Inteligência Artificial Simbólica
2^o Semestre 2003

Informações Gerais

§   Professores: Jacques Robin e Patrícia Tedesco

§   Esta página: http://www.cin.ufpe.br/~if???/032

§   Newsgroup da disciplina: depto.courses.grad.if???

§   Local: Sala 5 ou Sala 4

§   Horários: 4a 08:00-10:00 e 6a 10:00-12:00

Turma:

• Alfredo Falcone (afa2), 

• Daniel Leitão (dal), 

• Izabel Zanforlin Santana (izs), 

• Leonardo Rodrigues (lphr), 

• Marília Veras Gama (mvg)

• Ricardo Amorim (rcoa), 

• Victor Santos Guedes (vsg).

Bibliografia:

• Artificial Intelligence a Modern Approach (2^nd Edition), S. Russell & P. Norvig, 2002, Prentice-Hall. Site: aima.cs.berkeley.edu

• Machine Learning, T. Mitchell, 1997, McGraw-Hill, site: www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/user/mitchell/ftp/mlbook.html

• Inductive Logic Programming: Techniques and Applications. Lavrac, N. & Dzeroski, S. 1994. Ellis Horwood.

• Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations, I.H. Witten & E. Frank, 1999, Morgan Kaufmann,
  sites: www.mkp.com/books_catalog/catalog.asp?ISBN=1-55860-489-8 http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

• Data Mining: Concepts and Techniques, Han, J. & Kimber, M. 2000, Morgan Kaufmann
  site: www.mkp.com/books_catalog/catalog.asp?ISBN=1-55860-552-5

• Programming with Constraints: an Introduction, K. Marriott & P. Stuckey, 1998, MIT Press.
  Site: www.cs.mu.oz.au/~pjs/book/book.html

• Multiagent Systems: a Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, G. Weiss, 1999, MIT Press

• Reasoning about Rational Agents, M. Wooldridge, 2000, MIT Press

• Multi-Agent Systems: An Introduction to Distributed Artificial Intelligence, J. Ferber, 1999, Addison-Wesley

• Strategic Negotiation in Multiagent Environments, S, Kraus, 2001, MIT Press
  

Avaliação:        

•  2 Provas: 20% cada uma

• Seminário em grupo:20%

  • 0.5  ponto para preparo do 1^o encontro de orientação 2 semanas antes do seminário

  • 0.5  ponto para preparo do 2^o encontro de orientação 1 semana antes do seminário

  • 1 ponto para abrangência 

  • 1 ponto para aprofundamento

  • 1 ponto para compreensão do material

  • 1 ponto para concisão

  • 1 ponto para corretude

  • 1 ponto para clareza

  • 1 ponto para exemplos

  • 1 ponto para legibilidade das transparências

  • 1 ponto para desempenho oral

     

• Projeto em grupo:40%

  • apresentação oral: 10%

  • escopo, qualidade e utilidade prática dos experimentos: 20%

  • artefatos de processo experimental: 10%

Caderneta Escolar

Aula 1: Apresentação da Disciplina 19/11

§   Patrícia

Aula 2: Papéis, Aplicações e Processo da Aprendizagem de Máquina 21/11

§   Jacques

§   Transparências: Intro2Learning.ppt

§   Leituras:

• Capítulo 1 do Mitchell

• Capítulo 1 do Han & Kimber

Aula 3: Indução de Árvores de Decisão 26/11

§   Jacques

§   Transparencias: ID3.ppt

§   Leituras:

• Capítulo 3 do Mitchell

Aulas 4 e 5: Aprendizagem baseada em instâncias e casos 28/11 e 03/12

§   Geber

§   Transparencias: IBL.ppt

§   Leituras:

• Seção 20.4 do Russell & Norvig

• Seções 8.1-8.4 do Mitchell

• Seção 7.7.2 do Han & Kimber

• Case-based reasoning: foundational issues, methological variations and system approaches

Aula 6: Aprendizagem de regras atributivas 05/12

§   Jacques

§   Transparências: AttributiveClassificationRegressionRules.ppt

§   Leituras: 

• Seções 4.4, 6.2 do Witten & Frank

• Capítulo 6 do Han & Kimber

Aulas 7, 8 e 9: Programação em Lógica Indutiva 10/12,  15/12 e 17/12

§   Jacques

§   Transparências: ILP.ppt

§   Leitura: Capítulos 1, 2 e 3 do Lavrac & Dzeroski

Aula 10: Apresentação dos assuntos de projeto 17/12

§   Patrícia e Jacques

§   Transparencias: ProjectTopics.ppt

§   Alocação dos assuntos de projetos:

• Simulação de transito: Daniel, Vitor, Ricardo e Leonardo

• Mineração da base de dados do site z-bolão: 

• Aquisição de conhecimento para agentes da RoboCup: Izabel e Marilia e Alfredo

Aula 11: Weka: uma ferramenta Java para aprendizagem 14/01

§   Seminário da disciplina de Aprendizagem

§   Aula prática no laboratório

§   Transparencias: Weka.ppt

§   Leitura: Capítulos 2 e 8 do Witten & Frank

Unidade 2: Raciocínio com conhecimento incerto

Aula 12: Agentes Probabilistas 16/01

§   Hugo

§   Transparências: ProbabilisticAgents.ppt

§   Leitura: 

• Capítulos 13 e 14 do Russell & Norvig

Aula 13: Orientação de Projetos I 21/01

Aula 14:  Prova 1 11/02

Aula 15: Redes Bayesianas Avançadas 27/02

§   Seminário da disciplina de Aprendizagem

§   Transparências: BayesNets.ppt

§   Leitura:

• Seções 14.6 e 20.1-20.3 do Russell & Norvig, exceto a parte sobre clustering com EM da seção 20.3

Aulas 16, 17, 18 e 19: Aprendizagem por reforço 28/01, 31/01, 13/02 e 18/02

§   Aluizio

§   Transparências: RL.ppt

§   Leitura:

o        Capítulo 22 do Russell & Norvig

o        Capítulo 13 do Mitchell

Aula 20: Agentes Baseados em Utilidade 20/02

§   Seminário 1: Izabel 

§   Transparências: DecisionTheoreticAgents.ppt

§   Leitura: 

• Capítulos 16 e 17 do Russell & Norvig

Unidade 3: Planejamento

Aula 21: Introdução ao planejamento 03/03

§   Seminário 2: Marilia e Alfredo

§   Transparências: PlanningIntro.ppt

§   Leitura:

•  Seções 11.1-11..4 e 12.1 do Russell & Norvig

Aula 14.2:  Prova 1 2a Chamada 05/03

Aula 22: Planejamento hierárquico e reativo 10/03

§   Seminário 3: Daniel e Vitor

§   Transparências: HPOP-ReactivePlanning.ppt

§   Leitura:

• Seções 12.2, 12.3, 12.4, 12.5 e 12.6 do Russell & Norvig

Aula 23: Planejamento baseado em lógica 12/03

§   André

§   Transparências: LogicPlanning.ppt

§   Leitura: 

• Seções 11.6 e 11.6 do Russell & Norvig

• An Abductive Event Calculus Planner

• Nature of Knowledge in an Abductive Event Calculus Planner

• Seção 7.9 de Transaction Logic Programming

Aula 24: Programação em lógica com restrições e planejamento com limitações de recursos 17/03

§   Seminário 4: Ricardo e Leonardo

§   Transparências: CLPlanning.ppt

§   Leitura:

• Capítulos do 4, 5, 7 e 8 do Marriott & Stuckey
  

• ParcPlan: A Planning Architecture with Parallel Actions, Resources and Constraints

• Scalability in Planning

Unidade 4: Sistemas Multiagentes

Aulas 25 - Introdução aos Sistemas Multiagentes  19/03

§   Patrícia

§   Transparências: SMA-Intro

§   Leitura: Engenharia de Sistemas Multiagentes

                An Introductory Course on MAS

Aula 27 - Negociação em Sistemas Multiagentes  26/03

§   Patricia

§   Transparências: NegociacaoSMA

  Leitura: Engenharia de Sistemas Multiagentes

             Capítulo 7 do Wooldridge IMAS

Aula 28 - Coordenação em Sistemas Multiagentes 30/04

§   Patrícia

Transparências: Coordenação SMA

Aula 29 - Jade - uma ferramenta para construção de Sistemas Multiagentes 02/04

Aula 30: Prova 2 07/04

Aula 31: Apresentação dos projetos 09/04