Dados Gerais do Componente Curricular
| Tipo do Componente Curricular: |
DISCIPLINA |
| Unidade Responsável: |
DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA, GESTÃO E DESIGN - DV (11.60.04) |
| Código: |
G05IART0.02 |
| Nome: |
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL |
| Carga Horária Teórica: |
0 h. |
| Carga Horária Prática: |
15 h. |
| Carga Horária de Ead: |
0 h. |
| Carga Horária Total: |
15 h. |
| Pré-Requisitos: |
( ( G05GAAL0.01 E G05AEDA2.02 E G05MNCO0.02 ) )
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| Co-Requisitos: |
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| Equivalências: |
( ( G05IART0.01 ) OU ( G05IIAR0.01 ) )
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| Excluir da Avaliação Institucional: |
Não |
| Matriculável On-Line: |
Sim |
| Horário Flexível da Turma: |
Não |
| Horário Flexível do Docente: |
Sim |
| Obrigatoriedade de Nota Final: |
Sim |
| Pode Criar Turma Sem Solicitação: |
Não |
| Necessita de Orientador: |
Não |
| Possui Subturmas: |
Não |
| Exige Horário: |
Sim |
| Quantidade de Avaliações: |
1 |
| Ementa/Descrição: |
Introdução à inteligência artificial: histórico da área; fundamentos; paradigmas da
inteligência artificial clássica (simbolismo, conexionismo e evolucionismo). Agentes
inteligentes: definição; racionalidade; natureza dos ambientes; estrutura de agentes. Representação do conhecimento e solução de problemas: componentes; métodos; espaço de estado; solução de problemas e busca. Estruturas e estratégias de busca: busca não informada; busca informada; busca local e otimização. Lógica matemática, representação e inferência: lógica proposicional; lógica de primeira ordem; unificação; resolução e refutação. Sistemas baseados em regras: regras de produção; encadeamento para frente; encadeamento para trás.
Aprendizagem com exemplos: introdução a inteligência computacional e prendizado de máquina; métodos de aprendizado; árvores de decisão; regressão e classificação; agrupamento; métodos não paramétricos e máquinas de vetores de suporte. Computação evolucionária; Inteligência de enxame; Algoritmos imunológicos (bio-inspirados). |
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