Aulas
As aulas da disciplina acontecerão todas às quartas-feiras pela manhã.
Veja <aqui> o Programa da Disciplina (exatamente como inserido e programado no SIGA).
Trabalhos/Pesquisas:
Cada estudante deverá desenvolver um projeto envolvendo uma funcionalidade em IA.
A seguir a relação de projetos, por estudante:
<em breve>
Sistema de Avaliação da Aprendizagem:
Para acessar o sistema de avaliação da aprendizagem (SAA), clique <aqui>
Endereço completo: http://www.saa.pro.br
Planilha de Notas (parciais):
Para acessar a planilha de notas parciais, clique <breve>
Materiais de Estudo:
Introdução a Linguagem Python: <<slides01 aqui>>
Introdução a Programação Python (Ambiente, filosofia, IDEs etc...): <<slides02 aqui>>
Aprofundamento:
Indico que vocês façam o aprofundamento por meio do Cursos em Vídeo do prof. Guanabara.
Vou indicar em aprofundamento os vídeos que seriam interessante serem vistos para aprofundar os assuntos de cada aula.
Vídeo 1 - Para que serve o Python? <link>
Vídeo 2 - Instalando o Python 3 e o IDLE <link>
Vídeo 3 - Primeiros comandos em Python 3 - <link>
Vídeo 4 - Instalando o PyCharm e o QPython3 - <link>
Um bom ambiente interativo para aprender diversas linguagens, incluindo Python (até um nível intermediário) é o Scrimba --> <link>.
Acesse, faça o cadastro, escolha o curso (Python) e bom divertimento.
Tópico: Variáveis e tipos de dados simples (Sistema de Numeração e Tipos Básicos) Comandos Básicos e Listas, Tuplas, Strings e Dicionários.
Data: 30/09
Materiais de Estudo:
Variáveis e tipos de dados simples (Sistema de Numeração e Tipos Básicos), Comandos Básicos, Listas, Tuplas, Strings e Dicionários: <<slides03 aqui>>
Como nas aulas anteriores, segue a relação de vídeoaulas, no Curso em Vídeos do Prof. Gustavo Guanabara que podem ser interessantes para vocês fazerem o aprofundamento nesta aula.
Vídeo 01 - Funções (Parte 1) - <link>
Vídeo 02 - Funções (Parte 2) - <link>
Vídeo 03 - Módulos e Pacotes - <link>
Para fazer o complemento do que foi trabalhado em aula, segue videoaulas do Otávio Miranda que complementam e aprofundam os temas.
Vídeo 01 - Módulos padrão - aula 28 - <link>
Vídeo 02 - Como criar módulos - aula 29 - <link>
Vídeo 03 - Como criar pacotes e módulos - aula 30 - <link>
Vídeo 04 - Como encontrar arquivos no sistema - aula 31 - <link>
Vídeo 05 - Como mover, copiar e apagar arquivos - aula 32 - <link>
Vídeo 06 - Como criar, ler e escrever arquivos - aula 33 - <link>
Vídeo 07 - Convertendo vídeos com python - aula 34 - <link>
Tópico: Desenvolvimento de projeto: implementação de IA simples com linguagem python.
Data: 04/11
Materiais de Estudo:
Exemplificação de como implementar uma Rede Neural Artificial simples ( Perceptron de apenas uma camada), utilizando apenas a biblioteca Numpy.
CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO
Avaliações por Aula - AA (dez - uma por semana) - testes de verificação de participação em aula. NotaSAA: Conjunto de 6 avaliações formativas (ao longo da primeira parte da disciplina - IA). A média é calculada automaticamente pelo sistema e os estudantes acompanham o seu desempenho. Apresentação de Projeto (AP): Desenvolvimento de uma funcionalidade na Linguagem Python envolvendo IA. Dessa forma, a média final semestral será o resultado da expressão: Média final semestral = (Media das AAs*0,30) + (AP*0,40) + (NotaSAA*0,30)
Para aprovação o aluno deverá obter média final maior ou igual a 6,0 (seis inteiros).
BIBLIOGRAFIA BÁSICA
Russell, Stuart; Norvig, Peter (2003). Artificial Intelligence. A Modern Approach (em inglês) 2ª ed. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall.
Luger, George F (2004). Inteligência Artificial. Estruturas e Estratégias para a Solução de Problemas Complexos 4ª ed. Porto Alegre: Bookman.
Rich, Elaine; Knight, Kevin (1994). Inteligência Artificial 2ª ed. Rio de Janeiro: McGraw-Hill.
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR
Linden, Ricardo (2006). Algoritmos Genéticos. Uma importante ferramenta da Inteligência Computacional. Rio de Janeiro: Brasport.