Universidade Federal de Alagoas Maceió, 07 de Setembro de 2024

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular: DISCIPLINA
Unidade Responsável: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA (11.00.43.56.07)
Código: PPGI028
Nome: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA À ENGENHARIA DE SOFTWARE
Carga Horária Teórica: 45 h.
Carga Horária Prática: 15 h.
Carga Horária Total: 60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional: Não
Matriculável On-Line: Sim
Horário Flexível da Turma: Não
Horário Flexível do Docente: Sim
Obrigatoriedade de Nota Final: Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação: Não
Necessita de Orientador: Não
Exige Horário: Sim
Permite CH Compartilhada: Não
Permite Múltiplas Aprovações: Não
Quantidade de Avaliações: 2
Ementa/Descrição: Fundamentos da Engenharia de Software e Inteligência Artificial; Técnicas e Tecnologias para Projeto de Software; Técnicas e Tecnologias para Desenvolvimento de Software; Qualidade de Software; Técnicas e Tecnologias de Inteligência Artificial; Mineração de Repositórios de Software; Modelos de Preparação de Dados; Engenharia de Atributos; Modelos de Classificação; Modelos de Regressão; Sinergia entre Engenharia de Software e Inteligência Artificial; Métodos de Avaliação de Efetividade, Eficiência e Interpretabilidade;
Referências: 1. Ian Sommerville; Software Engineering; 10th Edition; Pearson India; 2018. 2. Stuart Russel; Artificial Intelligence: A Modern Approach; Pearson Education India; 2015. 3. Martin Fowler; Kent Beck; Refactoring: Improving the Design of Existing Code; Second Edition; Pearson; 2019. 4. García, Salvador; Luengo, Julián; Herrera, Francisco. Data Preprocessing in Data Mining. 2015 5. Jiawei, Han; Micheline, Kamber. Data Mining: Concetps and Techniques. 2011 6. Ian H. Witten and Eibe Frank. Data Mining. 2011. 7. Max Kuhn; Kjell Johnson. Applied Predictive Modeling. 2013 8. David S. Moore; William I. Notz; Michael A. Fligner. The Basic Practice of Statistics. 2015

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