Fundamentos de Inteligência Artificial

 

Informações Gerais

 

Ementa:

    1. Inteligência Artificial (cap 1 do AIMA)
    2. Agentes Inteligentes (cap 2)
      1. Resolução de Problemas
      2. Busca Cega e Busca Heurística
      3. Busca Iterativa e 1a. Lista de exercícios (teórica + implementação)
      1. Agentes baseados em conhecimento
      2. Sistemas de produção
      3. Shells de Sistemas Especialistas
      4. Agentes baseados em Logica
      5. Agentes que Raciocinam em Lógica da 1a ordem e 2a. Lista de exercícios (teórica + implementação)
      6. Prolog: Sintaxe, Busca e Backtracking
      7. Prolog: Negação por Falha e Predicados Built-in
      8. Prolog: Programação e Depuração (Laboratório) + 3a. lista de exercícios
      9. Representação do Conhecimento Orientada a Objetos
      1. Aplicações de agentes inteligentes
      2. Aula de revisão
      3. Prova

 

    1. Introdução (caps. I, II e III do Beale&Jackson)
    2. Conceitos Fundamentais (caps. I, II e III do Beale&Jackson)
    3. Conceitos Adicionais (caps. I, II e III do Beale&Jackson)

    1. Perceptron e Multilayer-perceptron (cap. IV do Beale&Jackson)
    2. Redes de Funções de Base Radial (RBFs)
    3. Modelo de Hopfield (cap. sobre Hopfield do Beale&Jackson)
    4. Modelo de Kohonen (cap. sobre Kohonen do Beale&Jackson)

  • Resolução de Problemas
    1. Solução de Problemas e Aplicações
    2. Sistema para Mineração de Dados

  • Projeto da Disciplina (5 aulas)
    1. Simulador Qnet e Projeto da Disciplina
    2. Desenvolvimento do Projeto
    3. Apresentação do Projeto
    4. Proben1 (manual, dados em /home/rneural/proben1)

     

Avaliação:

 

Material bibliográfico: