Disciplina: Introdução à Inteligência Computacional

Créditos: 3 Prof.: Paulo Sergio S. Borges, Dr.

1. Introdução (6 horas-aula)

1.1. Visão geral do curso: Apresentação e discussão do conteúdo, objetivos, importância, limitações, sistema de avaliação.
1.2. O que é Inteligência Computacional; Paradigmas Computacional (CI), Artificial (AI) e Biológico (BI).
1.3 Resumo histórico e desenvolvimento da pesquisa e aplicações da CI.

2. Problemas associados à Computação Inteligente (15 horas-aula)

2.1. Os limites da computação: Um computador do tamanho do universo.
2.2. O teste de Turing; "The chinese Room"; "The Busy Beaver Game"; "The Halting Problem".
2.3. Complexidade e indecidibilidade; Os trabalhos de Kurt Gödel e Gregory Chaitin e suas relações com a computação inteligente.
2.4. Regras, Randomicidade e Caos; Expoentes de Liapunov.
2.5. Satisfabilidade; Problemas NP-Completos.

3. Modelos para Inteligência Computacional (18 horas-aula)

3.1. Sistemas especialistas
3.2. Redes bayesianas
3.3 Lógica fuzzy
3.4 Análise de intervalos
3.5 Rough Sets
3.6 Conexionismo e redes neurais.
3.7 Computação evolucionária
          3.7.1. Automatas celulares
          3.7.2. Programação evolucionária
          3.7.3. Estratégias evolucionárias
          3.7.4. Algoritmos genéticos
          3.7.5. Sistemas classificadores
3.8 Sistemas híbridos

4. Outros tópicos relacionados à Inteligência Computacional (6 horas-aula)

4.1 Teoria da Catástrofe.
4.2 Alguns Projetos na área de CI: Os programas SHRDLU, AMBR, ACME e COPYCAT.
4.3 Mapas Cognitivos.
         4.3.1 Simulação Computacional: O jogo "Life", o sistema "Tierra", etc.

Sistema de avaliação

Consistirá na elaboração, ao longo do curso, de um trabalho na forma de artigo considerado publicável (a critério do professor), a ser proposto pelo aluno, com a aprovação do tema pelo professor.

Bibliografia

1. Computational Intelligence: Imitating Life - Zurada, J., Marks II, R., Robinson, C. (Eds) - IEEE Press, NY, 1994.
2. Complexification - Casti, John L. - Harper Collins Publishers - NY, 1994.
3. Labyrinths of Reason - Poundstone, William - Anchor Books, New Jersey, 1988.
4. Fluid Concepts and Creative Analogies - Hofstadter, Douglas - Basic Books, NY, 1995.
5. The New Turing Omnibus - Dewdney, A. K. - Freeman & Company, NY, 1993.
6. Evolutionary Computation - Fogel, David - IEEE Press, NY, 1995.
7. Essentials of Fuzzy Modeling and Control - Yager, Ronald e Filev, Dimitar - Wiley Interscience, NY, 1994.
8. Neural Networks and Fuzzy Systems - Kosko, Bart - Prentice Hall, New Jersey, 1992.
9. Genetic Algorithms in Search, Machine Learning and Optimization - Goldberg, David - Addison Wesley Publishing Co. USA, 1989.
1. Artigos diversos a serem indicados para leitura no decorrer do curso.