Disciplina: Introdução à Inteligência Artificial

UniFMU - Ciência da Computtação

 Prof. Dr. Antonio Gil Vicente de Brum

Ementa:

Estudo introdutório dos fundamentos e aplicações de Inteligência Artificial. Histórico e princípios de IA, técnicas básicas de IA (como busca, planejamento e representação de conhecimento), resolução de problemas. Aplicações. 
Programação com uso de PROLOG será estudada e discutida a sua utilização na implementação de alguns problemas típicos de IA. Introdução às Redes Neurais Artificiais, RNA.

Objetivos:

i) Possibilitar ao aluno uma visão mais ampla deste importante e atual setor da ciência da computação, através do contato com os fundamentos da IA, sua história, teorias, métodos e diferentes áreas de aplicação;

 ii) oferecer perspectivas e motivação para envolvimento presente e futuro nos setores que compõem a IA, seja no exercício da profissão em áreas de atuação, seja em pesquisa científica em vários níveis (graduação: TCC e Iniciação Científica e pós graduação).

Programa:  

IA - 1 (7º sem) IA - 2 (8º sem)
Introdução e histórico de IA

- Análise de Problemas típicos de IA
- Nível de modelagem da inteligência humana
- Critérios de sucesso

Problemas, espaço de problemas e busca

- Representação de Problemas em Espaço de Estados e Busca
- Sistemas de Produção
- Busca
- Heurística
- Busca heurística.

Pesquisa sobre Aplicações e Tópicos Especiais

- Jogos
- Sistemas Especialistas
- Aprendizagem
- Processamento e Compreensão de Linguagem Natural
- Redes Neurais
- Vida Artificial
- Introdução à representação de conhecimento com uso de PROLOG

Problemas, Espaços de Problemas e Busca (cont.)

- Características de Problemas
- Características de Sistemas de Produção
- Considerações sobre o Projeto de Programas de Busca
- Problemas Adicionais

Técnicas de busca heurística

- Gerar e testar
- Subida da encosta
- Busca pela melhor escolha (inclui algoritmo A*)
- Redução de problemas
- Satisfação de restrições
- Análise meios-fins

Representação do conhecimento

- Representações e mapeamentos
- Abordagens
- Considerações importantes
- O problema do modelo
- Lógica de predicados
- Representação do conhecimento por meio de regras
- Programação lógica (Prolog)

Pesquisa sobre Aplicações e Tópicos Especiais

- Sistemas especialistas
- Redes Neurais Artificiais
- Bom senso (senso comum)

Metodologia: 

Aulas expositivas e práticas (em laboratório). Inclui pesquisas com elaboração de relatórios e apresentação de seminários. Implementações simples com uso de Prolog.

 Notas:

- Avaliação Regimental = 7.0
- Pesquisa com apresentação de relatório e seminário = 1.0
- Provinha de avaliação parcial = 1.0
- Exercícios e tarefas (com prazo de 2 semanas para entrega) = 1,0

Bibliografia:  

Livros base do curso:

Bibliografia complementar:

 

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