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'''Ementa'''<br/>
História da IA. Caracterização dos problemas de IA. Algumas aplicações de IA: PLN, robótica, etc. Introdução à programação lógica. Métodos de busca para resolução de problemas: busca cega e informada. Busca com adversários: análise de jogos com minimax e poda alfa-beta. Formalismos de representação de conhecimento e inferência: lógica, redes semânticas, frames, scripts, regras de produção. Sistemas baseados em conhecimento. Aprendizado de máquina: noções gerais, tipos e paradigmas de aprendizado. Introdução a técnicas simbólicas de aprendizado de máquina: árvores de decisão e regras de classificação. Introdução a técnicas estatísticas de aprendizado de máquina: naive-bayes.<br/><br/>

'''Bibliografia básica'''
* LUGER, G.F. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving. Addison-Wesley, 4th edition, 2002.
* MITCHELL, T. Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.
* REZENDE, S.O. Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações. Manole, 1a edição, 2003.
* RUSSEL, S.; NORVIG, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 1995.


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