Ministério da Educação

​UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ

UTFPR - CAMPUS FRANCISCO BELTRAO
DIRETORIA-GERAL - CAMPUS FRANCISCO BELTRÃO
DIR. DE GRAD.E EDUCACAO PROFISSIONAL -FB
SECRETARIA DE GESTAO ACADEMICA - FB
DEPARTAMENTO DE REGISTROS ACADEMICOS -FB

plano de ensino

Código Ofertado

Disciplina/Unidade Curricular

Modo de Avaliação

Modalidade da disciplina

Oferta

IA37L

Inteligência Artificial

Nota/Conceito E Frequência

Presencial

Semestral

 

 

Carga Horária

AT

AP

APS

ANP

APCC

Total

2

2

4

0

15

60

  • AT: Atividades Teóricas (aulas semanais).

  • AP: Atividades Práticas (aulas semanais).

  • ANP: Atividades não presenciais (horas no período).

  • APS: Atividades Práticas Supervisionadas (aulas no período).

  • APCC: Atividades Práticas como Componente Curricular (aulas no período, esta carga horária está incluída em AP e AT).

  • Total: carga horária total da disciplina em horas.

Objetivo

O entendimento de sistemas computacionais dentro de uma perspectiva da Inteligência Artificial; Desenvolver a habilidade de aplicar técnicas de inteligência artificial na solução de problemas; A familiaridade com as metodologias e técnicas de desenvolvimento de sistemas inteligentes.

Ementa

Conceituação de inteligência artificial. Aplicações da inteligência artificial. Técnicas aplicadas à resolução de problemas. Representação do Conhecimento. Sistemas Baseados em Conhecimento. Aprendizagem de Máquina. Arquiteturas de Sistemas de Inteligência Artificial.

Conteúdo Programático

Ordem

Ementa

Conteúdo

1

Conceituação de Inteligência Artificial

Apresentar as definições de inteligência Artificial, suas origens e teorias.

2

Aplicações da Inteligência Artificial

Apresentar as áreas do conhecimento onde a inteligência artificial pode ou está sendo aplicada, como medicina, técnicas forenses, etc.

3

Técnicas aplicadas à resolução de problemas

Enquadrar os problemas em três grupos: 1) Os que não têm solução e, portanto, não há nada a fazer, que são classificados como problemas indecidíveis (ou impossíveis de serem solucionados). 2) Os que têm solução algorítmica e podemos resolvê-los formalmente passo a passo, codificando os algoritmos para sua resolução. 3) Um terceiro grupo que não pertencem aos dois anteriores. Dentre eles podemos ter: Aqueles em que a solução algorítmica tem complexidade NP-Completa; Algoritmos Genéticos;

4

Arquiteturas de sistemas de inteligência Artificial

Apresentar as principais arquiteturas das técnicas de inteligência artificial

5

Representação do Conhecimento

Mostrar que o papel da representação de conhecimento em Inteligência Artificial é o de reduzir problemas de ação inteligente a problemas de busca. Apresentar os diversos paradigmas e qual destes paradigmas (ou técnicas de representação) se adequa ao problema que se quer solucionar.

6

Sistemas baseados em conhecimento

Sistemas Especialistas (SE)

7

Aprendizagem de máquina

Multilayer Perceptron e Algoritmo Backpropagation;

 

 

 

Bibliografia Básica

 

RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Inteligência artificial. Rio de Janeiro, RJ: Elsevier, 2004. 1021 p. ISBN 9788535211771.

COPPIN, Ben. Inteligência artificial. Rio de Janeiro, RJ: LTC, 2010. 636 p. ISBN 9788521617297.

ROSA, João Luís Garcia. Fundamentos da inteligência artificial. Rio de Janeiro: LTC, 2011. xvi, 212 p. ISBN 9788521605935.

 

 

Bibliografia Complementar

 

David J. Gunkel. Comunicação e inteligência artificial: novos desafios e oportunidades para a pesquisa em comunicação. ISSN 1982-2553

LOPES, Heitor Silvério; TAKAHASHI, Ricardo H. C. (Ed.). Computação evolucionária em problemas de engenharia. Curitiba, PR: Omnipax, 2011. 385 p. ISBN 9788564619005.

NEVES, Luiz Antônio Pereira; VIEIRA NETO, Hugo; GONZAGA, Adilson. Avanços em visão computacional. Curitiba, PR: Omnipax, 2012. 406 p. ISBN 9788564619098.

ARTERO, Almir Olivette. Inteligência artificial: teórica e prática. 1. ed. São Paulo, SP: Livraria da Física, c2008. 230 p. ISBN 9788578610296.

BRAGA, Antônio de Pádua; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira; LUDERMIR, Teresa Bernarda. Redes neurais artificiais: teoria e aplicações. 2. ed. Rio de Janeiro, RJ: LTC, 2007. 226 p. ISBN 9788521615644.

RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Artificial intelligence: a modern approach. 2. ed. New Delhi: Prentice Hall, 2008. 1080 p. ISBN 9788120323827.

COSTA, Ernesto; SIMÕES, Anabela. Inteligência artificial: fundamentos e aplicações. Lisboa: FCA, 2008. xxiv, 610 p. (Tecnologias de Informação) ISBN 9789727223404.

FORSYTH, David A.; PONCE, Jean. Computer vision: a modern approach . New Delhi, II; Prentice Hall, 2003. xxv, 693 p. ISBN 8120323726.

 

 

#

Resumo da Alteração

Edição

Data

Aprovação

Data

1

Atualizado - Novembro - 2017

Maici Duarte Leite

23/11/2017

Maici Duarte Leite

24/11/2017

2

Alterações no conteúdo programático coerentes com o curso.

Francisco Antonio Fernandes Reinaldo

26/02/2018

Maici Duarte Leite

27/02/2018

 

 

 

logotipo

Documento assinado eletronicamente por (Document electronically signed by) WILIAN RODRIGO GALEAZZI, TECNICO EM ASSUNTOS EDUCACIONAIS, em (at) 12/07/2022, às 11:40, conforme horário oficial de Brasília (according to official Brasilia-Brazil time), com fundamento no (with legal based on) art. 4º, § 3º, do Decreto nº 10.543, de 13 de novembro de 2020.
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Referência: Processo nº 23064.004158/2022-23 SEI nº 2847057