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A disciplina objetiva capacitar o aluno a: -  Apreender as diversas formas de representação do conhecimento; -  Apreender os fundamentos da inteligência artificial e aplicar algoritmos de treinamento em inteligência artificial; -  Aplicar algoritmos de treinamento em inteligência artificial a problemas de controle e automação. 

Representação do conhecimento. Lógica nebulosa: Conjuntos nebulosos e variáveis linguísticas. Redes neurais: Modelos de neurônios, arquiteturas, algoritmos de treinamento. Computação evolutiva: Programação genética, algoritmos genéticos. Aplicações. Redes bayesianas. Aprendizagem por reforço.

- Simões, M. Godoy & Shaw, Ian S.: Controle e Modelagem Fuzzy. 2ª ed.; São Paulo: Blucher: FAPESP (2007)   - Espinosa, J. & Vandewalle, J. & Wertz, V.: Fuzzy Logic, Identification and Predictive Control. London: Springer (2005)  - Pedrycz, W. & Gomide, F.:  Fuzzy Systems Engineering – Toward Human-Centric Computing. Hoboken: Wiley (2007)

- Lima, I. & Pinheiro, C. A. M. & Santos, F. A. O.: Inteligência artificial. Rio de Janeiro GEN LTC (2014)  - Coppin, Ben: Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: LTC (2010)  - Pedrycz, W. & Ekel, P. & Parreiras, R.: Fuzzy Multicriteria Decision-Making – Models, Methods and Applications. Chichester: Wiley (2011) - Ying, H.: Fuzzy Control and Modeling – Analytical Foundations and Applications. New York: IEEE Press (2000) - Driankov, D. & Hellendoorn, H. & Reinfrank, M.:  An Introduction to Fuzzy Control.  2nd ed.; Berlin: Springer (1996)