Disciplina: Planejamento em Intelig\u00eancia Artificial.
\nRespons\u00e1vel: Andr\u00e9 Grahl Pereira
\nPr\u00e9-Requisitos: \u2013
\nCarga Hor\u00e1ria: 60 horas
\nCr\u00e9ditos: 4
\nSemestres Oferecidos: Primeiro e Segundo Semestre
\nMatr\u00edcula de Graduandos: A matricula poder\u00e1 ser feita ou como Aluno Especial ou pela disciplina de c\u00f3digo: T\u00d3PICOS ESPECIAIS EM COMPUTA\u00c7\u00c3O XXVIII – INF05023
\nP\u00e1gina da Disciplina: \u2013<\/p>\n
S\u00daMULA
\nFundamentos da \u00e1rea de planejamento em intelig\u00eancia artificial com foco em busca heur\u00edstica e planejamento cl\u00e1ssico.<\/p>\n
OBJETIVOS
\nA disciplina apresenta os fundamentos te\u00f3ricos e algor\u00edtmicos das \u00e1reas de busca heur\u00edstica e planejamento cl\u00e1ssico, bem como sua implementa\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica. Ela apresenta os conceitos fundamentais dos algoritmos modernos de planejamento em intelig\u00eancia artificial, e as rela\u00e7\u00f5es te\u00f3ricas que os conectam.
\nAl\u00e9m das apresenta\u00e7\u00f5es te\u00f3ricas, o car\u00e1ter pr\u00e1tico das t\u00e9cnicas estudadas \u00e9 compreendido por meio de implementa\u00e7\u00e3o, avalia\u00e7\u00e3o e aplica\u00e7\u00e3o das t\u00e9cnicas estudadas.
\nAo final desta disciplina, os alunos estar\u00e3o preparados para conduzir projetos de pesquisa nessa \u00e1rea, assim como a utilizar essas tecnologias em diversas aplica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
PROGRAMA
\nIntrodu\u00e7\u00e3o:
\n– Apresenta\u00e7\u00e3o da disciplina, aplica\u00e7\u00f5es e casos de sucesso.
\nBusca Heur\u00edstica:
\n– Algoritmos de busca heur\u00edstica.
\n– Propriedades e an\u00e1lise de algoritmos de busca heur\u00edstica.
\n– Fun\u00e7\u00f5es heur\u00edsticas e an\u00e1lise de fun\u00e7\u00f5es heur\u00edsticas.
\nPlanejamento Cl\u00e1ssico:
\n– Sistema de transi\u00e7\u00e3o, formalismos e planejamento como busca.
\n– Fun\u00e7\u00f5es heur\u00edsticas baseadas em delete relaxation.
\n– Fun\u00e7\u00f5es heur\u00edsticas baseadas em abstra\u00e7\u00e3o.
\n– Fun\u00e7\u00f5es heur\u00edsticas baseadas em landmarks.
\n– Fun\u00e7\u00f5es heur\u00edsticas baseadas em programa\u00e7\u00e3o linear e inteira.
\nTeoria:
\n– Compara\u00e7\u00e3o de fam\u00edlias de fun\u00e7\u00f5es heur\u00edsticas.
\n– Complexidade computacional.<\/p>\n
CRIT\u00c9RIOS DE AVALIA\u00c7\u00c3O
\nPara ser aprovado, o aluno necessita obter m\u00e9dia final igual ou superior a 6.0, e frequ\u00eancia igual ou superior a 75%. A avalia\u00e7\u00e3o \u00e9 feita atrav\u00e9s de uma prova e de atividades aut\u00f4nomas, respeitando os seguintes pesos: prova, com valor 30% da nota final; atividades aut\u00f4nomas realizadas ao longo da disciplina, com valor de 70% da nota final.<\/p>\n
A correspond\u00eancia entre notas e conceitos, onde NOTA \u00e9 a nota obtida somando-se os pontos obtidos nas avalia\u00e7\u00f5es, \u00e9 a seguinte:
\n– Frequ\u00eancia final <75%: conceito final FF (reprova\u00e7\u00e3o por falta de frequ\u00eancia).
\n– NOTA < 6.0: Conceito final D (insuficiente).
\n– NOTA no intervalo [6.0; 7.5): Conceito final C.
\n– NOTA no intervalo [7.5; 9.0): Conceito final B.
\n– NOTA no intervalo [9.0; 10.0]: Conceito final A.
\nO aluno com nota final menor do que 6.0 e frequ\u00eancia final maior ou igual 75% poder\u00e1 realizar atividades de recupera\u00e7\u00e3o para a prova e para as atividades aut\u00f4nomas.<\/p>\n
BIBLIOGRAFIA
\nEdelkamp, Stefan e Schroedl, Stefan. Heuristic Search: Theory and Applications, (2011).
\nRussell, Stuart e Norvig, Peter. Artificial Intelligence: a Modern Approach, (2010).
\nArtigos Cient\u00edficos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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