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 - Algoritmos Genéticos
• Aula 06 - Agentes Lógicos
• Aula 07 - Lógica de Primeira Ordem
• Aula 08 - Prolog
• Aula 09 - Planejamento
• Aula 10 - Aprendizado de Máquina
• Aula 11 - Árvores de Decisão
• Aula 12 - K-Nearest Neighbor (KNN)
• Aula 13 - Support Vector Machine (SVM)
• Aula 14 - Redes Neurais
• Aula 15 - Bibliotecas e Ferramentas para Aprendizado de Máquina
• Aula 16 - Aprendizado Não-Supervisionado

Listas de Exercícios:

• Lista de Exercícios 01 - Resolução de Problemas por Meio de Busca (Data de Entrega: 14/05)
• Lista de Exercícios 02 - Algoritmos Genéticos (Data de Entrega: 21/05)
• Lista de Exercícios 03 - Prolog (Data de Entrega: 04/06)
• Lista de Exercícios 04 - Planejamento (HSP-Planner) (Source) (Data de Entrega: 11/06)
• Lista de Exercícios 05 - Aprendizado de Máquina (Base de Treinamento) (Data de Entrega: 18/06)
• Lista de Exercícios 06 - Revisão

Trabalhos:

• Trabalho 1 - Busca Heurística (Data de Entrega: 01/06)
• Trabalho 2 - Aprendizado de Máquina (Data de Entrega: 29/06)

Datas Importantes:

• 01/06: Entrega e Apresentação do Trabalho 1 (T1)
• 29/06: Entrega e Apresentação do Trabalho 2 (T2)
• 30/06: Prova Teórica (PT)
• 07/07: Prova Final (PF)

Aulas Extras de Reposição:

• 10/05: 14:00 às 15:30
• 17/05: 14:00 às 15:30
• 31/05: 14:00 às 15:30
• 07/06: 14:00 às 15:30

Notas:

• Notas (Atualizado em: 12/07/2017)

Ementa do Curso:

• Resolução de Problemas por Meio de Busca
  • Introdução à Inteligência Artificial
  • Agentes Inteligentes
• Busca Cega
• Busca Heurística
• Algoritmos Genéticos
• Lógica
  
  • Lógica Proposicional, Lógica de Primeira Ordem e Prolog
• Planejamento STRIPS e PDDL
• Aprendizado de Máquina
  • Aprendizado Supervisionado
  • Árvores de Decisão
  • KNN
  • SVM
  • Redes Neurais
  • Aprendizado Não Supervisionado
  • Algoritmos de Clusterização
  • K-Means
  • Aprendizado Por Reforço
  • Q-Learning

Bibliografia:

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

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

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