Material das Aulas:

• Aula 00 - Apresentação da Disciplina
• Aula 01 - Introdução à Inteligência Artificial
• Aula 02 - Agentes Inteligentes
• Aula 03 - Resolução de Problemas por Meio de Busca
• Aula 04 - Busca Heurística
• Aula 05 - Busca Local
• Aula 06 - Algoritmos Genéticos
• Aula 07 - Agentes Lógicos
• Aula 08 - Lógica de Primeira Ordem
• Aula 09 - Prolog
• Aula 10 - Planejamento
• Aula 11 - Aprendizado de Máquina
• Aula 12 - Árvores de Decisão
• Aula 13 - K-Nearest Neighbor (KNN)
• Aula 14 - Support Vector Machine (SVM)
• Aula 15 - Redes Neurais
• Aula 16 - Bibliotecas e Ferramentas para Aprendizado de Máquina
• Aula 17 - Aprendizado Não-Supervisionado
• Aula 18 - Aprendizado Por Reforço

Listas de Exercícios:

• Lista de Exercícios 01 - Resolução de Problemas por Meio de Busca (Data de Entrega: 08/09/14)
• Lista de Exercícios 02 - Busca Local e Algoritmos Genéticos (Data de Entrega: 17/09/14)
• Lista de Exercícios 03 - Prolog (Data de Entrega: 06/10/14)
• Lista de Exercícios 04 - Planejamento (HSP-Planner) (Source) (Data de Entrega: 27/10/14)
• Lista de Exercícios 05 - Aprendizado de Máquina (Base de Treinamento) (Data de Entrega: 19/11/14)

Trabalhos:

• Trabalho 01 - Busca Heurística (Data de Entrega: 01/10/14)
• Trabalho 02 - Lógica (Data de Entrega: 05/11/14)
• Trabalho 03 - Aprendizado de Máquina (Data de Entrega: 01/12/14)

Notas:

Ementa do Curso:

• Introdução
  • Inteligência Artificial
  • Evolução da Inteligência Artificial
  • Agentes Inteligentes
• Busca
  • Resolução de Problemas por Meio de Busca
  • Busca Cega
  • Busca Heurística
  • Busca Local
  • Algoritmos Genéticos
• Lógica
  
  • Lógica Proposicional
  • Lógica de Primeira Ordem
  • Prolog
• Planejamento
  
  • Planejamento de Ordem Parcial
  • Planejamento Não-Determinístico
• Aprendizado de Máquina
  • Aprendizado Supervisionado
  • Aprendizado Não Supervisionado
  • Aprendizado Por Reforço
• Inteligência Artificial para Jogos
  • Conceitos
  • Waypoints e Pathfinding
  • Máquinas de Estados para Jogos
  • Outras Técnicas

Critério de Avaliação: 12

• Listas de Exercícios (N1 – peso 2.0)
• Trabalhos (N2 – peso 8.0)
• M = (N1+N2)

Bibliografia Principal:

Russell, S. and Norvig, P. Artificial Intelligence: a Modern Approach, 3nd Edition, Prentice-Hall, 2009.

Bibliografia Complementar:

Mitchell, T. Machine Learning, McGraw–Hill Science/Engineering/Math, 1997.

Bratko, I. Prolog Programming for Artificial Intelligence (3rd edition), Addison Wesley, 2000. ISBN 9780201403756.

Feijo, B,; Clua, E.; Silva, F.: Introdução à Ciência da Computação com Jogos, Rio de Janeiro: Campus/SBC, 2010.

Millington, I.; Funge, J.: Artificial Intelligence for Games, 2nd Ed., Morgan Kaufmann, 2009.