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UNIBRATEC
UNIPE

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Inteligência Artificial (IA): 60h
Turno: Noite
email: unipe@fredbf.com

10/12 - As notas do 3º Estágio e Reposição foram digitadas no SEGEN

1. EMENTA
 

Introdução à Inteligência Artificial. Conceito e tipos de agentes inteligentes. Resolução de Problemas. Representação do Conhecimento. Redes Neurais Artificiais. Perceptron e Redes MLP
2. ANDAMENTO DA DISCIPLINA
 
Aula 1
03/08
Introdução (Prof Thiago)
(1) Conteúdo: material do professor Thiago Moura (1-Introdução à Inteligência Artificial.ppt)
Aula 2
05/08
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Aula 3
10/08
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Aula 4
12/08
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Aula 5
17/08
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Aula 6
19/08
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Aula 7
24/08
Agentes Inteligentes (Prof Thiago)
(1) Conteúdo: material do professor Thiago Moura (2-Agentes Inteligentes.ppt)
Aula 8
26/08
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Aula 9
31/08
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Aula 10
02/09
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X
07/09
Feriado
Aula 11
09/09
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Aula 12
14/09
 Revisão
Estágio 1
16/09
1ª Verificação da Aprendizagem
(1) Conteúdo: cap1 e cap2 do AIMA
Aula 13
21/09
Meeting do UNIPE
Aula 14
23/09
Todos os alunos faltaram, exceto Carlyle
Aula 15
28/09
Busca sem Informação
(1) Conteúdo: Definição, Estudos de Caso, Busca em Largura, Busca por Custo Uniforme, Busca em Profundidade, Busca com Profundidade Limitada, Busca com Profundidade Interativa Busca Bidirecional e Comparação (Aula 15 e 16 - BuscaSemInfo.ppt)
(2) Leitura: seções 3.1 à 3.4 do AIMA
(3) Jogo dos sapos: sapo.xls
Aula 16
30/09
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Aula 17
05/10
Busca com Informação
(1) Conteúdo: Estudos de Caso, Busca Informada, Busca Gulosa (Aula 17,18 19 - BuscaComInfo.ppt)
(2) Leitura: seção 4.1 do AIMA
Aula 18
07/10
Busca com Informação
(1) Conteúdo: Busca A* e Heurísticas
(2) Leitura: seção 4.1 e 4.2 do AIMA
X
12/10
Feriado
Aula 19
14/10
Busca com Informação
(1) Conteúdo: Busca por otimização
(2) Leitura: seção 4.3 do AIMA
Aula 20
19/10
Algoritmos Genéticos
(1) Conteúdo: Problema das 8 Rainhas, Algoritmo Genético, AG aplicado nas 8 rainhas e Coloração de Mapas (Aula 20 e 21 - AlgoritmoGenetico.ppt)
(2) Leitura: seção 4.3 do AIMA
Aula 21
21/10
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Aula 22
26/10
Satisfação de Restrições
(1) Conteúdo: Satisfação de Restrições aplicado no problema de Coloração de Mapas, Exercício e Problema de Alocação de Disciplinas (Aula 22 - SatisfacaoDeRestricoes.ppt)
(2) Leitura: capítulo 5 do AIMA
Estágio 2
28/10
 2ª Verificação da Aprendizagem
(1) Conteúdo: cap3, cap4 e cap5 do AIMA
X
02/11
Feriado
Aula 24
04/11
 Realização do Estágio 2, pois dia 28/10 foi véspera do 2º turno das eleições
Aula 25
09/11
Redes Neurais: Motivação
(1) Conteúdo: introdução à redes neurais artificiais, neurônio biológico, resolvendo um problema simples usando uma Rede Neural Artificial simples (Perceptron)
(2) Applet de um Perceptron, que resolve um problemas da tabela verdade, usando várias funções de ativação: clique aqui
(3) Código de implementação de um perceptron, usando função de ativação sigmóide, que reconhece um T e um H: projeto completo no Delphi (Perceptron.zip) e apenas executável (Perceptron.exe)
(4) Leitura: capítulo 3 do livro de Redes Neurais Artificiais
Aula 26
11/11
Redes Neurais Artificiais: Introdução
Aula 27
16/11
Redes Neurais Artificiais: Aprendizagem
(1) Estudo de Caso: realizando treinamento e teste dos problemas OR, reconhecimento de T e H e Análise de Crédito usando Perceptron. Veja o gabarito do primeiro estudo de caso: OR_Treinamento.xls
Aula 28
18/11
Redes Neurais Artificiais: Perceptron + Redes MLP (Multi Layer Perceptron)
(1) Aumentar o número de pixels para representação de um caractere. Abrir o arquivo Caracteres.xls para criação de suas letras correspondentes (procure seu nome nesse arquivo). Inicialmente, abra o projeto em delphi (Perceptron.zip), e estenda um caractere para ser representado por uma matriz de 8x8 elementos. O roteiro passo-a-passo do que deve ser feito encontra-se no arquivo Caracteres.xls (acima).
Aula 29
23/11
Sistemas Baseados em Conhecimento
(1) Conteúdo: resolução do problema das oito rainhas usando o JEOPS (motor de inferência para Java)
(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 30
25/11
Sistemas Baseados em Conhecimento
(1) Problema 2: resolução do problema de coloração de mapas (ver aula sobre busca por satisfação de restrições) usando JEOPS. Aqui estão os 3 arquivos (Bloco.java, RegrasBlocos.rules e TestaBlocos.java) que devem ser criados dentro do pacote "alocacao", a partir da raiz. Já estou trabalhando com JEOPS_TELL aqui.
Aula 31
30/11
Semana do 3º Estágio
Estágio 3
02/12
3ª Verificação da Aprendizagem
(1) Conteúdo: cap6 do AIMA e cap1, cap2 e cap3 do livro de Redes Neurais
Reposição
  
Final
  


3. PROJETOS
 
  • Emprego de alguma ferramenta de IA para resolver um problema real
  • Usar alguma técnica estudada em sala para embutir comportamento inteligente em algum código já existente
  • Desenvolver uma aplicação inteligente para um problema real
  • Implementar 3 abordagens diferentes para resolver jogos (sapos, oito rainhas, etc)

4. FERRAMENTAS
 
  • EXPERT SINTA
  • JEOPS
  • QNET

5. 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  

6. AVALIAÇÕES