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·          Desenvolver competências para o entendimento de sistemas computacionais dentro de uma perspectiva da Inteligência Artificial;  ·          Praticar as metodologias e técnicas de desenvolvimento de sistemas inteligentes.

INTRODUÇÃO À PROBLEMAS DE OTIMIZAÇÃO NÃO LINEAR. MÉTODOS DE BUSCA LOCAL. ALGORITMOS BIOLOGICAMENTE INSPIRADOS: ALGORITMO GENÉTICO, EVOLUÇÃO DIFERENCIAL. INTELIGÊNCIA COLETIVA COMPUTACIONAL: OTIMIZAÇÃO VIA COLÔNIA DE FORMIGAS E OTIMIZAÇÃO VIA ENXAME DE PARTÍCULAS . LÓGICA FUZZY. REDES NEURAIS. ESTUDO DE CASOS COM APLICAÇÕES PARA PROBLEMAS DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO.

RUSSEL, S. e NORVIG, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach . New Jersey: Ed. Prentice-Hall. 1995. ENGELBRECHT ;A.P., Computational Intelligence: An Introduction , Wiley, 2007. HAYKIN, S., Neural Networks: A Comprehensive Foundation , Prentice Hall, 1998.

HAYKIN , S.,  Neural Networks and Learning Machines  , Prentice Hall, 2008. KASABOV, N. K. Foundations of Neural Networks, Fuzzy Systems, and Knowledge Engineering . The MIT Press, 2o Edição, 1998. KLIR, G. J. e FOLGER, T. A. Fuzzy Sets, Uncertainty, and Information . Singapore: Prentice-Hall Internaltional Editions, 1992. MITCHEL, M. An Introduction to Genetic algorithms . Cambridge: MIT Press, 1996. RICH, E.e KNIGHT, K. Inteligência Artificial . São Paulo: Mc Graw-Hill, 1988. JANG, J.-S., Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational , Prentice Hall, 1997.