Artificial Intelligence – 2016.1s

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I – EMENTA

Descrição das principais técnicas utilizadas no âmbito da inteligência Artificial. Teoria de agentes. Busca no espaço de estados. Buscas em largura, profundidade e suas derivações. Buscas cegas, heurísticas, locais, e algoritmos genéticos. Lógica. Planejamento. Aprendizado de Máquina. Inteligência artificial para jogos.

II – OBJETIVOS GERAIS

Apresentar os principais conceitos e técnicas de inteligência artificial focando na aplicação prática procurando explorar o desenvolvimento de sistemas inteligentes.

III – OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Introduzir ao estudo, a filosofia e a utilidade do modelo não algorítmico para a solução de problemas. Capacitar o aluno a compreender a resolução de problemas como uma busca em um espaço de estados e apresentar pelos principais assuntos relacionados à Inteligência artificial. Dentro desta visão são apresentados as principais técnicas e conceitos da inteligência artificial.

IV – CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

  1. Introdução:
    1. Inteligência Artificial;
    2. Evolução da Inteligência Artificial;
    3. Agentes Inteligentes.
  2. Busca:
    1. Resolução de problemas por meio de busca;
    2. Busca Cega;
    3. Busca Heuristica;
    4. Busca Local;
    5. Algoritmos Genéticos.
  3. Lógica:
    1. Lógica Proposicional;
    2. Lógica de Primeira Ordem;
    3. Prolog.
  4. Planejamento:
    1. Planejamento de Ordem Parcial;
    2. Planejamento Não-Deterministico.
  5. Aprendizado de Máquina:
    1. Aprendizado Supervisionado;
    2. Aprendizado Não-Supervisionado;
    3. Aprendizado por Reforço.
  6. Inteligência Artificial para Jogos:
    1. Conceitos;
    2. Waypoints e Pathfinding;
    3. Máquinas de Estados para Jogos;
    4. Outras Técnicas.

V – ESTRATÉGIA DE TRABALHO

Aulas expositivas e apresentação de atividades. Listas de exercícios para serem resolvidas fora da sala de aula para fixação dos assuntos abordados nas aulas expositivas. Durante o curso algumas aulas serão ministradas em laboratório para acompanhar o desenvolvimento dos alunos na aplicação dos aspectos teóricos vistos em aula.

VI – AVALIAÇÃO

  • Provas (P);
  • Trabalhos (T).

Média = 0.3*P +0.7*T;

VII – BIBLIOGRAFIA

Básica

  • Russell, S. and Norvig, P. Artificial Intelligence: a Modern Approach, 3nd Edition, Prentice-Hall, 2009.

Complementar

  • Mitchell, T. Machine Learning, McGraw–Hill Science/Engineering/Math, 1997.
  • Bratko, I. Prolog Programming for Artificial Intelligence (3rd edition), Addison Wesley, 2000. ISBN 9780201403756.
  • Feijo, B,; Clua, E.; Silva, F.: Introdução à Ciência da Computação com Jogos, Rio de Janeiro: Campus/SBC, 2010.
  • Millington, I.; Funge, J.: Artificial Intelligence for Games, 2nd Ed., Morgan Kaufmann, 2009.

http://edirlei.3dgb.com.br/index.php?option=com_content&view=article&id=92:inf1771&catid=38:aulas&Itemid=113

Lista Revisão P2

 Atividades

Atividade 01:

Criar agentes conscientes pro game: cattrap, submissões na minha página https://apps.facebook.com/metricsanalyzer/ ou para google play: https://play.google.com/store/apps/details?id=net.tolstenko.catchthecat, ou download catchthecatOfflineV02 para windows.

Algumas dicas:

A*: http://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/

// cat sample
var catposition:int[] = Table.cat; // cat[0] significa a posicao X, cat[1] é a posicao Y do gato
var catcher:boolean[,] = Table.catcher; 
var result:int[] = new int[2]; 
Table.output += "escreva sua msg de debug aqui\n";
result[0] = catposition[0];
result[1] = catposition[1];

function Right(vet : int[]) : int[]
{
 var result:int[] = new int[2];
 result[0] = vet[0]+1;
 result[1] = vet[1];
 return result;
}

function TopRight(vet : int[]) : int[]
{
 var result:int[] = new int[2];
 result[0] = vet[0];
 result[1] = vet[1];

 result[1]+=1;
 if(result[1]%2 == 0)
 result[0] = result[0]+1;
 else
 result[1] = result[1];
 return result; 
}
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