Abrangência, Áreas de Estudo

4.

2. Definições IA2.4. Representação do conhecimento: Conceitos, Sistema de raciocínio lógico, Regras e predicados, Modelo cognitivo; Aquisição doconhecimento.

5.

3. Sistemas especialistas3.1. Definições, características, comportamento

6.

3. Sistemas especialistas3.2. Inferência, Fatos e Regras, componentes, interface

7.

3. Sistemas especialistas3.3. Construção, Desenvolvimento, Shell, Limitações

8.

3. Sistemas especialistas3.4. Uso de uma Shell de Sistema Especialista

9.

4. Estudo de uma linguagem de IA4.1. Introdução à programação lógica matemática (fatos e regras, recursividade, Árvore de decisão).

10.

4. Estudo de uma linguagem de IA4.2. Introdução à uma shell com motor de regras(instalação, ambiente de programação e motor de inferência).

11.

4. Estudo de uma linguagem de IA4.3. Novas tendências em liguagens de programação para o processamento de algoritmos de IA (processamento de imagens, processamentode som, reconhecimento de padrões).

12.

5. Estudo da Ferramentas de Prototipação em IA5.1. Introdução a uma linguagem de desenvolvimento de protótipos para processamento de imagens

13.

5. Estudo da Ferramenta de Prototipação em IA5.2. Introdução a uma linguagem de desenvolvimento de protótipos para processamento de conjuntos difusos.

14.

6. Computação Natural15.

Rua Luiz Fernando Hastreiter, 180 - Centenário - São Bento do Sul - SC / CEP: 89290000 / Telefone: (47)3647-0062Sistema SIGA - Emissão em 08/08/2019 14:50

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Plano de ensino

6.1. Algoritmo das formigas, bando de pássaros, inteligência de enxame.

7. Business Intelligence7.1. Introdução a Business Intelligence.

16.

8. Introdução a robótica8.1. Conceitos, história

17.

8. Introdução a robótica8.2. Fundamentos, Características

18.

8. Introdução a robótica8.3. Apresentação e programação de um braço robótico

19.

9. Tópicos avançados9.1. Teoria de jogos

20.

9. Tópicos avançados9.2. Redes semânticas

21.

9. Tópicos avançados9.3. Redes Bayesianas

22.

9. Tópicos avançados9.4. Redes neurais, Algoritmo genético

23.

9. Tópicos avançados9.5. Raciocínio Baseado em Casos, Bioinformática

24.

MetodologiaTécnicas: Aulas expositivas e dialogadas, listas de exercícios, pesquisas extraclasse, aulas práticas no laboratório.Recursos: Quadro, livros, retroprojetor, DataShow, microcomputadores, ferramenta Moodle.

Atendimento: Segundas das 18:10 as 22:30 e Terças das 19:50 as 22:30.

Aviso: Segundo item III do Artigo 21 da Resolução 005/2014: Perderá o vínculo com a UDESC o(a) acadêmico(a) que reprovar por frequênciaduas vezes, consecutivas ou não, na mesma disciplina.

1.

Sistema de avaliaçãoA qualidade do desempenho do aluno será avaliada com base no desenvolvimento das seguintes atividades e com os seguintes critérios:02 Avaliações Individuais (AI) - 33,33% cada = Total 66,66%.01 Trabalho em Grupo (TG) - 33,34%.Previsão de provas: 13a, 27a e 36a aulas.Previsão de exame:Dia: 04/12/2019 (Quinta-feira)Horas: 19:00 as 20:40.

1.

Bibliografia básicaRUSSELL, Stuart J; NORVIG, Peter. Inteligência artificial. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013. 988 p. ISBN 9788535237016 (broch.).

REZENDE, Solange Oliveira. Sistemas inteligentes: fundamentos e aplicações. São Paulo: Manole, c2005. 525 p. ISBN 8520416837 (broch.).

HAYKIN, Simon S. Redes neurais: princípios e prática. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001. 900 p. ISBN 9788573077186.

1.

Bibliografia complementarWANGENHEIM, Christiane Gresse von; WANGENHEIM, Aldo von. Raciocínio baseado em casos. São Paulo: Manole, c2003. 293 p. ISBN8520414591.

GONZALEZ, Rafael C; WOODS, Richard E. Digital image processing. 3rd ed. New Jersey: Pearson Prentice Hall, c2008. 954 p. ISBN9780131687288 (enc.).

CARVALHO, Luís Alfredo Vidal de. Datamining: a mineração de dados no marketing, medicina, economia, engenharia e administração. SãoPaulo: Ciência Moderna, 2005. 225 p. ISBN 8573934441.

INSTRUMENTAÇÃO inteligente: princípios e aplicações. Rio de Janeiro: LTC, 2013. 412 p. ISBN 9788521622857 (broch.).

PACHECO, Marco Aurélio Cavalcanti; VELLASCO, Marley Maria B. Rebuzzi. Sistemas inteligentes de apoio à decisão: análise econômica deprojetos de desenvolvimento de campos de petróleo sob incerteza . Rio de Janeiro: Interciência, 2007. 306 p.

1.

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Plano de ensino

(Business intelligence ; 1). ISBN 9788571931725.

GRUS, Joel. Data science do zero: primeira regras com o Python. Rio de Janeiro: Alta Books, 2016 315 p. ISBN 9788576089988 (broch.).

ALVES, Fábio Junior. Introdução à linguagem de Programação Python. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2013. 91 p. ISBN 9788539903993(broch.).

Referências on-line:FAVERO, Eloi, L. Programação em Prolog: Uma Abordagem Prática. Departamento de Informática, CCEN - UFPA. Disponível em:/www3.ufpa.br/favero>, Fev/2011>

Nasa Clips Rule-based Language. Disponível em: /www.siliconvalleyone.com/clips.htm>, Fev/2012>

Java Expert System Shell. The Rule Engine for Java Platform. Disponível em: /www.jessrules.com>, Fev/2012>

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