Métodos de Computação Inteligentes

1o Semestre 2003

Informações Gerais

·         Horários: 

o        Aulas: 2a 16h-18h e 4a 12h-14h

o        Orientação de seminários: 4a 14h-16h

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Turma:

Aluno

Pesquisa

Conhecimento Prévio

Nome

Login

Área

Orientador

Tema

Proba.

Lógica

Prolog

Prog.
 Funcional

OOSE

UML

OCL

Algo.
 Busca
Complexidade

André Paula Lopes de Novaes

apln

IA/BD

Jacques

BD dedutivo orientado a objetos

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-

+/-

+/-

Paulemir Gonçalves Campos

pgc

IA

Teresa

Extração de conhecimento a partir de redes neurais

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+/-

+/-

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+/-

+/-

André Felipe Santana

afelipe@hotlink.com.br

IA

Geber

Jogos de negócios

+

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-

+/-

+/-

+

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+/-

-

Gustavo Lacerda

gus@optimizelife.com

Lógica

Isolada

-

+

+/-

+/-

+

+/-

-

-

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+

Rodrigo Barros de V. Lima

rbvl

IA

Geber

Danceteria Virtual

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+/-

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+

+/-

Alzennyr Clea Gomes da Silva

acgs2

IA

Franciso

Filtragem de informação baseada em objetos simbólicos para personalização de sites web

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-

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-

+/-

Hugo Pimentel Santana

hps

IA

Geber

Aprendizagem em patrulha multi-agente

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-

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+

Amanda Pimentel e Silva Lins

apsl

IA

Teresa

Redes Neurais?

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-

+

+/-

Rodrigo Carneiro Leão Viera da Cunha

rclvc

IA

Paulo Adeodato

Mineração de Dados?

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+/-

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+/-

+/-

Rubem Carlo Benante

rcb

IA

Aluizio

Redes Neurais?

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+/-

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+/-

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+

Bruno Jamir

bjs

IA

Geber

Confecção de terrenos para jogos

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-

Tiago Brito

terb

Bio-Info

Kátia

Métodos formais para

bio-informática

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ana Emilia

aemq

IA

Alex

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Borje Karlsson

bffk

IA

Isolada

-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Jairson Vitorino

jairson.vitorino@i3.org.br

IA

Isolada

-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Bibliografia

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

·         Introduction to MultiAgent Systems, M. Wooldridge, 2002, Wiley & Sons.
Site: www.csc.liv.ac.uk/~mjw/pubs/imas/

·         Ontologies, the Silver Bullet for Knowledge Management and Electronic Commerce, D. Fensel. 2001, Springer-Verlag.

·         Prolog Programming for Artificial Intelligence (3rd Edition), I. Bratko, 2001, Addison-Wesley.
Site: cwx.prenhall.com/bookbind/pubbooks/bratko3_ema/

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

·         The Unified Modeling Language User Guide. G. Booch, I. Jacobson, & J. Rumbaugh, 1998, Addison-Wesley.

·         The Object Constraint Language: Precise Modeling with UML, J. Warmer, J. and A. Kleppe, 1999, Addison-Wesley.   

 

Avaliação:

·         4 exercícios em equipe (1 essay e 3 ontologias UML)

·         Cada um 5% da nota final

·         1 seminário individual ou em dupla: 25% da nota final dos quais:

·         1 ponto para preparo do 1o encontro de orientação 2 semanas antes do seminário

·         1 ponto para preparo do 2o encontro de orientação 1 semana antes do seminário

·         1 ponto para completude (0.5 para abrangência + 0.5 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

·         1 prova individual de respostas múltiplas: 25% da nota final

·         1 projeto de desenvolvimento em equipe: 30% da nota final dos quais

o        apresentação oral: 5%

o        escopo, qualidade e utilidade prática do software: 10%

o        artefatos de desenvolvimento: 15%

1.       Caracterização do ambiente

2.     Ontologia do domínio de aplicação em UML e OCL

3.     Especificação dos requisitos em UML

4.     Arquitetura do software em UML

5.     Modelo detalhado em UML e OCL

6.     Código fonte e executável da implementação com comentários detalhados

7.     Relatório de testes

8.     Manual do usuário

9.     Relatório final de projeto

10.  Site web do projeto com links para todos os artefatos

 

Caderneta Escolar

 

Unidade 1

Introdução aos Agentes Inteligentes e a Inteligência Artificial

Compartilhada com a disciplina Agentes Inteligentes

Aula 1: Apresentação da Disciplina 23/04

Aula 2: Agentes Inteligentes 28/04

Aula 3: Ambientes e Arquiteturas de Agentes Inteligentes 30/04 e 02/05

Aula 4: Agentes Baseados em Conhecimento 12/05

Aula 5: Paradigmas de Inteligência Artificial 30/06

Aula 6: UML como Linguagem Padrão Intuitiva para Representação de Conhecimento 07/05

Aula 7: Ferramentas de Construção de Ontologias com UML 14/05

Aula 8: Apresentação dos Assuntos de Projetos de Implementação 19/05

§         Ontologia UML de planejamento e gerenciamento de projeto de desenvolvimento de software e implementação parcial em Flora

§         Agente Explorador do Mundo do Wumpus:

1.       Em Flora: Amanda, André Novaes, Jairson, Tiago

2.     Em Eclipse e E-RES: Bruno, Gustavo, Paulemir, Rubem

§         Time de futebol de robô Maracatu RFC 1.1 para divisão simulação da RoboCup:
Alzennyr, André Felipe, Borje, Ernesto, Hugo, Rodrigo Cunha, Rodrigo Lima

§         Simulador, agente teste simples e interface de visualização do jogo educativo para ensino e experimentos de IA Mesozoic Zoo in Orbit

§         Ontologia UML de corridas de carros com implementação parcial em Flora ou JEOPS

§         Ontologia UML de jogos de bola com implementação parcial em Flora ou JEOPS

Unidade 2

Resolução de Problemas por meio de Busca no Espaço Extensional de Hipótese
Compartilhada com a disciplina Agentes Inteligentes

Aula 9: Resolução de Problemas por Meio de Busca Cega no Espaço Extensional de Hipótese 26/05

Aula 10: Resolução de Problemas Meio de Busca Heurística no Espaço Extensional de Hipótese 28/05

Aula 11: Resolução de Problemas por Meio de Resolução de Restrições 02/06

Aula 12: Orientação de projetos: definição dos assuntos 04/06

 Unidade 3

Representação Básica do Conhecimento: Agentes Baseados em Lógica e Regras
Compartilhada com a disciplina Agentes Inteligentes

Aula 13: Agentes Baseados na Lógica Proposicional 09/06

Aula 14: Agentes Baseados na Lógica dos Predicados 11/06

Aula 15: Programação em Lógica com Prolog 16/06

Aula 16: Raciocínio Não-Monotônico e Abdudção 18/06

Aula 17: Orientação de Projetos: Ontologia do Domínio e Requisitos do Sistema 30/06

§         Artigos relevantes para ambos:

o       The event calculus explained

o       The situation and event calculus compared

o       Seções 7.8 e 7.9 de Transaction logic programming

§         Artigos relevantes:

o       Modelling complex domains of actions and changes

o       E-RES: a system for reasoning about actions, events and observations

Aula 18: Programação em Lógica com Resolução de Restrições 02/07

Aula 19: Sistemas de Programação em Lógica 07/07

Aula 20: Orientação de projetos: Arquitetura e Modelo do Software 09/07

Aula 21: Agentes Híbridos Baseados em Regras e Objetos 21/07

§         The JEOPS User’s Manual

§         pp. 1-14 de Logical Foundations of Object-Oriented and Frame-Based Languages

§         pp. 1-20 de How to Write F-Logic Programs in Florid: A Tutorial for the Database Language F-Logic Version 3.0 (FloXML)

§         The Flora-2 User’s Manual

Aula 22: Máquinas de Inferência Híbridas com Regras e Objetos 23/07

Unidade 4

Representação Avançada do Conhecimento: Agentes Orientados a Objetos
e Probabilistas.

Aula 23: Ontologias e Representação do Conhecimento Orientada a Objetos 28/07

§         Seções 10.1-10.2 e 10.5-10.6 do Russell & Norvig

§         Capítulo 2 do Fensel

§         An Introduction to Description Logics

§         Description Logics: Comparison with other Formalisms

§         Ontological Engineering: A State of the Art

Aula 24: Engenharia, Aquisição e Gerenciamento do Conhecimento 28/07

§         Knowledge Engineering: Principles and Methods

§         Integrated Knowledge Acquisition Architectures

§         Knowledge Maintenance: the State of the Art

§         Conceptual Modeling in Software Engineering and Knowledge Engineering: Concepts, Techniques and Trends

§         Evaluation of workbenches which support the CommonKADS methodology

Aula 25 Agentes Probabilistas 30/07

Leitura: Capítulos 13 e 14 do Russell & Norvig

Aula 26 Orientação de Projetos: Implementação 04/07

 Aula 27 Agentes Baseados em Utilidades 04/08

Aula 28 Agentes Baseados em Lógica e Probabilidades 06/08

Aula 29: Agentes Baseados em Lógica, Probabilidades e Utilidades 11/08

Aula 30: Revisão Geral para Prova 13/08

Aula 31: Prova 18/08

Aula 32: Orientação de Projetos, Testes 20/08

Projetos:

§        Prazo final para entregue do relatório final (cópia impressa no escaninho do Prof. Jacques) 23/10

§        Prazo final para a disponibilização de todos os artefatos de desenvolvimento no site do projeto, inclusive relatório final 23/10

§        Data das apresentações orais 27/10 (12:00-14:00)