CURSO

Sistemas de Informação

ESTRUTURA CURRICULAR

Sistemas de Informação Par786/17

PROFESSOR

Sabrina Bet

DISCIPLINA

Nome

Cód.

Sem.

Créditos

C. Horária

Inteligência Artificial

0-18443

8º

4

80

EMENTA

Introdução à Inteligência Artificial. Frameworks cognitivos. Modelos de IA. Machine Learning. Deep Learning. Desenvolvimento de projetos em IA.

OBJETIVO GERAL

Ao final da disciplina o aluno deve ser capaz de aplicar os conceitos e técnicas de Inteligência Artificial para o desenvolvimento de aplicações, levando em consideração as vantagens e desvantagens de cada técnica.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Compreender como é formada a área de Inteligência Artificial e as disciplinas que a compõem. Compreender os principais conceitos sobre Inteligência Artificial e tecnologias correlatas. Entender a sua aplicabilidade em setores, empresas ou organizações. Desenvolver aplicações utilizando Inteligência Artificial.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

UN.

CONTEÚDOS

C.H.

1

Apresentação da disciplina
Apresentação do plano de ensino.

2

2

1. Introdução à Inteligência Artificial.
1.1 Introdução à Inteligência Artificial
1.2 Histórico e Estado da Arte
1.3. Implicações da IA na Sociedade

4

3

2. Modelos de IA.
2.1 Solucionando Problemas com IA
2.2. Representação do Conhecimento
2.2.1. Ontologia, Incerteza, probabilístico.

4

4

3. Frameworks cognitivos.
3.1 Aprendizagem.
3.2 Redes neurais artificiais.
3.3. Processamento de Linguagem Natural.

22

5

4. Machine Learning.
4.1. Deep Learning.

24

6

5. Desenvolvimento de projetos em IA.

24

TOTAL DE HORAS

80 h

A avaliação será Processual e Contínua, com base nas entregas das atividades realizadas em todas as aulas. A recuperação de cada atividade acontecerá automaticamente, com uma nova entrega da mesma atividade, no prazo máximo de 7 dias após a inicial. A ausência do(a) aluno(a) no período da aula deverá ser justificada à Coordenação do Curso, por meio de formulário disponível no Portal (justificativa de faltas).

Estratégias:ARS - Aula Remota Síncrona; AGM - Aula Google Meet; AGC - Atividade Google Classroom; AEX - Aula expositiva dialogada; APE – Atividades Práticas Extraclasse; ARM – Aula com Recursos Multimídia; DG – Dinâmicas de Grupo; DM – Dramatização; EC – Estudo de Caso; ED - Estudo Dirigido; ET – Estudo de Texto; EX – Exercício de Fixação; FR – Fórum; LAB – Aula em Laboratório; MAC - Mapeamento Conceitual; PAL – Palestra; SE – Seminário; SI – Simulação; TG - Trabalho em Grupo; TIG – Trabalho Integrado e em Grupo; TI - Trabalho Individual; VT - Visitas Técnicas.

SISTEMÁTICA DE AVALIAÇÃO

CONHECIMENTOS

Projetos e atividades propostas.

HABILIDADES

Eficiência e eficácia das soluções apresentadas para a resolução das atividades propostas. Articula saberes teóricos e práticos para a resolução de problemas.

ATITUDES

Pontualidade, assiduidade, contribuição para o bom andamento das aulas, participação nas atividades propostas, proatividade, trabalho em equipe, responsabilidade, respeito, sigilo profissional, postura profissional, uso das tecnologias em sala somente com foco educacional.

OUTRAS

-

DATAS PREVISTAS

Avaliação

Unidades

C

H

A

Valor

Data

Recuperação

Sim

Data

Avaliação 01 – Projetos e Práticas Aprendizagem de Máquina (Supervisionado)

todas

2.5

A definir

x

A definir

Avaliação 02 – Projeto e Práticas Aprendizagem de Máquina (Não Supervisionado)

todas

-1

A definir

Avaliação 03 – Projeto e Práticas Visão Computacional

todas

3

A definir

Avaliação 04 – Projeto Integrador³

todas

3

A definir

 BIBLIOGRAFIA BÁSICA

1

RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter; SOUZA, Vandenberg D. de. Inteligência artificial: tradução da segunda edição. Campinas: Editora Campus, 2004. 1021 p. ISBN 853521177-2

2

LUGER, George F. Inteligência artificial: estruturas e estratégias para a solução de problemas complexos. 4.ed. Porto Alegre: Bookman, 2004. 774 p. ISBN 8536303964

3

WHITBY, Blay. Inteligência artificial: um guia para iniciantes. São Paulo: Madras, 2004. 154 p. ISBN 8573748036

 BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

1

ROVER, Aires José. Informática no direito: inteligência artificial : introdução aos sistemas especialistas legais. Curitiba: Editora Juruá, 2002. 268 p. ISBN 8573947446

2

BITTENCOURT, Guilherme. Inteligência artificial: ferramentas e teorias. Florianópolis: Universidade Federal de Santa Catarina, 2001. 362 p. 21113

3

FACELI, Katti et al. Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. 2. Rio de Janeiro: LTC, 2021. 1 recurso online. ISBN 9788521637509.

4

BARRETO, Jorge Muniz. Inteligência artificial no limiar do século XXI. 3.ed. Florianópolis: Ed. do Autor, 2001. 379 p. 23688 ISBN 859003825-4

5

CAMPOS, Mário Massa de; SAITO, Kaku. Sistemas inteligentes em controle e automação de processos. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2004. 235 p. ISBN 85739323089

obs:A avaliação será Processual e Contínua, com base nas entregas das atividades realizadas em todas as aulas. A recuperação de cada atividade acontecerá automaticamente, com uma nova entrega da mesma atividade, no prazo máximo de 7 dias após a inicial. A ausência do(a) aluno(a) no período da aula deverá ser justificada à Coordenação do Curso, por meio de formulário disponível no Portal (justificativa de faltas).