AP_IArtificial indd

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Inteligência Artificial 
Objetivo Geral
Apresentar o conceito de Inteligência Artificial, 
suas definições, aplicações e abordagens. Além 
dos conceitos relacionados à aprendizagem de 
máquina e seus tipos | Introduzir as diferentes 
formas de representação e processamento de 
conhecimento e as características fundamentais 
da lógica proposicional e da lógica de predica-
dos | Conhecer as características básicas das 
linguagem de programação e utilizá-las para 
resolver problemas básicos de representação e 
processamento de conhecimento.
Unidade 1: Introdução à
Inteligência Artifi cial
Defi nições de Inteligência Artifi cial | Áreas e 
problemas relacionados com a IA | Histórico da 
IA | Sistemas inteligentes | Abordagens da In-
teligência Artifi cial | Enfoques simbólico e cone-
xionista | O sistema de símbolos físicos | Teste 
de Turing.
Unidade 2: Resolução de Problemas 
por Meio de Buscas
Busca com informação, busca sem informação | 
Busca em extensão, busca em profundidade, busca 
bidirecional | Buscas heurísticas | Buscagulosa e 
outras estratégias para resolução de problemas.
Unidade 3: Aprendizagem de Máquina
Aprendizagem (aprendizado) de máquina: apren-
dizagem supervisionada, não supervisionada, por 
reforço | Aprendizagem utilizando árvores de 
decisão | Aprendizagem bayesiana. 
Unidade 4: Representação e 
Processamento do Conhecimento
Representação de conhecimento | Lógica propo-
sicional e lógica de predicados | Regras de pro-
dução e sistemas especialistas | Redes neurais 
artifi ciais | Lógica fuzzy.
Unidade 5: Linguagens 
de Programação e a IA
Paradigmas de programação lógico e funcional | 
As linguagens de programação PROLOG e LISP | 
Introdução à linguagem PROLOG: fatos, regras 
e consultas.
Unidade 6: Inteligência Artificial
Conceitos bases, aprendizado de máquina não su-
pervisionado, supervisionado e por esforço.
Contexto Acadêmico:
A disciplina de Inteligência Artifi cial é umas das 
principais matérias relacionadas à tecnologia 
atualmente. Aqui, são abordados principais con-
ceitos, ferramentas e métodos sobre IA. Em ter-
mos mais simples, IA, que signifi ca Inteligência 
Artifi cial, refere-se a sistemas ou a máquinas que 
mimetizam a inteligência humana para executar 
tarefas e que podem se aprimorar iterativamente, 
com base nas informações que elas coletam. Na 
tecnologia, a inteligência artifi cial é a inteligência 
demonstrada por máquinas ao executarem ta-
refas complexas associadas a seres inteligentes, 
além de também ser um campo de estudo aca-
dêmico, no qual o principal objetivo é executar 
funções de modo autônomo. Assim, é importante 
dominar esse conceito. Esta disciplina é de grande 
importância para o estudante de tecnologia.
Contexto Profi ssional:
Atualmente, vivemos em um mundo tecnológico 
e estamos cercados por tecnologia 24 horas por 
dia. Para um profi ssional de tecnologia, hoje em 
dia, é importante saber técnicas, framework e, 
principalmente, conceitos de Inteligência Arti-
fi cial. A Inteligência Artifi cial (IA) também é um 
campo da ciência, cujo propósito é estudar, de-
senvolver e empregar máquinas para realizar 
atividades humanas de maneira autônoma. Tam-
bém está ligada à robótica, ao machine learning
(aprendizagem de máquina), ao reconhecimento 
de voz e de visão, entre outras tecnologias. As-
sim, é de grande importância para o estudante 
cursar esta disciplina, pois ela terá um impacto 
muito grande em sua vida profi ssional, uma vez 
que iremos estudar as principais técnicas de IA.
Básica
HAUSER, L. Artifi cial intelligence. Internet En-
cyclopedia of Philosophy, [20--]. Disponível em: 
. Acesso em: 
27/03/2023.
KNAPP, S. Artificial intelligence: past, pre-
sent, and future. Vox of Dartmouth, jul. 24, 
2006. Disponível em: . Acesso 
em: 18/01/2022 
KOERICH, A. L. Aprendizagem de máquina: apren-
dizagem bayesiana. 1. ed. Curitiba: Editora PU-
CPR, 2008. Disponível em: . 
Acesso em: 27/03/2023.
Complementar
LUGER, G. F. Inteligência Artifi cial: estruturas 
e estratégias para a resolução de problemas 
complexos. Trad. Paulo Martins Engel. 4. ed. Porto 
 Alegre: Bookman, 2004.
RICH, E.; KNIGHT, K. Inteligência Artifi cial. Trad. 
Maria Cláudia Santos Ribeiro Ratto. 2. ed. São 
Paulo: Makron Books, 1994. 
ROSA, J. L. G. Fundamentos da Inteligência Ar-
tifi cial. 1. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2011.
RUSSELL, S. J.; NORVIG, P. Inteligência Artifi cial: 
referência completa para cursos de computação. 
2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004.
WINSTON, P. H. Inteligência Artifi cial. 1. ed. Rio 
de Janeiro: LTC, 1988. (Coleção Série Ciência 
da Computação).