INF 5004 - INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL AVANÇADA

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• Notas aulas introdutorias
ATENCAO: nestas notas de aula existem textos indicados neste resumos que devem ser lidos antes das respectivas aula; estes textos estão disponíveis no xerox do II para cópia.



LINKS INTERESSANTES (contribuições são bem vindas):

• sobre Filosofia da IA:
• Ned Block
• David Chalmers
• Patricia Churchland
• Paul Churchland
• Daniel Dennett
• Frank Jackson
• Jaegwon Kim
• Hugh Loebner
• Drew McDermott
• John Searle
• A.M. Turing
• The Philosophy and Future of AI
• Online collections of related papers:
• Online papers in consciousness (maintained by Chalmers)
• Behavioral and Brain Sciences
• Philosophy/Neuroscience/Psychology Archive (at Washington University in St. Louis)
• The International Directory of Online Philosophy Papers
• Explaining the Mind readings (course taught by Harnad at University of Southampton)
• Research seminar on consciousness at NYU (Spring 1997)
• Research seminar on consciousness at NYU (Spring 2000)
• PSYCHE archives (an interdisciplinary journal of research on consciousness)
• Daniel Dennett archive
• Other web resources of interest to philosophy students:
• Stanford Encyclopedia of Philosophy
• Dictionary of Philosophy of Mind
• Other Philosophy Links
• Consciousness and the Brain: Annotated Bibliography
 
• GERAL:
Carga horária:   créditos: 60 / 4
Pré-requisitos:   INF01048 (para graduação)
Cursos aos quais é oferecida:  120.05 e PPGC
Natureza das aulas:  Teórico-práticas
Programa desenvolvido: a partir de 2004/2
Horário:   ver horario semestre atual
Responsável:   Profa. Dra. Ana Lúcia Cetertich Bazzan

 
• SÚMULA:

Estudo de Tópicos Avançados em Inteligência Artificial.


 
• OBJETIVOS:

Aprofundar os tópicos básicos e técnicas de resolução de problemas em Inteligência Artificial (IA). Introduzir um ou mais dentre os seguintes tópicos em IA: aprendizado, sistemas multiagente e IA distribuída, processamento de linguagem natural e de visão por computador, raciocínio probabilístico, planejamento e aplicações de IA, teoria da decisão e teoria dos jogos.


 
• CONTEÚDO PROGRAMÁTICO:

1. Revisão de conceitos básicos de IA.

2. Filosofia e futuro da IA: argumentos e contra argumentos sobre a IA

3. Revisão: Busca e busca heurística; Problemas de satisfacão de restricões; Lógica de primeira ordem; Jogos e IA

4. Extensões da IA tradicional para a IA multiagente

5. Simulação baseada em agentes

6. Teoria da incerteza, teoria da decisão e teoria dos jogos

7. Planejamento: noções fundamentais, planejamento sob incerteza

8. Aprendizado: métodos simbólicos e sub-simbólicos

9. Aprendizado por reforco
   

10. Vida Artificial: autômatas celulares

11. IA e biologia




SISTEMA DE AVALIAÇÃO:

- participação em aula
- seminário
- trabalho prático

• BIBLIOGRAFIA BÁSICA (LIVRO-TEXTO):
RUSSEL, STUART JONATHAN; NORVIG, PETER. Artificial Intelligence. UPPER SADDLE RIVER : PRENTICE-HALL, C1995. 932 P.
NILSSON, NILS J.  Artificial Intelligence, SAN FRANCISCO : MORGAN KAUFMANN, 1998. 513 P. IL.

• BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR:
NILSSON, NILS J. Principles of Artificial Intelligence. BERLIN : SPRINGER-VERLAG, 1980
RICH, E. KNIGHT, K. Inteligência Artificial. Makron Books do Brasil. 1994
WEISS, G. Multiagent Systems - A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, MIT Press, 1998.
WINSTON,  Patrick H. Artificial Intelligence (3rd Ed). Reading, Mass., Addison-Wesley, 1993.


WOOLDRIDGE, M. Introduction to Multiagent Systems. John Wiley & Sons, 2002.





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