Plano de Ensino

Turma 5204 - Inteligência Artificial I - 2010/2

Curso:

Período: 5

Professor(es): Fernando Luiz de Oliveira

Carga Horária: 68 h

Ano/Semestre: 2010/2

Ementa

Competências

O aluno deverá, ao final da disciplina, estar apto a compreender a importância da Inteligência Artifical para o desenvolvimento de ferramentas que automatizem parte das atividades na gerência de redes de computadores e distinguir as técnicas de Inteligência Artificial.

Objetivos

Programa

1. Introdução à Inteligência Artificial
1.1 Agentes Inteligentes
1.2 Redes Neurais
1.4 Redes Bayesianas
1.5 Sistemas Especialistas
2. Utilização de Ferramentas

Metodologia

A metodologia utilizada na disciplina inclui aulas expositivas e participativas, que possibilitam ao aluno expor e discutir os assuntos abordados em sala, assim como aulas práticas que envolvem estudos dirigidos, trabalhos em grupo e resoluções de exercícios, além de envolver conteúdos complementares à disciplina através das aulas semipresenciais.

Avaliação

No processo de avaliação serão buscadas formas de acompanhar o aluno em seu desenvolvimento na disciplina e verificar seu rendimento no que se refere às habilidades e competências esperadas. Por isto, a aula será dividida em dois momentos distintos: no primeiro momento será desenvolvida a parte teórica do conteúdo trabalhado no dia, e no segundo, a parte prática. O objetivo é acompanhar a evolução do aluno quanto às habilidades e competências em desenvolvimento através de atividades e trabalhos aplicados nesta segunda parte da aula. Os resultados destes trabalhos serão considerados no acompanhamento do nível de comprometimento do aluno e constará, de forma quantitativa, nas avaliações de grau G1 e G2. A quantificação será assim realizada:

Grau 1:
- 10%: participação das atividades desenvolvidas em sala de aula e resolução dos problemas apresentados;
- 20%: trabalho em grupo, envolvendo leituras de artigos e apresentação de alguns conteúdos específicos;
- 20%: trabalho em grupo, envolvendo o estudo e a apresentação de alguma técnica de Inteligência Artificial;
- 50%: avaliação escrita, individual, seguindo a data prevista em calendário acadêmico, contendo questões abertas e fechadas, envolvendo todo o conteúdo visto até a data da avaliação.

Grau 2
- 20%: participação das atividades desenvolvidas em sala de aula e resolução dos problemas apresentados;
- 60%: trabalho em grupo, envolvendo o desenvolvimento de um projeto que resolva um problema na área de redes de computadores utilizando a técnica de Sistemas Especialistas e o software expertSinta. O projeto será avaliado da seguinte forma:
- definição do problema: 10%
- base de conhecimento: 25%
- desenvolvimento do Sistema Especialista: 25%
- 20%: apresentação do trabalho final.

Não obtendo a média necessária para aprovação (6,0), será realizada uma avaliação final, individual e na forma de prova, que substituirá uma das duas avaliações (G1 ou G2) mantendo o respectivo peso para o cálculo da média. É importante lembrar que as avaliações possuem datas definidas, tal como previsto no calendário acadêmico, e o seu conteúdo é acumulativo, ou seja, a Substituição de Grau abordará todo o conteúdo visto.

Por fim, os problemas apresentados e resolvidos em sala, assim como as atividades desenvolvidas por meio das aulas semipresenciais, que ocorrem nos dias pré-definidos (11/09, 09/10 e 13/11), valerão como nota de bonificação, cuja soma poderá atingir a até meio ponto extra que será somado à nota de G1 e G2.

Bibliografia

Básica

RICH, Elaine. Inteligência Artificial. 2. ed. São Paulo: Makron, 1993. (6 ex.)
Rezende, Solange Oliveira. Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações. Barueri: Manole, 2005. 525 p. (3 ex)
RUSSEL, Stuart J. Artificial Intelligence: a modern approach. New Jersey: Prentice Hall, 1995. (5 ex.)

Complementar

AZEVEDO, Fernando Mendes de; BRASIL, Lourdes Mattos; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de. Redes Neurais com Aplicações em Controle e em Sistemas Especialistas. Florianópolis: Visual, 2000. 401 p. (5 ex)
WINSTON, Patrick Henry. Artificial Intelligence. 3. ed.. New York: Wesley. 1993. (2 ex.)
BRAGA, Antônio de Pádua. Redes Neurais Artificiais: Teoria e Aplicação. Rio de Janeiro: LTC. 2000. (3 ex.)