Um currículo de bacharelado em IA, proposto pelo ChatGPT.

Aqui está um exemplo de currículo acadêmico para um curso universitário de bacharelado em Ciência da Computação com foco em Inteligência Artificial e suas técnicas. Vou incluir algumas disciplinas essenciais e fornecer duas bibliografias recomendadas para cada disciplina:

Semestre 1:

• Introdução à Computação

• Bibliografia:
  1. “Introdução à Ciência da Computação” por Thomas Cormen et al.
  2. “Estrutura de Dados e Algoritmos em Java” por Robert Lafore.

• Matemática Discreta

• Bibliografia:
  1. “Matemática Discreta e suas Aplicações” por Kenneth H. Rosen.
  2. “Teoria dos Conjuntos” por Charles C. Pinter.

• Programação I

• Bibliografia:
  1. “Java: Como Programar” por Paul Deitel e Harvey Deitel.
  2. “Estruturas de Dados e Algoritmos em Java” por Michael T. Goodrich et al.

Semestre 2:

• Estruturas de Dados e Algoritmos

• Bibliografia:
  1. “Algoritmos: Teoria e Prática” por Thomas H. Cormen et al.
  2. “Estruturas de Dados e Algoritmos em Java” por Michael T. Goodrich et al.

• Cálculo I

• Bibliografia:
  1. “Cálculo: Um Novo Horizonte” por Howard Anton e Irl Bivens.
  2. “Cálculo: Volume 1” por James Stewart.

• Programação II

• Bibliografia:
  1. “C++: Como Programar” por Paul Deitel e Harvey Deitel.
  2. “Algoritmos: Teoria e Prática” por Thomas H. Cormen et al.

Semestre 3:

• Lógica Computacional

• Bibliografia:
  1. “Lógica para Ciência da Computação” por Jean H. Gallier.
  2. “Introdução à Lógica Matemática” por Elliott Mendelson.

• Sistemas Operacionais

• Bibliografia:
  1. “Sistemas Operacionais Modernos” por Andrew S. Tanenbaum e Herbert Bos.
  2. “Sistemas Operacionais: Projeto e Implementação” por Andrew S. Tanenbaum et al.

• Inteligência Artificial I

• Bibliografia:
  1. “Artificial Intelligence: A Modern Approach” por Stuart Russell e Peter Norvig.
  2. “Introdução à Inteligência Artificial” por Philip C. Jackson.

Semestre 4:

• Teoria da Computação

• Bibliografia:
  1. “Introdução à Teoria da Computação” por Michael Sipser.
  2. “Teoria da Computação: Teoria, Modelagem e Prática” por Franco P. Preparata e Michael I. Shamos.

• Banco de Dados

• Bibliografia:
  1. “Sistemas de Banco de Dados” por Ramez Elmasri e Shamkant B. Navathe.
  2. “Fundamentos de Banco de Dados” por Abraham Silberschatz et al.

• Inteligência Artificial II

• Bibliografia:
  1. “Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving” por George F. Luger.
  2. “Machine Learning: A Probabilistic Perspective” por Kevin P. Murphy.

Semestre 5:

• Redes de Computadores

• Bibliografia:
  1. “Redes de Computadores e a Internet: Uma Abordagem Top-Down” por James F. Kurose e Keith W. Ross.
  2. “TCP/IP Illustrated, Volume 1: The Protocols” por W. Richard Stevens et al.

• Computação Gráfica

• Bibliografia:
  1. “Computer Graphics: Principles and Practice” por John F. Hughes et al.
  2. “Introdução à Computação Gráfica” por James D. Foley et al.

• Aprendizado de Máquina

• Bibliografia:
  1. “Machine Learning” por Tom Mitchell.
  2. “Pattern Recognition and Machine Learning” por Christopher M. Bishop.

Semestre 6:

• Processamento de Linguagem Natural

• Bibliografia:
  1. “Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition” por Daniel Jurafsky e James H. Martin.
  2. “Natural Language Processing with Python” por Steven Bird et al.

• Segurança de Sistemas

• Bibliografia:
  1. “Criptografia e Segurança de Redes: Princípios e Práticas” por William Stallings.
  2. “Segurança em Computação” por Charles P. Pfleeger e Shari Lawrence Pfleeger.

• Robótica

• Bibliografia:
  1. “Introduction to Autonomous Robots” por Nikolaus Correll et al.
  2. “Robotics: Modelling, Planning and Control” por Bruno Siciliano et al.