Inteligência Artificial

Ementa

Fundamentos, conceitos e histórico de Inteligência Artificial. Aquisição, organização e representação do conhecimento. Sistemas baseados em conhecimento. Resolução de problemas. Métodos e mecanismos de busca. Paradigmas de aprendizado de máquina. Agentes Inteligentes. Redes neurais artificiais. Sistemas Fuzzy. Computação evolutiva. Ambientes para desenvolvimento de IA. Técnicas e atualidades em IA.

Bibliografia Básica

1. LUGER, George F. Inteligência Artificial. 6a ed. São Paulo: Pearson, 2013.
2. MEDEIROS, Luciano Frontino de. Inteligência artificial aplicada: uma abordagem introdutória. Curitiba: InterSaberes, 2018.
3. FACELI, Katti; LORENA, Ana C.; GAMA, João; AL, et. Inteligência Artificial - Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. Rio de Janeiro: LTC, 2021.

Referências Bibliográficas Complementares

1. HAYKIN, Simon. Redes neurais princípios e prática. Bookman, Porto Alegre, 2001.
2. LUGGER, George F. Inteligência artificial: estruturas e estratégias para a resolução de problemas complexos. 4a ed. Bookman, Porto Alegre, 2004.
3. NETO, Palma; GARCIA, Luiz. Introdução às Redes Neurais Construtivas. São Carlos. EDUFSCAR, 2005.
4. LUDWIG Jr., Oswaldo. Redes neurais princípios e prática. Rio de Janeiro, Ciência Moderna, 2007.
5. LUDWIG Júnior, Oswaldo. Redes Neurais: fundamentos e aplicações com programas em C. Rio de Janeiro, Ciência Moderna, 2007.

O texto base do curso será:

MELO, A. Fundamentos de Estatística e Aprendizado de Máquina com a linguagem Julia , 1a ed., 2026.

que está disponível para Download Aqui

Listas de Exercícios para fazer e contabilizar pontos complementares

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