UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO
CENTRO TECNOLÓGICO
DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA
PLANO DE CURSO

Inteligência Artificial - 2000/2

PROFESSOR: Flávio Varejão - fvarejao@hotmail.com




OBJETIVOS DA DISCIPLINA:

CONTEÚDO:
  1. Introdução
  2. Resolução de Problemas - Busca num Espaço de Estados, Busca Heurística, Jogos
  3. Representação de Conhecimento e Raciocínio - Lógica, Regras, Redes Associativas, Frames e Orientação a Objetos
  4. Planejamento - Representação e Aplicações
  5. Representação e Raciocínio com Incertezas - Probabilidade e Teoria da Utilidade
  6. Aprendizado Automático - Abordagens Simbólica, Conexionista e Evolucionária
  7. Conclusões
  8. Tratamento de Exceções
MATERIAL DIDÁTICO: Russell, S. & Norvig, P. "Artificial Intelligence - A Modern Approach", 1995, http://www.cs.berkeley.edu/~russell/aima.html Nilsson, N.J.. "Artificial Intelligence - A New Synthesis", 1998.

Stefik, M. "Introduction to Knowledge-based Systems", 1995.

Jackson, P. "Introduction to Expert Systems", 3rd edition, 1999.

ATENDIMENTO:

Solicitar atendimento, com antecedência, através do e-mail fvarejao@hotmail.com. Após a solicitação, o horário de atendimento será marcado pelo professor dentro de uma semana a partir da data de solicitação, de acordo com a disponibilidade de horário de ambos.

AVALIAÇÃO:

A avaliação do curso será realizada através de 3 trabalhos computacionais, vários trabalhos de interpretação de papers e uma eventual prova (a qual dependerá do nível de participação da turma). Todos estes trabalhos são individuais. Também poderão ser feitas entrevistas individuais com alunos selecionados a respeito dos trabalhos.

Atrasos na data de entrega dos trabalhos implicarão em desconto na nota em função exponencial do número n de dias atrasados (desconto = 2n-1). Trabalhos copiados terão nota ZERO.

A seguir, apresenta-se os pesos de cada trabalho na média parcial:

  1. Primeiro Trabalho Computacional (20 %)
  2. Segundo Trabalho Computacional (30 %)
  3. Terceiro Trabalho Computacional (30 %)
  4. Todos os Papers (20 %)
Se a prova for necessária, sua nota será um fator (entre 0 e 1) a ser multiplicado pela média parcial.

ENUNCIADO DOS TRABALHOS:

Segundo Trabalho

CRONOGRAMA:

 Evento
Data
1 - Introdução
Nov: 8
2 - Resolução de Problemas
Nov: 10, 17, 22, 24, 29; Dez: 1
3 - Início do Primeiro Trabalho Computacional 
Nov: 24
4 - Representação e Raciocínio
 Dez: 6, 8, 13, 15, 20, 22
5 - Entrega do Primeiro Trabalho Computacional
Dez: 15
6 - Início do Segundo Trabalho Computacional
 Dez: 22
7 - Planejamento
 Fev: 2, 7, 9, 14
8 - Entrega do Segundo Trabalho Computacional
Fev: 7
9 - Incertezas
Fev: 16, 21, 23; Mar: 2
10 - Início do Terceiro Trabalho Computacional
Fev: 16
11- Aprendizado
Mar: 7, 9, 14, 16
12 - Entrega do Terceiro Trabalho Computacional
Mar: 16
13 - Conclusões
Mar: 21, 23
14 - Prova
Mar: 23

 

Observações

  1. Os trabalhos DEVEM ser entregues na sala de aula na data de entrega.
  2. Todos os trabalhos de implementação devem ser realizados com ANTECEDÊNCIA, para que não hajam descontos nas notas.
  3. Não copiem ou façam os trabalhos individuais em grupo.