Informações Gerais

Horário:

• Aulas: 4^a feira 10h-12h & 6^a feira 8h-10h
• Orientação: 4^a feira 12h-13h & 6^a feira 12h-13h

Homepage: www.di.ufpe.br/~compint/ementa-FIA.htm

Newsgroup: depto.cursos.grad.f126

Material de referência

• Russel, S, & Norvig, P. (1995). Artificial Intelligence: a Modern Approach. (AIMA) Prentice-Hall.
• Figuras do livro (para inclusão em transparências)

• Turban, E. (1992). Expert Systems and Applied Artificial Intelligence, McMillan.
• Bratko, I. (1990). Prolog Programming for Artificial Intelligence (2nd ed), Addison-Wesley.
• Rich, E., & Knight, K. (1983). Artificial Intelligence. (2nd ed.), McGraw-Hill.

• Ait-Kaci, H. & Lincoln, P. (1989): LIFE, a Natural Language for Natural Language.
• Ait-Kaci, H et-al. (1994): The Wild-LIFE handbook.

• Alexander, I. & Morton H. Introduction to Neural Computing. Chapman-Hall.
• Beale, R. & Jackson, T. Neural Computing, an Introduction. Adam Hilger
• Haykin, S. Neural Networks, a Comprehensive Foundation. McMillan
• Ludermir, T, Braga, A & Carvalho, A . Fundamentos de Redes Neurais, XI Escola de Computação

• http://ai.iit.nrc.ca/misc.html

Metodologia

"Projetos acompanhados"

Avaliação

+ 1 apresentação oral sobre o tópico de uma aula (50% da nota final): critérios, ou 1 projeto de implementação em grupo (50% da nota final)

Conteúdo

Introdução a Inteligência Artificial

1. IA Conexionista (Teresa)
2. IA Simbólica e outros Paradigmas (Jacques)
3. Agentes Inteligentes (Jacques)

Resolução de Problemas e Busca (IA Simbólica)

1. Resolução de Problemas
2. Busca Sistemática
3. Busca Heurística

Conhecimento e Raciocínio (IA Simbólica)

1. Sistemas Baseados em Conhecimento
2. Agentes que Raciocinam Logicamente
3. Ontologia
4. Regras
5. Hierarquias, Classes e Objetos
6. Sistemas Especialistas

Programação de Agentes Inteligentes (IA Simbólica)

1. Prolog: Prolog e lógica, Prolog como motor de inferência, Controle, Estruturas de dados
2. Prolog: Comparação com outros paradigmas de programação e outros motores de inferência

Apresentação dos Tópicos de Projetos de IA Simbólica (Jacques)

Redes Neurais (IA Conexionista)

1. Motivacao de redes neurais e modelos biologicos
2. Aprendizado em redes neurais
3. Perceptron
4. Backpropagation
5. Modelo Booleano
6. Aplicações de Redes Neurais

Apresentação dos Tópicos de Projetos de IA Conexionista (Teresa)

Acompanhamentos dos Projetos (4 aulas)

Prova

Aula 1: Introdução Geral (04/03)

• Jacques e Teresa
• Plano
• Organização da disciplina
• Inteligência Artificial Simbólica
• Inteligência Artificial Conexionista

Aula 2: Introdução a Redes Neurais 1 (06/03)

• Teresa
• Plano:??
• Transparências: ??.ps que contém não apenas as transparências introdutivas mas todas as transparencias do curso sobre redes neurais.
• Leitura:
• ??
• Capítulo 19 do AIMA

Aula 3: Introdução a Inteligência Artificial Simbólica (11/03)

• Jacques e Geber
• Plano:
• IA vs. computação convencional
• Aplicações de IA
• Paradigmas de IA
• Problemas genéricos em IA
• Transparências: intro-IA.ppt,
• Leitura:
• Capítulo 1 do AIMA
• Capítulo 1 de Turban

Aula 4: Introdução a Agentes Inteligentes (13/03)

• Geber e Jacques
• Plano:
• A noção de agente
• Software baseado em agentes
• IA e sistemas baseados em agentes
• Transparências: agentes.ppt,
• Leitura:
• Capítulo 2 do AIMA
• IEEE Expert August 1995.
• Franklin, S. and Graesser, A. Is it an Agent, or just a Program? A taxonomy for autonomous agent. Proceedings of the Third International Workshop on Agent Theories, Architectures, and Languages, Springer-Verlag, 1996

Aula 5: Resolução de Problema (20/03)

• Geber e Jacques
• Plano:
• Agentes de resolução de problemas
• Espáço de soluções
• Estrategia de busca do espaço
• Transparências: resolpbs.ppt
• Leitura: Capítulo 3 do AIMA, seções 1-4

Aula 6: Busca 1 (25/03)

• Idevan (igfj)
• Plano:
• Estrategias de busca sistemática
• A*
• Transparências: cega-heu1.ppt
• Leitura: Capítulos 3 (seções 4-7) e 4 (seção 1) do AIMA

Aula 7: Busca 2 (27/03)

• Leonardo (lal)
• Plano:
• Funções heurísticas
• Busca Iterativa
• Min-Max
• Alpha-Beta
• Transparências: heuristica2.ppt e jogos.ppt
• Leitura: Capítulos 4 (seções 2-4) e 5 (seções 1-4) do AIMA

Aula 8: Sistemas Baseados em Conhecimento (01/04)

• Karine (kcao)
• Plano:
• Arquitetura de agentes baseados em conhecimento
• Conhecimento vs. dados
• Problemática dos formalismos de representação de conhecimento
• Problemática da engenharia do conhecimento
• Paradigmas de raciocínio
• Transparências: abec.ppt
• Leitura:
• Capítulos 6 (seções 1,3) e 8 (seções 1-3) do AIMA
• Capítulo 6 (seções 2, 7 e 8) de Turban
• Capítulo 4 de Rich & Knight

Aula 9: Agentes que Raciocínam Logicamente (03/04)

• Eduardo (eagcl)
• Plano:
• Lógica da 1^a ordem como formalismo de representação do conhecimento
• motivação,
• sintaxe,
• semântica
• Mecanismos de inferência em Lógica da 1^a ordem
• unificaçaõ,
• resolução,
• refutaçaõ
• Engenharia do Conhecimento usando a Lógica da 1^a ordem
• agente explorador do mundo do wumpus,
• regras diacrónicas, cálculo das situações e frame problem,
• regras sincrónicas, causais e de diagnóstico,
• preferências e objetivos
• Transparências: aglog.ppt
• Leitura: Capítulo 6 (seção 2), 7 e 9 (seção 6) do AIMA.

Aula 10: Ontologia (08/04)

• Clindemberg (cmp)
• Plano:
 
• O que é uma ontologia geral ?
• Problemas em engenharia de ontologia
• Categorias de senso comum de mais alto nível
• Exemplo: o mundo do supermercado
• Transparências: onto.ppt
• Leitura: Capítulo 8 (seções 4 e 5) do AIMA.

Aula 11: Introdução a Redes Neurais 2 (05/07)

• Teresa
• Plano:??
• Leitura:
• ??

Aula 12: Aprendizado com Redes Neurais (17/07)

• Teresa
• Plano:??
• Leitura: ??

Aula 13: Programação em lógica 1 (22/07)

• Fabiana (fsm)
• Plano:
 
• O que é programação em lógica?
• A relação de Prolog com a lógica
• Prolog como motor de inferência
• Estruturas de dados em Prolog
• Transparências: prolog.ppt (duas aulas de programação em lógica juntas)
• Leitura: Bratko, seções 1.1-3, 2.1, 3.1-2, e 4.1-2

Aula 14: Programação em lógica 2 (24/07)

• Eloi (ellf)
• Plano:
• Prolog x outros paradigmas de programação
• Prolog x outros motor de inferência
• Linguagens multiparadigmas a base lógica
• Transparências: cf. aula precedente
• Leitura: Bratko, seções 1.4-5, 2.2-4, 2.6-7

Aula 15: Perceptron (29/07)

• Teresa
• Plano:??
• Leitura: ??

Aula 16: Backpropagation (31/07)

• Teresa
• Plano:??
• Leitura: ??

Aula 17: Acompanhamento de Projetos 1 (05/08)

Aula 18: Acompanhamento de Projetos 2 (07/08)

Aula 19: Representação do Conhecimento Orientada a Objetos (12/08)

• Ronaldo (rlf)
• Plano
• Redes semântica
• Frames
• Linguagens de classe
• Lógicas descritivas
• Comparação e integraçao de formalismos
• Transparências: rc-oo.ppt
• Leitura:
• Capítulo 10 (seções 6-9) do AIMA
• Capítulo 5 (seções 4-6, 9-10) de Turban
• Capítulo 9 de Rich

Aula 20: Sistemas Especialistas (14/08)

• Jairo (jco)
• Plano
• Principios básicos e histórico
• Arquitetura
• Etapas do desenvolvimento
• Variedade atual das aplicações e abordgens
• Transparências: se.ppt
• Leitura: Capítulos 3, 4 e 12 de Turban

Aula 21: Representação do Conhecimento baseado em Regras (19/08)

• Jacques
• Plano:
• Representação do conhecimento baseado em regras
• Provadores de teoremas
• Sistemas de produção
• Sistemas de manutenção da consistência
• Transparências: rc-regras.ppt
• Leitura:
• Capítulos 9 (seção 4) e 10 (seções 1-5) do AIMA
• Capítulo 6 (seção 4) de Turban
• Capítulo 6 de Rich

Aula 22: Modelo Booleano (21/08)

• Teresa
• Plano:??
• Leitura: ??

Aula 23: Aplicações de Redes Neurais (26/08)

• ??
• Plano:??
• Leitura: ??

Aula 24: Demonstração dos Projetos (28/08)

Aula 25: Exercícios e Revisão de IA Simbólica (04/09)

• Jacques

Aula 26: Prova (09/09)

Aula 27: Correção da Prova (11/09)

Aula 28: Prova de Recuperação (16/09)

Aula 29: Correção da Prova de Recuperação (18/09)