Conceituação e aplicações de tópicos de inteligência artificial. Resolução de problemas: técnicas e métodos, representação, heurísticas, decomposição de problemas e teoria de jogos. Sistemas de produção: estratégias de busca e decomposição, representação e algoritmo A*. Bases lógico-matemáticas: cálculo de predicados, resolução, sistemas de dedução e refutação. Representação do conhecimento: regras de produção, redes semânticas e outros. Linguagem PROLOG. Construtores de sistemas especialistas. Redes neurais artificiais. Redes Neurais com arquiteturas MLP, RBF e de Hopfield. Lógica Fuzzy e lógica paraconsistente. Algoritmos genéticos e programação evolutiva. Têmpera Simulada e outras técnicas modernas de otimização (algoritmos de colônia de formigas, enxame de partículas, Busca Tabu e Algoritmos culturais).
[1] - Russell, S. and Norvig, P. (2003). Artificial Intelligence. 2nd ed., New Jersey: Prentice- Hall, Inc.
[2] - Haykin, S. (1999). Neural networks: a comprehensive foundation. 2nd ed., New Jersey: Prentice-Hall, Inc..
[1] - Jang, J.-S. R., Sun, C.-T and Mizutani, E. (1997). Neuro-Fuzzy and soft computing: a computational approach to learning and machine intelligence. Prentice-Hall, Inc.
[2] - Kosko, B. (1992). Neural Networks and Fuzzy Systems: A Dynamical Systems Approach to Machine Intelligence. New Jersey: Prentice-Hall, Inc.
[3] - Mitchell, M. (1998). An Introduction to genetic algorithms. First MIT Press paperback edition.
[4] - Spooner, J. T., Maggiore, M., Ordónez, R. and Passino, K. M. (2002). Stable adaptive control and estimation for nonlinear systems neural and Fuzzy approximator techniques. New York: Wiley-Interscience.
[5] - Zurada, J. M. (1992). Introduction to artificial neural system. St. Paul, MN, USA: West Pub. Co.