Inteligência Artificial - TCC00297

  • Ementa: Histórico da inteligência artificial e ciências correlatas. Definições de inteligência artificial: os quatro paradigmas (agindo/ pensando racionalmente/ como humanos). Formulação de problemas de inteligência artificial: espaço de busca, ações e objetivos. Busca genérica e características de métodos de busca: complexidade, completude, otimalidade. Métodos de busca não informadas: a* e busca gulosa. Métodos de busca local: hill climbing e algoritmos genéticos. Representação de conhecimento e raciocínio com lógica proposicional e de primeira-ordem. Prolog. Representação de conhecimento sob incerteza. Planejamento. Redes neurais e aprendizado de máquina: modelo de perceptron, rede neural feed forward, back propagation. Aprendizado de árvores de decisão.
  • Bibliografia básica
    1. RICH, Elaine; KNIGHT, Kevin. Inteligência artificial. 2a. ed. Rio de Janeiro: Makron Books do Brasil, c1994. 722 p.
    2. RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência artificial. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004. 1021 p.
  • Bibliografia complementar
    1. HAYKIN, Simon S. Redes neurais: princípios e prática. 2a. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001. 900 p.
Skip to content