Departamento de Engenharia de Computação e Automação Industrial - DCA Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação - FEEC Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP

EA072 Inteligência Artificial em Aplicações Industriais

Professor	Fernando Gomide
Tutor

Conteúdo

• Ementa
• Critério de avaliação
• Referências bibliográficas
• Provas
• Recursos de software
• Lisp on-line
• Prolog on-line
• Java on-line
• AI on-line
• Exercícios para casa
• Listas de exercícios
• Solução lista de exercícios
• Notas de aula
• Artigos complementares
• Notas Provas

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Ementa

Ementa resumida

1. Introdução
2. Agentes inteligentes
3. Representação de conhecimento e solução de problemas
4. Estruturas e estratégias de busca
5. Lógica matemática, representação e inferência
6. Sistemas baseados em regras
7. Aprendizagem com exemplos
8. Redes neurais artificiais
9. Computação evolucionária
10. Sistemas fuzzy

Ementa detalhada

1. Introdução:

1.1-conceituação da inteligência artificial

1.2-evolução histórica

1.3-aplicações e perspectivas

2. Agentes inteligentes:

2.1-definição, características e tipos

2.2-estruturas

2.3-comunicação e coordenação

2.4-agentes e sistemas inteligentes

3. Representação de conhecimento e solução de problemas:

3.1-introdução

3.2-representação de conhecimento

3.3-sistemas de produção

3.4-estado e espaço de estado

3.5-solução de problemas e busca

4. Estruturas e estratégias de busca

4.1-busca em profundidade

4.2-busca em largura

4.3-busca heurística

4.4-aplicações

5. Lógica matemática, representação e inferência

5.1-lógica proposicional

5.2-lógica de primeira ordem

5.3-representação clausal

5.4-resolução e refutação

5.5-aplicações

6. Sistemas baseados em regras

6.1-regras de produção

6.2-inferência via encadeamento para frente (direto)

6.3-inferência via encadeamento para traz (reverso)

6.4-aplicações

7. Aprendizagem com exemplos

7.1-inteligência computacional e aprendizagem de máquina

7.2-árvores de decisão

7.3-regressão e classificação

7.4-agrupamento e métodos não paramétricos

7.5- máquinas de vetores de suporte

7.6-aplicações

8. Redes neurais artificiais

8.1-estruturas de redes e aprendizagem

8.2-redes neurais multicamadas

8.3-redes neurais profundas

8.4-redes neurais recorrentes

8.5-aplicações

9. Computação evolucionária

9.1-aprendizagem e otimização

9.2-busca estocástica

9.3-algoritmos genéticos

9.4-busca participativa

9.5-aplicações

10. Sistemas fuzzy

10.1-conjuntos fuzzy

10.2-sistemas baseados em regras fuzzy

10.3-métodos de inferência

10.4-sistemas fuzzy adaptativos

10.5-aplicações

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Critério de avaliação

Provas: P₁ e P₂

EPC: C₁, C₂, ...., C_n

C = (C₁ + C₂ + ....+ C_n ) / n

Exame: E

N = (P₁+ P₂ + C) / 3

Se N > 5 então Aprovado e Nota Final = N

Se N < 5 então Exame e Nota Final = (N + E)/2

Se necessário: exame oral

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Provas

Prova	Data
P1	27/09/2018
P2	22/11/2018
Exame	11/12/2018

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Referências Bibliográficas

• Teoria
• Programação
• Periódicos

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Teoria

Livro texto: 

Artificial Intelligence : A Modern Approach, Stuart J. Russell, Peter Norvig Prentice Hall Series in Artificial Intelligence, 2010, 3^nd edition.

Fuzzy Systems Engineering, Witold Pedrycz, Fernando Gomide Wiley Interscience/IEEE Press, 2007.

Outros:

Artificial Intelligence, Patrick Henry Winston Addison-Wesley Pub Co, 1992, 3^rd edition.

Artificial Intelligence : Structures and Strategies for Complex Problem Solving George F. Luger, Addison-Wesley Pub Co, 2009, 6^ndedition.

• Artificial Intelligence: A New Synthesis, Nils J. Nilsson, Morgan Kaufman Publishers,1980.
• Artificial Intelligence, Nils J. Nilsson, Morgan Kaufman Publishers,1980.

Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, David E. Goldberg Addison-Wesley Pub Co., 1989.

• Genetic Programming: On the Programming of Computers by means of Natural Selection, John Koza, MIT Press,1992.

Mathematical Methods in Artificial Intelligence, Edward A. Bender IEEE Computer Society Press, 1996.

Programação

• Lisp, Patrick Henry Winston, Berthold Klaus Paul Horn, Addison-Wesley Pub Co, 1998
• Prolog Programming for Artificial Intelligence, Ivan Bratko,  Addison-Wesley Pub Co, 1990
• Java. Como Programar, 6a edição, H.arvey Deitel e Paul Deitel, Pearson Education-Prentice Hall, 2005.
• AI Algorithms, Data Structures, and Idioms in Prolog, Lisp, and Java for Artificial Intelligence, George Luger, William Stubblefield, Pearson Education, 2009
• Think Python, Allen Downey, 2^nd Edition, Green Tea Press, 2015

Periódicos

• Machine Learning, Springer
• Artificial Intelligence, Elsevier
• Artificial Intelligence in Engineering, Elsevier
• Engineering Applications of Artificial Intelligence, Elsevier
• Applied Intelligence, Springer
• Artificial Intelligence Review, Springer
• Annals of Mathematics of Artificial Intelligence, Springer
• Neural Networks, Elsevier
• Computational Intelligence Magazine, IEEE Press
• Fuzzy Sets and Systems, Elsevier
• Applied Soft Computing, Elsevier
• Soft Computing, Springer
• Journal of Approximate Reasoning, Elsevier,
• Evolving Systems, Springer
• Int. J. of Uncertainty, Fuzziness, and Knowledge-Based Systems
• IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Parts A, B and C, IEEE Press
• IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Press
• IEEE Transactions on Evolutionary Computing, IEEE Press

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Críticas, dúvidas e sugestões: