1. UNIVERSIDADE ESTADUAL DA PARAÍBA - UEPB
CAMPUS VII - CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E SOCIAIS APLICADAS
CURSO : 81-COMPUTAÇÃO
CÓDIGO COMPONENTE CURRICULAR: 812601 – INTELIGÊNCIAARTIFICIAI
TURMA: 5° PERÍODO
TURNO C.H.: 60 HRS
PERÍODO NOTURNO
PROFESSORES:
ERNESTO HENRIQUE DA NÓBREGA MEDEIROS
JAIAN TALES GOMES SANTOS
JESSICA THAILANA DA SILVAARAÚJO
PLANO DE CURSO
1 – EMENTA
Conhecimentos básicos de Inteligência Artificial, Conhecendo os Agentes Inteligentes, Resolução
de problemas através de buscas, princípios da lógica Fuzzy, Introdução as Redes Neurais.
2 – OBJETIVOS
2.1 - OBJETIVOS GERAIS
Conhecer o processo histórico da Inteligência Artificial, articulando todas as suas técnicas e
ferramentas para o desenvolvimento de aplicações que utilizem a inteligência.
2.2 - OBJETIVOS ESPECÍFICOS
– Conhecer os teóricos e o processo histórico da Inteligência Artificial;
– Desenvolver a capacidade de realizar buscas inteligentes;
– Identificar um sistema especialista e suas funcionalidades;
– Compreender os conceitos de Lógica Nebulosa;
– Compreender os conceitos de Redes Neurais Artificial;
– Apresentar as tendências mais atuais na área da Inteligência Artificial para a resolução de
problemas.
3 – CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
3.1 Introdução a Inteligência Artificial
3.1.1 O que é inteligência Artificial
3.1.2 Testes de Turing
3.1.3 Históricos da Inteligência Artificial
3.2 Resolução de problemas
3.2.1 Agentes inteligentes
3.2.2 Resolução de problemas com Buscas
3.2.3 Buscas em Extensão

2. 3.2.4 Busca em profundidade
3.2.5 Busca Heurística
3.2.6 A*
3.2.7 Algorítimos genéricos
3.2.8 Prolog
3.2.9 Lisp
3.3 Raciocínio e conhecimento
3.3.1 Representação do conhecimento
3.3.2 Controladores baseados em conhecimento
3.3.3 Sistemas Especialistas
3.4 Lógica Nebulosa
3.4.1 Introdução a Lógica Nebulosa
3.4.2 Lógica Fuzzy
3.4.3 Funções de pertinência;
3.4.4 Inferência em sistemas nebulosos
3.4.5 Controladores baseados em lógica nebulosa;
3.4.6 Projeto de controlador Fuzzy;
3.4.7 Prática de laboratório
3.5 Redes Neurais Artificiais
3.5.1 Histórico das redes neurais artificiais;
3.5.1 Redes neurais multicamadas; Prática de laboratório
4 – PROCEDIMENTO METODOLÓGICO
A metodologia utilizada baseia-se no questionamento e pesquisa realizada pelo próprio aluno,
dando-se a partir da apresentação dos conteúdos através de questionamentos/explicações e
exemplos; de pesquisas individuais ou em grupos realizadas através dos livros didáticos e/ou
mídias digitais; aula expositiva projetada utilizando o data show; aula expositiva no laboratório de
informática, simulações computacionais que associem prática e teoria e seminários em grupo e/ou
individual.
5 – AVALIAÇÃO
Avaliação será processual, na qual será observado os aspectos qualitativos e quantitativos do
aluno, realização de atividades de avaliação (teóricas/práticas) e apresentação de seminários.
6 – REFERÊNCIAS
RUSSELL; S.; NORVIG, P. Inteligência artificial: uma abordagem moderna. 2aedição. São
Paulo:Campus, 2004.
TANSCHEIT, R. Sistemas Fuzzy (Apostila). PUC, Rio de Janeiro. ROSS, T. J.Fuzzy Logic with
engineering applications. 2nd edition. England: Wiley, 2004.
BARROS, L. C.; BASSANEZI, R. C. Tópicos de lógica Fuzzy e Biomatemática. Campinas:
IMECC, 2006.

3. SHAW, I. S. ; SIMÕES, M. G. Controle e Modelagem Fuzzy. 1aEdição. São Paulo: Edgard
Blucher, 1999.
NASCIMENTO JUNIOR, C. ; YONEYAMA, T. Inteligência Artificial em Controle e
Automação. 1A Edição. São Paulo: Edgard Blucher, 2000.
KOVÁCS, Z. L. Redes neurais artificiais: fundamentos e aplicações. 3ª edição. São Paulo:
Livraria da Física, 2002.
HAYKIN, S. Redes Neurais: princípios e prática. 2ª edição. Trad: Paulo Martins Engel. São Paulo:
Bookman companhia editora, 2000.