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

Introdução, Conceitos, Definições e Histórico:
- Slides:
  - IntArt_Slide-01.
- Leitura:
  - Livro texto da disciplina (Russell e Norvig, 2003), capítulo 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).
- Exercícios:
  - 01-Introdução_Conceitos_Definições_Histórico.
Agentes Inteligentes:
- Slides:
  - IntArt_Slide-02.
- Leitura:
  - Livro texto da disciplina (Russell e Norvig, 2003), capítulo 2.
- Exercícios:
  - 02-Agentes_Inteligentes.
Revisão de Prolog:
- Programa utilizado:
  - SWI-Prolog.
- Leitura:
  - Palazzo – Introdução à programação PROLOG.
- Exercícios:
  - 03-Prolog.
Sistemas Baseados em Conhecimento:
- Slides:
  - IntArt_Slide-03.
- Leitura:
  - Apostila_SBC;
  - Capítulo 5 de: ARTERO, Almir Olivette. Inteligência Artificial: Teoria e Prática.
- Exercícios:
  - 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:
  - IntArt_Slide-04-Métodos_de_Busca;
  - IntArt_Slide-05-Busca_Competitiva.
- Leitura (conteúdo abordado nos slides):
  - Livro texto da disciplina (Russell e Norvig, 2003), capítulos 3, 4 e 5.
  - Capítulo 4 e 6 de: COPPIN, Ben. Inteligência Artificial, 2010. (Apostila de Busca)
- Atividade:
  - Fazer uma regra em Prolog para encontrar todos os caminhos de Guaçuí para Cachoeiro de Itapemirim:
- Exercícios:
  - 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:
  - IntArt_Slide-06-Aprendizado_de_Máquina.
- Leitura:
  - Capítulo 11 de: ARTERO, Almir Olivette. Inteligência Artificial: Teoria e Prática. (Apostila_ML)
  - Capítulo 10 de: COPPIN, Ben. Inteligência Artificial, 2010.
- Exercícios:
  - 05-Aprendizado_de_Maquina-Introdução.
Aprendizado de Máquina – Árvores de Decisão:
- Slides:
  - IntArt_Slide-07-ML-Árvores_de_Decisão.
- Leitura:
  - Seção 18.3 de: Russel e Norvig. Inteligência Artificial.
  - Capítulo 11 de: ARTERO, Almir Olivette. Inteligência Artificial: Teoria e Prática. (Apostila_ML)
- Exercícios:
  - Façam a árvore de decisão para as duas últimas páginas dos Slides 07.
Aprendizado de Máquina – Redes Neurais:
- Slides:
  - IntArt_Slide-07-ML-Redes_Neurais_Artificiais
- Leitura:
  - Capítulo 7 de: ARTERO, Almir Olivette. Inteligência Artificial: Teoria e Prática. (Apostila Redes_Neurais)
  - Seções 11.1 à 11.4. de: COPPIN, Ben. Inteligência Artificial, 2010.
- Atividades em sala:
  - redes_neurais (instale os pacotes: libfann2 python-fann2)
- Exercícios:
  - 06-Aprendizado_de_Maquina-RNA
Aprendizado de Máquina – Vizinhos mais próximos:
- Slides:
  - IntArt_Slide-08-ML-Vizinhos_mais_Próximos
- Leitura:
  - PCA;
  - Russell e Norvig, 2003. Inteligência Artificial. Seção 18.8
- Atividades em sala:
  - knn (instale o Octave para executar os códigos “.m”).
    No GNU/Linux, para ter uma janela com o gráfico melhor, faça:
```
sudo apt-get install octave gnuplot-qt gnuplot5-qt
echo 'graphics_toolkit("gnuplot")' > ~/.octaverc
echo 'setenv("GNUTERM", "qt")' >> ~/.octaverc
```
- Exercícios:
  - 07-Aprendizado_de_Maquina-KNN
Algoritmos Genéticos:
- Slides:
  - Slide_01-ag_binario.
    Obtido originalmente deste link.
- Leitura:
  - Capítulo 8 de: ARTERO, Almir Olivette. Inteligência Artificial: Teoria e Prática. (Apostila_IA-AG)