- Introdução, Conceitos, Definições e Histórico:
- Slides:
- Leitura:
- Livro texto da disciplina (Russell e Norvig, 2003), capÃtulo 1.
- Stanford (conteúdo extra sobre Turing);
- Alan_Mathison_Turing-Intelligent_Machinery (conteúdo extra sobre Turing);
- Computing_Machinery_and_Intelligence (conteúdo extra sobre Turing);
- Mentes-Searle (conteúdo extra sobre Searle e o quarto chinês).
- ExercÃcios:
- Agentes Inteligentes:
- Slides:
- Leitura:
- Livro texto da disciplina (Russell e Norvig, 2003), capÃtulo 2.
- ExercÃcios:
- Revisão de Prolog:
- Programa utilizado:
- Leitura:
- ExercÃcios:
- Sistemas Baseados em Conhecimento:
- Slides:
- Leitura:
- Apostila_SBC;
- CapÃtulo 5 de: ARTERO, Almir Olivette. Inteligência Artificial: Teoria e Prática.
- ExercÃcios:
- Utilizar o CMapTools para resolver o Teste de Einsten.
- 03-Sistemas_Baseados_em_Conhecimento.
- Resolver o problema do percurso do cavalo (implementação iniciada em sala).
- Resolução de Problemas por Métodos de Busca:
- Slides:
- Leitura (conteúdo abordado nos slides):
- Livro texto da disciplina (Russell e Norvig, 2003), capÃtulos 3, 4 e 5.
- CapÃtulo 4 e 6 de: COPPIN, Ben. Inteligência Artificial, 2010. (Apostila de Busca)
- Atividade:
- Fazer uma regra em Prolog para encontrar todos os caminhos de Guaçuà para Cachoeiro de Itapemirim:
- Fazer uma regra em Prolog para encontrar todos os caminhos de Guaçuà para Cachoeiro de Itapemirim:
- ExercÃcios:
- 04-Resolução_de_Problemas-Busca.
- 04a-Busca_Competitiva (alfa-beta).
- Busca MiniMax e Poda Alfa-Beta online.
- Em Prolog, faça uma busca em profundidade para a árvore que foi vista em sala de aula.
- Aprendizado de Máquina (Machine Learning — ML):
- Slides:
- Leitura:
- CapÃtulo 11 de: ARTERO, Almir Olivette. Inteligência Artificial: Teoria e Prática. (Apostila_ML)
- CapÃtulo 10 de: COPPIN, Ben. Inteligência Artificial, 2010.
- ExercÃcios:
- Aprendizado de Máquina — Ãrvores de Decisão:
- Slides:
- Leitura:
- Seção 18.3 de: Russel e Norvig. Inteligência Artificial.
- CapÃtulo 11 de: ARTERO, Almir Olivette. Inteligência Artificial: Teoria e Prática. (Apostila_ML)
- ExercÃcios:
- Façam a árvore de decisão para as duas últimas páginas dos Slides 07.
- Aprendizado de Máquina — Redes Neurais:
- Slides:
- Leitura:
-
CapÃtulo 7 de: ARTERO, Almir Olivette. Inteligência Artificial: Teoria e Prática. (Apostila Redes_Neurais)
-
Seções 11.1 Ã 11.4. de: COPPIN, Ben. Inteligência Artificial, 2010.
-
- Atividades em sala:
- redes_neurais (instale os pacotes: libfann2 python-fann2)
- ExercÃcios:
- Aprendizado de Máquina — Vizinhos mais próximos:
- Slides:
- Leitura:
- PCA;
- Russell e Norvig, 2003. Inteligência Artificial. Seção 18.8
- Atividades em sala:
- ExercÃcios:
- Algoritmos Genéticos:
- Slides:
- Slide_01-ag_binario. Obtido originalmente deste link.
- Leitura:
- CapÃtulo 8 de: ARTERO, Almir Olivette. Inteligência Artificial: Teoria e Prática. (Apostila_IA-AG)
- Slides:
Acompanhamento das aulas – IA – 2018/2
Serão disponibilizados aqui os recursos necessários para acompanhar as aulas e também para se preparar para a avaliação.
Para os estudos: APOSTILA
Postado em Inteligência Artificial.
Comentários desativados em Acompanhamento das aulas – IA – 2018/2
– 13/08/2018
