Ementa da Disciplina:

1. Introdução à Inteligência Artificial.

2. Lógica e Inteligência Artificial.

3. Algoritmos Genéticos.

4. Linguagens de Programação Aplicadas à Inteligência Artificial.

5. Sistemas de Produção de Inteligência Artificial.

6. Sistemas Especialistas (Lógica PAL2v).

7. Lógica Fuzzy.

8. Redes Neurais.

9. Tópicos Avançados em sistemas nebulosos: redes neurofuzzy, geração automática de regras.

10. Aplicações: controle e identificação de falhas em processos automatizados.

11. Projetos de IA aplicados na Engenharia

Links Interessantes:

• Sistemas Especialistas

  • Lógica Paraconsistente Anotada com Anotação de 2 valores (PAL2v): https://sites.google.com/view/prof-arnaldo/pal2v-key-points

  • Lógica Nebulosa (Fuzzy): https://fuzzy.academy/

• Inteligência Artificial, Machine Learning e Redes Neurais: https://www.deeplearningbook.com.br/

• Back-propagation step-by-step: https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/

• Outros Links: https://eailab.labmax.org/hot-links/

Livros Disponíveis:

1. HAGAN, M. T.; Howard, B. D. ; BEALE, M. H. DE JÈSUS, O. Neural Network Design, Marting Hagan, 2º Edition, 1012 p., 2014. ISBN-13: ‎ 978-0971732117. Disponível em: https://hagan.okstate.edu/NNDesign.pdf.

2. ROSA, J. L. G. R. Artificial Neural Networks – Models and Applications, In-Tech, 416 p., 2016. ISBN-13: 978-9535127055. Disponível em: https://mts.intechopen.com/storage/books/5191/authors_book/authors_book.pdf

3. LUGER, George F. Tradução de Daniel Vieira. Inteligência Artificial. 6a edição, Pearson, 631p, 2014. Disponível em: https://livrariapublica.com.br/livros/inteligencia-artificial-george-f-luger/

4. MEHLIG, B. Machine Learning with Neural Networks, University of Gothenburg, Sweden, 241 p., 2021. Disponível em: https://arxiv.org/pdf/1901.05639.pdf

5. MOHRI, M; Rostamizadeh, A; Talwalkar, A. Foundations of Machine Learning, MIT Press, 2º edition, 505 p., 2018. learning. ISBN: 9780262039406. Disponível em: https://www.dropbox.com/s/38p0j6ds5q9c8oe/10290.pdf?dl=1

6. GOODFELLOW, I; BENGIO, Y; COURVILLE, A. Deep Learning. MIT Press, 2016. Disponível online: http://www.deeplearningbook.org

7. ABE, Jair Minoro. Aspectos de Computação Inteligente Paraconsistente, Instituto de Estudos Avançados da USP. São Paulo, 2013. Disponível em: http://www.iea.usp.br/pesquisa/grupos-anteriores/logica-e-teoria-da-ciencia/publicacoes/E-book%20Aspectos%20de%20Computacao%20Inteligente%20Paraconsistente.pdf

8. SIMÕES, Marcelo Godoy; SHAW, Ian S. Controle e modelagem fuzzy. Editora Blucher, 2007. Disponível online: https://www.academia.edu/29968068/Controle_e_modelagem_fuzzy_shaw_simoes

9. HALTERMAN, R. L. Fundamentals of Python Programming, Southern Adventist University, 669 p., 2018. Draft: Disponível em: https://folk.ntnu.no/sverrsti/INGG1001-H2019/pythonbook_20191015.pdf

10. LEE, K. D. Python Programming Fundamentals, 2º edition, Springer, 241 p., 2014. ISBN: 978-1-4471-6642-9. Disponível em: https://aulavirtual.fio.unam.edu.ar/pluginfile.php/149985/mod_resource/content/1/2014_Book_PythonProgrammingFundamentals.pdf

11. REDDI, Vijay Janapa. Machine Learning Systems – Principles and Practices of Engineering Artificially Intelligent Systems, School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University, 2024. Disponível em: https://mlsysbook.ai/Machine-Learning-Systems.pdf.

12. CARVALHO JUNIOR, A. Coletânea de Posts EAILab 2023-2024. EAILAB, IFSP, 1º ed, 70p, 2024. Disponível em: <https://github.com/EAILAB-IFSP/PUBLICATIONS/blob/main/POSTS%20EAILAB%20Vol%201%202024.pdf>. Acessado em Nov 20, 2024. 

13. CARVALHO JUNIOR, A. Coletânea de Dicas, Orientações e Referências em Inteligência Artificial. 6º edição, 226 p., EAILAB, IFSP, 2024. Disponível em: <https://github.com/EAILAB-IFSP/PUBLICATIONS/blob/main/AI%20Cards%20Collection%20-%20EAILab%20v6%202024.pdf>. Acessado em Dez 11, 2024.