Quando se fala de “sistemas baseado em conhecimento” se fala de uma ampla gama de sistemas. Eu começaria fechando qual você gostaria de fazer:
a) Você pode trabalhar na linha de representação / simplificação da informação. Trabalhar com ontologias, heurísticas do conhecimento, etc. Não é uma área que eu conheça muito.
b) Você pode trabalhar com reconhecimento de padrões. Ou seja, treinar o sistema para reconhecer algo, e buscar essa coisa em meio a várias amostras. Um exemplo disso, seria reconhecer caracteres manuscritos, gestos, fala, ou qualquer outra coisa. É aqui que você vai aplicar as famosas redes neurais, e algorítmos como o HMM.
c) Você pode trabalhar com segmentação. Ou seja, dividir dados em grupos similares. A única informação de entrada seria o número de grupos, não o que vai em cada grupo. Um exemplo disso poderia ser procurar perfis de consumidores dentro da base de dados de uma loja, ou então, separar numa imagem cheia de células quais delas tem um tumor, e quais não tem. Aqui você trabalharia com algorítmos como HMM, k-means, etc.
Observe que você pode ou não trabalhar com imagens. A vantagem de trabalhar com elas é que o resultado é visual. A desvantagem é que você precisará também aprender algoritmos de processamento de imagens - pelo menos, para extrair a informação. Outra desvantagem é achar uma base de dados para seus testes.
Mas claro, como o pessoal falou, o ideal é perguntar a seu orientador. Até porque, ele sabe quanto tempo você terá para desenvolver o trabalho, o que a faculdade tem disponível, e tem uma noção melhor do resto do conteúdo que você viu no curso.