Denis Gustavo Fantinato

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MCTA014 - Inteligência Artificial

Horário/Local:

- Turma Diurno:    Sala S-213-0,    Quartas-feiras, das 10:00 às 12:00, e Sextas-feiras, das 08:00 às 10:00.

- Turma Noturno:  Sala S-301-3,    Quartas-feiras, das 21:00 às 23:00, e Sextas-feiras, das 19:00 às 21:00.


Professor: Denis Gustavo Fantinato – Bloco A, Sala 509-2

denis.fantinato@ufabc.edu.br


Auxiliar Didático: Henrique Voni

henrique.voni@ufabc.edu.br


Atendimento Extraclasse:
- Quartas-feiras, das 16:00 às 17:00 e das 19:00 às 21:00, Sala 509-2
- Sextas-feiras, das 11:00 às 12:00, Sala de Atendimento ao Aluno, 5º Andar, Torre 2, Bloco A.



Avisos:

-  A Prova de Recuperação será realizada o dia 18/12/2019, às 8:00 para a turma do diurno, e às 19:00 para a turma do noturno (trata-se de uma reposição de sexta-feira).

-  A Prova de Recuperação abordará todo o conteúdo da disciplina. A duração da prova será de 1h50.
   Se a nota da Prova de Recuperação for maior ou igual a 5, o conceito será D; se maior ou igual a 7, o conceito será C; caso contrário, F. [Note que apenas a nota da Prova de Recuperação está sendo considerada. O critério anterior (nota = 0.5*H(p1,p2,p3) + 0.5*recuperação) será considerado se levar a um conceito maior]

- Estudo para a Prova de Recuperação: Provas e soluções

-  A Prova Substitutiva abordará todo o conteúdo da disciplina. As questões relativas à Prova na qual houve ausência justificada valerão 6 pontos, e o restante 4 pontos. A duração da prova será de 1h50.


Listas de Exercícios

   - Lista de Exercícios 1 (IA, Agentes, Busca - Semanas I e II)

   - Lista de Exercícios 2 (CSP, Busca Competitiva, Expectiminimax - Semanas III e IV)

   - Lista de Exercícios 3 (Heurística, Meta-Heurística e Neuroevolução - Semanas V, VI e VII)

   - Lista de Exercícios 4 (MDP, Aprendizado por Reforço - Semanas VIII, IX e X)

Projeto Evoman

   - Detalhes Projeto Evoman
   - Vencedor da Universidade de Vrije
   - Submissão no GitHub Classroom:
           - Matutino
           - Noturno
 
 

Slides/Cronograma

Semana

Aula

Data

Conteúdo

I

1

25/09

Introdução
- Leitura sugerida: Capítulos 1 e 2

2

27/09

Busca Não Informada
- Leitura sugerida: páginas 64 até 91

II

3

02/10

Busca Informada
- Leitura sugerida: páginas 92 até 112

4

04/10

Implementação BFS/DFS/A*

Arquivos:
- 8Puzzle (Python / Jupyter Notebook [NBviewer] / Haskell)
- 8Queens (Python / Jupyter Notebook [NBviewer] / Haskell)

Exercício Prático:
- Super Mario A*

III

5

09/10

Constraint Satisfaction Problems (CSP)
- Leitura sugerida: Capítulo 6

Divulgação Projeto

6

11/10

Busca Competitiva
- Leitura sugerida: Capítulo 5

Exercício Alfa-Beta, Alfa-Beta-f

IV

7

16/10

Busca Expectimax e Utilidades
- Leitura sugerida: Capítulo 5

Implementação Monte Carlo Tree Search

Arquivos:
- Jogo da Velha (Python / Haskell)

8

18/10

 Prova 1
Busca, CSP, Busca Competitiva

V

9

23/10

Heurísticas, Meta-heurísticas - Parte I
- Leitura sugerida: Capítulo 4

10

25/10

Heurísticas, Meta-heurísticas - Parte II

VI

11

30/10

Neuroevolução

12

01/11

Implementação Neuroevolução

Arquivos:
- Mario (GA/ES)
- Agente
- HillClimbing
- Simulated Annealing
- GA
- ES

VII

13

06/11

Exercícios

14

08/11

Prova 2
Heurísticas, Algoritmos Evolutivos e Neuroevolução

VIII

15

13/11

 Markov Decision Precesses (MDP) - Parte I
- Leitura sugerida: páginas 610 até 618 e Capítulo 17

16

15/11

Feriado

IX

17

20/11

Feriado

18

22/11

Markov Decision Precesses (MDP) - Parte II
- Leitura sugerida: Capítulo 17

X

19

27/11

Aprendizado por Reforço - Parte I
- Leitura sugerida: Capítulo 21

20

29/11

Aprendizado por Reforço - Parte II
- Leitura sugerida: Capítulo 21

XI

21

04/12

Implementação – MDP e Q-learning
- Leitura sugerida: Capítulo 4

Arquivos:
- Agente (Python / Haskell)
- MDP (Python / Haskell)
- Aprendizado por Reforço (Python / Haskell)

22

06/12

Prova 3
Utilidade, MDP, Aprendizado por Reforço

XII

23

11/12

Substitutiva

24

18/12

Recuperação