Inteligência Artificial

Terceiro trimestre de 2008

Horário alfa: 3a (8-10), 5a (14-16)

Sala: S 501

Email do professor: jeronimo.pellegrini ufabc edu br

Novidades:

19/12 -- Pendências resolvidas; conceitos definitivos na página
18/12 -- Conceitos finais disponíveis (com uma pendência)
16/12 -- Notas da prova já publicadas
09/12 -- Prova exemplo disponível
09/12 -- Lista de exercícios 9 (IA) disponível
26/11 -- Lista de exercícios 8 (Processos de Decisão de markov) disponível
17/11 -- Cronograma atualizado
04/11 -- Notas da primeira prova disponíveis (no link de exercícios entregues)
18/10 -- Tabela com exercícios entregues disponível (com notas!)
14/10 -- Mais uma sugestão de trabalho disponível (inferência em redes Bayesianas)
10/10 -- Descrição dos trabalhos está disponível
04/10 -- Lista de exercícios 7 (Representação do Conecimento, II) disponível
03/10 -- Lista de exercícios 6 (Representação do Conhecimento, I) disponível
03/10 -- Leitura recomendada para dias 7/10 e 9/10 modificada
03/10 -- Lista de exercícios 5 (Busca em Espaço de Estados) disponível
30/09 -- Lista de exercícios 4 (Lógica) disponível
30/09 -- Lista de exercícios 3 (Probabilidade e Estatística) disponível
30/09 -- Lista de exercícios 2 (Programação Dinâmica) disponível
30/09 -- Lista de pré-requisitos de Probabilidade e Estatística atualizada
25/09 -- Primeira lista de exercícios disponível
23/09 -- Não houve aula (blackout no Campus)

Ementa

Introdução. Técnicas de busca. Jogos adversariais. Representação do conhecimento. Sistemas baseados em conhecimento. Tratamento de incerteza.

Dinâmica do curso

A primeira aula começa com questões administrativas e segue com um apanhado geral da história e diferentes conceituações da IA

Nas outras aulas, recomendo fortemente que o aluno leia os textos previamente indicados.

Avaliação

A avaliação tem quatro componentes:

Os detalhes da avaliação estão nos slides da aula 1 (link abaixo).

Cópias em provas ou trabalhos resultam em conceito F na disciplina.

Exercícios / mini-trabalhos

Entreguem os textos em PDF! O formato vocês decidem, mas eu sugiro usar o LaTeX (também na Wikipedia), para produzir algo que se pareça com um artigo. Isto os preparará para escrever artigos no futuro. No entanto, o LaTeX é um sistema de editoração, diferente de um ``editor de textos''. Você precisa se acostumar com algumas idéias diferentes.

Exercícios entregues

Veja a tabela com exercícios entregues.

Programa

Antenção: este é um cronograma aproximado! O ritmo pode mudar e aulas podem mudar de ordem durante o curso. As colunas "Referências" mostram a leitura recomendada para cada aula. As siglas podem ser encontradas na seção de bibliografia, abaixo.

Algumas leituras recomendadas não estão definidas ainda; outras estão "mais ou menos" definidas (sem o capítulo e seção). Estas informações serão refinadas durante o curso.

Veja os slides da aula 1.

Os seguintes tópicos serão usados durante o curso. Se você não conhece um deles, procure aprender. Aqui estão listados capítulos de livros e exercícios sugeridos.

Trabalhos

O texto que acompanha o trabalho deve ser entregue no estilo usual de artigos de Inteligência Artificial (procure exemplos), em PDF

Bibliografia

As siglas em negrito são as usadas como leitura recomendada no programa da disciplina.

Além destes, distribuirei mais material ao longo do curso.

Outras sugestões

Há também livros que não existem na biblioteca, mas que merecem ser mencionados, e alguns textos que poderão ser usados no trabalho prático.

Sobre aprendizado estatístico:

Teoria da Utilidade

Hidden Markov Models (HMMs)

Processos de Decisão de Markov:

Sobre planejamento:

Sistemas Multiagentes

Redes Neurais:

Representação do Conhecimento

Computação Evolutiva, otimização com colônias de formigas e otimização:

Linguística Computacional:

Assuntos relacionados e visões diferentes: