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Informações da Disciplina

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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação

Instituto de Matemática e Estatística

Ciência da Computação

Disciplina: MAC0425 - Inteligência Artificial

Artificial Intelligence

Créditos Aula:	4
Créditos Trabalho:	2
Carga Horária Total:	120 h
Tipo:	Semestral
Ativação:	01/01/2020	Desativação:

Objetivos

Apresentar os conceitos básicos da área de Inteligência Artificial, que permitem a resolução automática de problemas, através do estudo de técnicas de planejamento, representação de conhecimento, percepção, raciocínio aproximado e aprendizagem.

To present the basic ideas of Artificial Intelligence, that enable automatic problem-solving, through the study of techniques of planning, knowledge representation, perception, approximate reasoning and learning.

Docente(s) Responsável(eis)

	2564323 - Ana Cristina Vieira de Melo
	3730790 - Denis Deratani Mauá
	78352 - Flavio Soares Correa da Silva
	771216 - Leliane Nunes de Barros
	60050 - Marcelo Finger
	1722571 - Renata Wassermann

Programa Resumido

Fundamentos. Resolução de problemas. Knowledge Representation. Planejamento. Raciocínio probabilístico. Tomada de decisão sob incerteza. Aprendizado.

Foundations. Problem solving. Knowledge Representation. Planning. Probabilistic Reasoning. Decision Making Under Uncertainty. Learning.

Programa

1. Fundamentos. 2. Busca heurística. 3. Busca adversarial. 4. Representação de conhecimento. 5. Planejamento clássico. 6. Raciocínio probabilístico. 7. Tomada de decisão sob incerteza. 8. Planejamento probabilístico. 9. Aprendizado supervisionado e não supervisionado. 10. Aprendizado por reforço. 11. Tópicos avançados e problemas atuais.

1. Foundations. 2. Heuristic Search. 3. Adversarial Search. 4. Knowledge Representation. 5. Classic Planning. 6. Probabilistic Reasoning. 7. Decision Making Under Uncertainty. 8. Probabilistic Planning. 9. Supervised and Non-Supervised Learning. 10. Reinforcement Learning. 11. Advanced Topics and Current Issues.

Avaliação

Método

Provas, listas de exercícios e exercícios-programa.

Critério

A média ponderada das provas e exercícios deve ser igual ou maior que 5.

Norma de Recuperação

1 prova de recuperação.

Bibliografia

Bibliografia básica: S. Russel, P. Norvig, "Inteligência Artificial", 2a. ed., Prentice Hall, 2003. Bibliografia complementar: S. Russel, P. Norvig, "Inteligência Artificial", 3a. ed., Ed. Campus, 2013. R. Sutton, "Reinforcement Learning: An Introduction". 2nd ed, MIT Press, 2018.

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