Linha Inteligência Artificial

Objetivo

Dominar técnicas e ferramentas de Inteligência Artificial. Deve-se complementar formação em:

Estatística;
Computação;
Alguma área de aplicação: Administração, Contabilidade, Direito, Física, etc.

Seguem sugestões de disciplinas. Caberá a cada estudante escolher algumas delas, de acordo com seu gosto, aptidão e interesse. É importante conversar com colegas e professores sobre as diversas trilhas que são sugeridas.

Sugestões de disciplinas:

Matemática (aplicada e pura):
- - MAE013 Tópicos em Ciências de Dados A (Programação, IA e Banco de Dados)
  - MAE014 Tópicos em Ciências de Dados B ((Estrutura de Dados em ano par e Banco de Dados para Ciência de Dados em ano ímpar)
  - MAE015 Tópicos em Engenharia de Dados A (Construção de Banco de Dados)
  - MAE016 Tópicos em Engenharia de Dados B (Big Data e Data Warehouse)
  - MAE352 Álgebra Linear Avançada ou MAA355 Álgebra Linear III
  - Tópicos em Machine Learning
  - Tópicos em em IA
  - MAE232 Métodos de Otimização
Estatística:
- - MAD 351 Inferência Estatística I
  - MAD361 Inferência Estatística II
  - MAD360 Estatística Computacional
Engenharia de Computação e Informação:
- - COS231 Estruturas de Dados
  - EEL871 Banco de Dados
  - COC602 Mineração de Dados
  - EEL890 Big Data e Data Warehouse
  - COS624 Tópicos Especiais em Banco de Dados
Ciência da Computação:
- - ICP225 Computação II
  - ICP239 Programação Orientada a Objetos
  - ICP363 Intro Aprendizado de Máquina
  - ICP508 Inteligência Artificial
  - ICP 116 Estrutura de Dados
  - ICP368 Algoritmos e Grafos
  - ICP489 Banco de Dados I
  - ICP232 Programação Linear I
  - ICP501 Programação Não-Linear I

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