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Fundamentos de Inteligência Artificial

5COP099 – Fundamentos de Inteligência Artificial


Visão geral de inteligência artificial. Linguagens de programação para IA. Métodos para resolução de problemas. Sistemas de produção. Estratégias de busca. Sistemas de dedução baseados em lógica. Processamento de linguagem natural e sua implementação. Representação do conhecimento Reconhecimento de padrões. Processamento de figuras. Programação em lógica e sistemas especialistas.


Material de Aula

** Primeiro Bimestre
Fundamentos de IA: Aula 1

Agentes Inteligentes: Aula 2

Agentes Inteligentes (robocode): Aula 3

Representação do Conhecimento: Aula4

Algoritmos de Busca: Aula5 – ListaExercícios

Algoritmos de Busca Informada: Aula6 – ListaExercícios – Simulado

Algoritmos de Busca Competitiva – Aula7

 

** Segundo Bimestre
Análise de Dados: Aula8  –  Prática de Análise de Dados com R  – Dataset

Modelos Preditivos – k-NN: Aula9 – Prática

Modelos Preditivos – Árvores de Decisão – Aula10 – Dataset “Jogar

Modelos Preditivos – Poda em Árvores de Decisão

Modelos Preditivos – Random Forest

Modelos Preditivos – Projeto – DatasetBot

 

**Terceiro Bimestre

Fuzzy – Aula – Dataset

RNA (Perceptron) – Aula14 – dataset – datasetSintetico1

RNA (Adaline) – Aula15

RNA (Multilayer Perceptron) – Aula16 – Demonstração – Projeto MLP – datasetSintetico2

 

** Quarto Bimestre

Introdução aos Algoritmos Evolutivos – Artigo

Algoritmos Genéticos – Aula

Projeto de Algoritmos Genéticos – Descrição

Algoritmos Genéticos na Seleção de Atributos – Artigo

Inteligência em Enxames – ACO – ArtigoAula

Inteligência em Enxames – PSO – Artigo – Aula

SimuladoArtigo para Simulado

Artigo para Avaliação