Inteligência Artificial
Abordagens de inteligência artificial; métodos de busca clássicos, métodos de busca heurística e competitiva; satisfação de restrições; agentes lógicos;lógica proposicional e inferência; problemas de planejamento; raciocínio probabilístico; processo de decisão Markoviano; redes bayesianas.
Informações Básicas
Carga horária
60h.
Pré-requisito
Projeto e Análise de Algoritmos, Teoria da Probabilidade, Álgebra Linear
Obrigatória:
- Peter Norvig e Stuart Russel. Inteligência artificial. 3 ed. Grupo GEN, 2013
- COPPIN, B. Inteligência Artificial. Grupo GEN, 2010.
- Faceli, K.; Lorena, A.C.; Gama, J.; Carvalho, A.C.P.L.F. Inteligência Artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. LTC, 2011.
Complementar:
- BISHOP, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. 1 ed. Springer , 2006.
- CALDEIRA, A. M.; MACHADO, M. A. S.; SOUZA, R. C.; TANSCHEIT, R. Inteligência
- Computacional: Aplicada à Administração, Economia e Engenharia em MATLAB. São Paulo: Thomson, 2007.
- GOODFELLOW ET AL. Deep Learning. 1 ed. The MIT Press , 2016.
- WARWICK, K. Artificial Intelligence: The Basics. 1 ed. Routledge, 2011.
- THEOBALD, O. Machine Learning for Absolute Beginners. 3 ed. Independently published, 2021.