ASPER
UNIBRATEC
UNIPE

ASPER
Sistemas de Informação Inteligentes II (SII II): 40h
email: asper@fredbf.com


1. COMPETÊNCIAS
 
  • Compreender os conceitos de aprendizagem, planejamento e raciocínio
  • Utilizar Redes Neurais, sistemas multi-agente e IA distribuída para resolução de problemas
  • Desenvolver sistemas com comportamento inteligente
2. ANDAMENTO DA DISCIPLINA
 

Aula 1
10/08

Apresentação da Disciplina e demonstração de um Sistema Inteligente usando duas abordagens da IA
(1) Conteúdo: Problema de coloração dos mapas resolvido com Satisfação de Restrições e Algoritmo Genético

Aula 2
17/08

Solução de um problema real usando Algoritmos Genéticos
(1) Conteúdo: Problema Real (alocação de disciplinas resolvido) com Algoritmo Genético
(2) Código implementado em C: AlocacaoDiscipinasAG.c

Aula 3
24/08

Redes Neurais Artificiais (RNA)
(1) Conteúdo: introdução, histórico, redes e neurônios biológicos, neurônios artificiais, funções de ativação e principais arquiteturas
(2) Ler: (a) capítulo 1 do livro de Redes Neurais e (b) seção 20.5 do AIMA em Português

Aula 4
31/08

Aprendizado em RNA
(1) Conteúdo: aprendizado, aprendizado supervisionado, aprendizado por reforço, aprendizado não-supervisionado, aprendizado competitivo, aprendizado hebbiano, modelo de linsker, regra de oja
(2) Ler: (a) capítulo 2 do livro de Redes Neurais e (b) seção 20.5 do AIMA em Português
(3) Veja um programa simples, que implementa um perceptron pra reconhecer um T ou H perceptron_TH.exe

X
07/09

Feriado

Aula 5
14/09

Perceptron e Adaline
(1) Conteúdo: análise do algoritmo de aprendizado de um Perceptron; visualização de um applet do perceptron que reconhece uma tabela verdade; Projeto da Disciplina: extensão do tamanho de um caractere no código do perceptron que reconhece duas letras
(2) Applet de um Perceptron, que resolve um problemas da tabela verdade, usando várias funções de ativação: clique aqui
(3) Ler: (a) capítulo 3 do livro de Redes Neurais e (b) seção 20.5 do AIMA em Português
(4) Veja o projeto em Delphi do Perceptron que reconhece um T ou H, usando a função de ativação Sigmóide (Perceptron.zip)
(5) Pegue esse arquivo de descrição do Projeto 1(Caracteres.xls), procure seu nome, e realize as tarefas

Aula 6
21/09

Redes MLP e usando uma ferramenta de RNA: QNet

NP1
28/09

NP1 + entrega do Projeto 1

Aula 7
05/10

Planejamento

X
12/10

Feriado

Aula 8
19/10

Demonstração de uma ferramenta híbrida para desenvolvimento de Sistemas Inteligentes: JEOPS

Aula 9
26/10

Mostra ASPER

X
02/11

Feriado

Aula 10
09/11

Aula prática de JEOPS
(1) Conteúdo: resolução do problema das oito rainhas usando o JEOPS
(2) JEOPS (The Java Embedded Object Production System)- site oficial, aula em português sobre a ferramenta (clique aqui), download do JEOPS (clique aqui)
(3) Código-fonte para resolução do problema das 8 rainhas: OitoRainhas.rules, Rainha.java e TesteRainhas.java. Procedimento: (a) crie um projeto no Eclipse; (b) crie uma pasta de nome 'aula'; (c) copie os 3 arquivos-fonte para essa pasta; (d) copie e descompacte o JEOPS (download no tópico 4 abaixo) para essa mesma pasta; (e) adicione os dois JAR no seu projeto; (f) compile o arquivo de regras com o comando "jeops.compiler.Main aula/OitoRainhas.rules"; e finamente (g) execute o arquivo TestaRainhas.
(4) Ler: capítulo 7 do AIMA
(5) Errata no JEOPS: a partir da versão JDK 1.4.1 em diante, o JEOPS troca o método assert() por tell(), para não gerar erro de sintaxe. Portanto, faça o donwload da versão corrigida (JEOPS_TELL.zip), e em seguida modifique o arquivo TesteRainhas.java

Aula 11
16/11

Sistemas Multi-agentes

Aula 12
23/11

IA Distribuída

NP2
30/11

Avaliação NP2

SUBST.
07/12

Avaliação Substitutiva

FINAL
14/12

Prova Final

 

3. PROJETOS
 
  • Projeto 1 - extensão de um caractere num projeto em Delphi (pronto) sobre o Perceptron
    • Descrição do projeto: Caractere.xls
    • Data de entrega: 28/09
    • Por email: asper@fredbf.com
    • O "Projeto 1" é individual

4. BIBLIOGRAFIA
 
  • Russell, S, Norvig, P., Inteligência Artificial, Editora Campus, 2004.
  • Braga, A. de P., Ludermir, T. B., Carvalho, A. C. P. de L., Redes Neurais Artificiais – Teoria e Aplicações – Editora LTC, 2000