EA072 - Inteligência Artificial em Aplicações Industriais - Turma A

Última atualização: 10/12/2008

Informações Gerais (em PDF) (Última atualização: 12/08/2008)

Calendário, Datas, Critério de Avaliação e Ementa Resumida
Acesso à página do curso relativa ao oferecimento em 2s2007 (contém, por exemplo, gabarito da Prova 2, aplicada naquela oportunidade)
Acesso à página do curso relativa ao oferecimento em 2s2006 (contém, por exemplo, exercícios preparatórios e gabarito das duas provas aplicadas naquela oportunidade)

Resultados de Avaliação (Última atualização: 10/12/2008)

Prova 1: Notas + Relatório com Dados Estatísticos
Nota e Classificação da Lista de Exercícios 1
Compilação de Resultados da Lista de Exercícios 1
Prova 2: Notas + Relatório com Dados Estatísticos
Avaliação Final: Notas Finais + Freqüência

Notas de Aula (em PDF) (Última atualização: 28/11/2008)

Motivação : Gestão do Conhecimento em um Mundo Conectado e Competitivo
Introdução : Inteligência Artificial - Definição, Objetivos, Bibliografia e Histórico
Material Complementar - Parte I (elaborado pelo Prof. Fernando Gomide)
Material Complementar - Parte II (elaborado pelos Profs. Fernando Gomide e Ricardo Gudwin)
Parte 1: Inteligência Computacional
Tópico 1.1 (Parte I): Introdução às Redes Neurais Artificiais
Tópico 1.1 (Parte II): Introdução às Redes Neurais Artificiais
Tópico 1.2 (Parte I): Modelos e Aplicações de Redes Neurais Artificiais
Tópico 1.2 (Parte II): Modelos e Aplicações de Redes Neurais Artificiais
Tópico 1.2 (Parte III): Modelos e Aplicações de Redes Neurais Artificiais
Tópico 2.1: Introdução à Computação Evolutiva
Tópico 2.2: Modelos e Aplicações de Computação Evolutiva
Tópico 3.1: Introdução aos Sistemas Nebulosos
Tópico 3.2 (Parte 1): Modelos e Aplicações de Sistemas Nebulosos
Tópico 3.2 (Parte 2): Modelos e Aplicações de Sistemas Nebulosos
Tópico 4: Introdução à Computação Bio-inspirada
Tópico Final da Parte 1: Comitê de Máquinas em Predição de Séries Temporais
Parte 2: Outras Técnicas de Inteligência Artificial
Tópico 5: Lógica matemática, representação e inferência
Tópico 6: Sistemas baseados em regras
Obs: Não foi possível gerar uma versão mais adequada para impressão do Tópico 6.
Tópico 7: Representação do conhecimento e solução de problemas
Tópico 8: Estruturas e estratégias de busca
Tópico 9: Raciocínio Probabilístico
Material Complementar - Tópico 9: Raciocínio Probabilístico
Tópico 10 (Parte 1): Sistemas Complexos Adaptativos - Redes Complexas
Tópico 10 (Parte 2): Sistemas Complexos Adaptativos - Sistemas Classificadores
Tópico 11: Agentes Inteligentes e Robótica Autônoma
Material de Apoio ao Tópico 11: Vídeos envolvendo Robótica Evolutiva e Robótica Autônoma
Tópico 12: Teoria de Jogos

Listas de Exercícios (Última atualização: 08/10/2008)

Enunciado da Lista de Exercícios 1 : Predição de Séries Temporais usando Redes Neurais Artificiais (redes MLP)
Peso: 1
Data de entrega: 22/09/2008
Arquivo zip com texto e dados
Arquivo de dados da série 1
Arquivo de dados da série 2
Arquivo de dados da série 3
Arquivo de dados da série 4
Toolbox MLP: Programa em MATLAB para treinamento de rede neural MLP com uma camada intermediária (Método do Gradiente Conjugado Escalonado) (Leia o arquivo readme.txt)
Algumas instruções adicionais
Um exemplo de relatório realizado em 2007. Este relatório recebeu nota 6.0.
Enunciado da Lista de Exercícios 2: Computação Bio-Inspirada - Espaços de Busca Discretos e Contínuos
Peso: 2
Data de entrega: 05/11/2008
Arquivo com instância para Problema de Partição (300 inteiros)
Arquivo com instância para TSP (100 cidades)
Instâncias para TSP : muitas delas com ótimos conhecidos ou ao menos a melhor solução obtida até o momento.
Instâncias para TSP: relativas a países.
Software Concorde: Concorde é considerado um dos melhores e mais rápidos pacotes para solução de instâncias do TSP, utilizando o algoritmo de Lin-Kernighan (busca em vizinhança).

Material de Apoio (em PDF) (Última atualização: 05/08/2008)

Lippmann, R. P. An Introduction to Computing with Neural Nets, IEEE ASSP Magazine, pp. 4-22, April 1987.
Kong, S.-G. & Kosko, B. Comparison of fuzzy and neural truck backer-upper control systems , Proceedings of the 1990 International Joint Conference on Neural Networks, vol. 3, pp. 349-358, 1990.
Barra, T.V. Capítulo 3 - Algoritmo Genético, Dissertação de Mestrado intitulada "Um Ambiente Evolutivo para Apoio ao Projeto de Antenas de Microfita", FEEC, Unicamp, Janeiro 2007.
Von Zuben, F.J. Computação Evolutiva: Uma Abordagem Pragmática, Anais da I Jornada de Estudos em Computação de Piracicaba e Região (1a. JECOMP), vol. 1, pp. 25-45, 25 a 29 de setembro, 2000.
Vídeo 1: Busca pelo ótimo em espaço contínuo usando enxame de partículas (Otimização Dinâmica)
Vídeo 2: Busca multimodal pelo ótimo em espaço contínuo usando sistemas imunológicos artificiais (Otimização Dinâmica)
Duch, W. Towards comprehensive foundations of computational intelligence.
Duch, W. What is Computational Intelligence and what could it become?.
Craenen, B.C. & Eiben, A.E. Computational Intelligence.
Dasgupta, D. Advances in Artificial Immune Systems, IEEE Computational Intelligence Magazine, vol. 1, no. 4, pp. 40-49, 2006.
Freitas, A. & Timmis, J. Revisiting the Foundations of Artificial Immune Systems for Data Mining, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 11, no. 4, pp. 521-540, 2007.
Dorigo, M., Birattari, M. & Stützle, T. Ant Colony Optimization: Artificial Ants as a Computational Intelligence Technique, IEEE Computational Intelligence Magazine, vol. 1, no. 4, pp. 28-39, 2006.
Weisbuch, G. (ed.) Complex Systems, Technical Report, 2006.

Softwares de Apoio (Última atualização: 28/11/2008)

Toolbox para Redes Bayesianas: Inclui Texto Introdutório ao Tema, Manual de Usuário e Relatório de Experimentos; Versão em Matlab (programa principal: bayes.m)
Obs: Material produzido por alunos de pós-graduação da FEEC/Unicamp em 2005 (há alguns equívocos conceituais em partes do texto).