Curso: Sistemas de Informação, DOURADOS, Noturno (2024) - 4a Série
Professor: CLEBER VALGAS GOMES MIRA
Disciplina: Introdução a Inteligência Artificial
Carga Horária: 68 h Período Letivo: 02/2024 a 12/2024.
Horários: Segunda-feira (20:50)
Ementa:
Histórico da IA. Fundamentos da IA. Resolução de problemas: mecanismos de busca em espaço de estados; planejamento; jogos. Agentes Inteligentes. Sistemas especialistas.
Objetivos:
Possibilitar ao aluno o entendimento de sistemas computacionais dentro de uma perspectiva da Inteligência Artificial e a familiaridade com as metodologias e técnicas de desenvolvimento de sistemas inteligentes.
Conteúdo:
Introdução aos conceitos e questões da Inteligência Artificial
Agentes inteligentes
Métodos de busca clássicos
Métodos de busca não clássicos
Problemas de Satisfação de Restrições
Jogos (busca adversarial)
Lógica proposicional e de Primeira Ordem
Inferência lógica
Representação de conhecimento
Planejamento
Aprendizagem
Obs.: O conhecimento de programação funcional (LISP), programação lógica (PROLOG) e programação orientada a objetos é fortemente recomendável para a realização da disciplina.
Materiais de apoio:
Página do livro "Inteligência Artificial" de Russel e Norvig (em inglês).
Página do livro "Inteligência Artificial" de George Luger (em inglês).
Curso de introdução à Inteligência Artificial de Berkeley.
Curso de Inteligência Artificial de Stanford.
Aprendizagem por Reenforço da OpenAI
Artigo sobre a OpenAI Gym.
As apresentações do curso são baseadas nas do prof. Dr. Paulo Santos (FEI).
Videoaulas
Curso de Inteligência Artificial (Univesp)
Curso de Inteligência Artificial (Prof. Patrick Winston - MIT)
Metodologia:
As aulas serão ministradas em sala ou laboratório com o uso do datashow, giz e quadro negro. Serão realizadas aulas em laboratório para a implementação de soluções propostas em listas de exercícios.
Serão efetuadas 3 provas teóricas, um seminário e um trabalho prático envolvendo programação. As prováveis datas das provas, do seminário e do trabalho são:
P1: 20/05/2024 23/05/2024
P2: 21/10/2024 24/10/2024
Trabalho (T): 18/11/2024 21/11/2024
Seminários (S): 28/10 e 11/11/2024
SUBSTITUTIVA: 25/11/2024
EXAME: 02/12/2024
As datas das avaliações podem sofrer alterações conforme o desenvolvimento da disciplina, desde que haja um intervalo mínimo de 7 dias entre o dia da alteração e a data da efetiva realização da avaliação (conforme artigo 84 do Regimento Acadêmico).
Este website é o canal oficial de comunicação do docente com os alunos. Quaisquer mudanças referentes a datas de avaliações ou de entregas de trabalhos serão divulgadas nesta página. É responsabilidade do aluno acompanhar as alterações pelo professor da disciplina neste website.
Atendimento e plantão de dúvidas: O professor da disciplina estará disponível para atendimento aos discentes no horário das 18:00 às 19:00, às terças-feiras e às quintas-feiras por meio presencial ou por webconferência, exceto em datas de provas.
Contato: cleber (arroba) comp.uems.br
Bibliografia:
RUSSELL, S.; NORVIG, P. Artificial intelligence: a modern approach. Cambridge, MA: Prentice Hall, 2003.
RICH, E.; KNIGHT, K. Inteligência artificial. Rio de Janeiro: Makron Books, 1994.
GANASCIA, J. Inteligência artificial. São Paulo: Editora: Ática, 1997.
Bibliografia Complementar:
BRATKO, I. Prolog Programming for Artificial Intelligence. 2. ed. Readings, MA: Addison-Wesley, 1986.
CHEN, D. Y. Análise de dados com Python e Pandas. São Paulo: NOVATEC, 2018.
CLOCKSIN, W. F.; MELLISH, C. S. Programming in PROLOG. 5. ed. New York: Springer Science & Business Media, 2003.
LUGER, G. F. Inteligência Artificial. 6. ed. Rio de Janeiro: Pearson, 2014.
MENEZES, N. N. C. Introdução à Programação com Python. São Paulo: NOVATEC, 2019.
RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. 3. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013.
SEDGEWICK, R. Algorithms in C++. Boston: Addison Wesley, 1998.
Critérios de Avaliação:
Serão efetuadas 2 provas (P1 e P2), um seminário (S) e um trabalho (T). A média final será computada pela fórmula :
MF = (P1 + P2 + S + T) / 4 onde
P1 e P2 são as notas das respectivas provas com valor entre 0 e 10.
S é a nota do seminário com valor entre 0 e 10.
T é a nota do trabalho com valor entre 0 e 10.
A prova substitutiva substitui a menor nota dentre todas as avaliações anteriores (P1, P2, S e T). A substitutiva tem valor entre 0 e 10 e o conteúdo é referente a toda a matéria.
A Nota Final (F) é calculada da seguinte maneira:
Caso o valor de MF do aluno for igual ou superior a 6,0, então a nota final é F = MF.
Caso o valor de MF do aluno for entre 3,0 e 6,0, o aluno terá direito a fazer o Exame Final (E) com valor entre 0 e 10 e a nota final será F = (MF + E)/2.
O aluno com nota de MF inferior a 3,0 é automaticamente reprovado.
O Exame Final abrangerá o conteúdo de toda a matéria.
Após a realização do Exame, será aprovado o aluno cuja nota final F for igual ou superior a 5,0.