Universidade Federal de Minas Gerais
Instituto de Ciências Exatas
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação


DCC891 Tópicos em IA: Agentes Inteligentes

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Informações Gerais

Prof. Luiz Chaimowicz (chaimo@dcc.ufmg.br).

Dias / Horários: Terças e Quintas 09:25 – 11:05.

Sala:

Carga Horária: 60 horas-aula / 4 Créditos

Objetivos

O objetivo desta disciplina é dar aos alunos uma visão geral de alguns tópicos de Inteligência Artificial utilizando o conceito de Agentes Inteligentes. Serão abordados tanto conceitos básicos, incluindo algoritmos para representação e solução de problemas através de busca em espaço de estados, quanto alguns tópicos avançados tais como tratamento de incerteza e aprendizado. Além disso, pretende-se abordar também alguns tópicos de pesquisa de IA aplicados à robótica e jogos.

Bibliografia

Programa

  1.  Conceitos básicos (Capítulos 1-2)

  2.  Resolução de problemas através de busca (Capítulos 3-6)

  3.  Tratamento da incerteza (Capítulos 13-17)

  4.  Tópicos de pesquisa em robótica e jogos

Avaliação Prevista

2 Provas                            (20 pontos cada)

1 Seminário                        (10 pontos)

1 Trabalho de Curso           (40 pontos)

Participação, etc                 (10 pontos)

Calendário Tentativo

Data Aula Matéria Livro texto Obs.
07/03 1 Apresentação do curso    
09/03 2 Agentes Cap. 2  
14/03 3 Agentes, Busca sem informação Cap. 2, 3  
16/03 4 Busca sem informação Cap. 3 Divulgação do Trabalho de Curso
21/03 5 Busca com informação (1) Cap. 4  
23/03 6 Busca com informação (2) Cap. 4  
28/03 7 Satisfação de restrições (overview) Cap. 5  
30/03 8 Reuniões sobre o trabalho de curso    
04/04 9 Busca com Adversários (Jogos Clássicos) Cap. 6  
06/04 10 Busca com Adversários (Jogos Clássicos) Cap. 6 Entrega da Proposta do Trabalho
11/04 11 Prova 1    
13/04   Feriado - Semana Santa    
18/04   Não houve aula    
20/04 12 Tratamento da Incerteza Cap. 13  
25/04 13 Tratamento da Incerteza Cap. 13  
27/04 14 Redes Bayesianas Cap. 14  
02/05 15 Lógica Nebulosa Cap. 14  
04/05   Não houve aula    
09/05 16 Processos de Markov, Inferência Temporal Cap. 15  
11/05 17 Hidden Markov Models, Filtro de Kalman Cap. 15  
16/05   Não houve aula    
18/05 18 Redes Bayesianas Dinâmicas Cap. 15 Entrega do Relatório Parcial do Trabalho
23/05 19 Reuniões sobre o trabalho de curso    
25/05 20 Decisões Simples Cap. 16  
30/05 21 Decisões Complexas Cap. 17  
01/06 22 Seminários    
06/06 23 Seminários    
08/06 24 Seminários    
13/06 25 Seminários    
15/06   Feriado: Corpus Christi    
20/06 26 Implementação do trabalho de curso    
22/06 27 Prova 2    
27/06 28 Apresentação dos Trabalhos    
29/06 29 Apresentação dos Trabalhos    
04/06 30 Apresentação dos Trabalhos    

Relatório Final do Trabalho para o dia 18/07.


Última Atualização: 08/06/2006