ASPER
Sistemas de Informação Inteligentes II (SII II): 40h
email: asper@fredbf.com
1. COMPETÊNCIAS |
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- 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
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2. ANDAMENTO DA DISCIPLINA |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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X
07/09 |
Feriado |
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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 |
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Aula 6
21/09 |
Redes MLP e usando uma ferramenta de RNA: QNet |
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NP1
28/09 |
NP1 + entrega do Projeto 1 |
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Aula 7
05/10 |
Planejamento |
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X
12/10 |
Feriado |
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Aula 8
19/10 |
Demonstração de uma ferramenta híbrida para desenvolvimento de Sistemas Inteligentes: JEOPS |
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Aula 9
26/10 |
Mostra ASPER |
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X
02/11 |
Feriado |
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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
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Aula 11
16/11 |
Sistemas Multi-agentes |
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Aula 12
23/11 |
IA Distribuída |
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NP2
30/11 |
Avaliação NP2 |
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SUBST.
07/12 |
Avaliação Substitutiva |
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FINAL
14/12 |
Prova Final |
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3. PROJETOS |
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- 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
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4. BIBLIOGRAFIA |
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- 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
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