Plano de ensino - Inteligência Artificial

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35346 – Inteligência Artificial 
 
Ciência da Computação – T. 2017 – 2020/01 
Plano de Ensino 
Prof. Gerson Groth 
Ementa 
Inteligência Artificial Simbólica e Inteligência Artificial não Simbólica. Representação de Problemas em IA. Resolução de 
Problemas. Estratégias de Busca. Representação do Conhecimento. Sistemas Especialistas. Programação em Lógica. 
Tópicos de I.A.: Sistemas Tutores Inteligentes, Sistemas Multiagentes, Lógica Fuzzy, Redes Neurais e Algoritmos 
Genéticos. 
 
Objetivos 
Compreender os principais conceitos ligados à Inteligência Artificial. Capacitar o aluno na identificação, classificação e 
solução de problemas de acordo com as técnicas de IA. Proporcionar o conhecimento de diferentes subáreas da IA. 
Capacitar o aluno no desenvolvimento de soluções computacionais, com o objetivo de simular comportamento 
inteligente à máquina. 
 
Conteúdo Programático 
• Definição da amplitude da área de Inteligência Artificial 
• Definição e diferenciação das áreas de Inteligência Artificial Simbólica e não-Simbólica 
• Tipos e representação de Problemas em IA 
• Formas de Resolução de Problemas 
• Estratégias de Busca e aplicação de técnicas de Busca Heurística em 
• Conhecimento Simbólico 
• Abordagens de Representação de Conhecimento 
• Apresentação detalhada das abordagens de representação do conhecimento 
• Lógica das Proposições e de Predicados 
• Regras de Produção 
• Ontologias 
• Redes Semânticas 
• Sistemas de Frames 
• Definição e detalhamento de Sistemas Especialistas 
• Programação em lógica 
• Estatística 
• Regressão e Classificação 
• Árvores de Decisão 
• Tópicos de I.A. 
• Agentes Autônomos 
• Sistemas Multiagentes 
• Sistemas Tutores 
• Aprendizagem de Máquina 
• Lógica Fuzzy 
• Redes Neurais 
• Algoritmos Genéticos 
 
Metodologia 
Os conteúdos serão tratados através de aulas teóricas e práticas. As aulas teóricas serão expositivas e dialogadas, 
fazendo a utilização de recursos audiovisuais. As aulas práticas farão uso de laboratório de computação e objetivarão a 
resolução de exercícios sobre o conteúdo proposto. Serão indicadas leituras complementares de artigos científicos e 
exercícios extraclasse, como forma de fixação dos conteúdos. 
 
 
 
 
 
35346 – Inteligência Artificial 
 
Ciência da Computação – T. 2017 – 2020/01 
Plano de Ensino 
Prof. Gerson Groth 
Recursos Utilizados 
Quadro negro com giz em sala, datashow em sala e laboratório, quadro branco com pincel, laboratório de Informática. 
 
Avaliação 
A avaliação semestral vai consistir da média entre 2 notas (N1 e N2). 
• A primeira nota (N1) será composta de 1 prova individual, com questões mistas descritivas e objetivas, sem 
consulta 
• A segunda Nota (N2) consistirá de 3 trabalhos: 
◦ 1 seminário (até 4 pessoas) (40% da N2) 
◦ 2 trabalhos práticos (até 2 pessoas) (60% da N2) 
 
A média final então será calculada como uma média aritmética simples entre N1 e N2: 
 MF = (N1 + N2) / 2 
 
Referências 
BITTENCOURT, Guilherme. Inteligência artificial: ferramentas e teorias. 3. ed. Florianópolis: Universidade Federal de 
Santa Catarina., 2006. 
RICH, E., KNIGHT, K. (1993) Inteligência Artificial. Makron books. 
RUSSEL, Stuart J. NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. São Paulo: Campus, 2004. 
 
Bibliografia Complementar 
MITCHEL, Tom. Machine Learning. McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 1997. 
CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon de, FACELI, Katti, LORENA, Ana Carolina, GAMA, João. Inteligência Artificial - 
Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. Rio Janeiro: LTC, 2011. (Biblioteca Virtual). 
LINDEN, Ricardo. Algoritmos genéticos: uma importante ferramenta da inteligência computacional. 2. ed. Rio de Janeiro: 
Brasport, 2008. 
FERBER, J. Multi-Agents Systems - an Introduction to Distributed Artificial Intelligence. Addison Wesley, 1999. 
FERNANDES, Anita Maria da Rocha. Inteligência artificial: noções gerais. Florianópolis: Visualbooks, 2005. 
AZEVEDO, Fernando Mendes de; BRASIL, Lourdes Mattos; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de. Redes neurais com 
aplicações em controle e em sistemas especialistas. Florianópolis: Visual Books, 2000. 
BARONE, Dante e colaboradores. Sociedades Artificiais: A Nova Fronteira da Inteligência nas Máquinas. Bookman, 2003. 
BORDINI, Rafael; HUBNER, Jomi; WOOLDRIDGE, Michael. Programming multi-agent systems in AgentSpeak using Jason. 
Wiley, 2007.