Introdução

Aulas
As aulas da disciplina acontecerão todas às quartas-feiras e quintas-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>

Planejamento da Disciplina

A seguir estão as 20 semanas e os tópicos e atividades a serem desenvolvidas em cada uma delas.
Os materiais de apoio (slides) estão indicados nos respectivos links.

1 07 e 08/08 Apresentação da Disciplina / Explicação projetos / Breve panorama da área de TI
Introdução a Inteligência Artificial    <<slides aqui>>   <<slides aqui>>

2 14 e 15/08 Agentes Inteligentes  <<slides aqui>>

3 21 e 22/08 Raciocínio Baseado em Regras  <<slides aqui>> Raciocínio Baseado em Casos  <<slides aqui>>

4 28 e 29/08 Redes Neurais Artificiais  <<slides aqui>>  Algoritmos Genéticos  <<slides aqui>>

5 4 e 5/09 Aplicações de IA Exemplos. e  Primeira Avaliação (Prova Oficial)

6 11 e 12/09 Introdução a Programação Python (Ambiente, filosofia, IDEs etc...) <<slides01 aqui>>   <<slides02 aqui>>

7 18 e 19/09 Variáveis e tipos de dados simples (Sistema de Numeração e Tipos Básicos)  <<slides03 aqui>>  <<lista 03>>  <<respostas da lista03>>

8 25 e 26/09 Comandos Básicos e Listas 

9 2 e 3/10 Tuplas, Strings e  Dicionários. Funções   <<slides04 aqui>>  <<lista 04>>

10 9 e 10/10 Recursão, Classes e Exceções  <<slides05 aqui>>  <<lista 05>>

11 16 e 17/10 Conjuntos, Módulos e Arquivos  <<slides06 aqui>>  <<slides07 aqui>>  <<lista 07>>

12 23 e 24/10 Interfaces Gráficas com TK

13 30 e 31/10 Bibliotecas de Python para Inteligência Artificial e Definição dos Projetos

14 06 e 07/11 Desenvolvimento do Projeto
15 13 e 14/11 Desenvolvimento do Projeto
16 21 e 23/11 Desenvolvimento do Projeto
17 27 e 28/11 Desenvolvimento do Projeto

18 4 e 5/12 Apresentações dos Projetos (2ª. Avaliação Oficial)
19 11 e 12/12 Exposição de Trabalhos Acadêmicos

Referências e outros materiais complementares

CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO
Avaliação Presencial (duas) provas teóricas.  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: 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 APs*0,35) + (AT*0,35) + (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.