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.