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PPGEE005 - INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL APLICADA - Turma: 01 (2021.2)

Tópicos Aulas
Introdução à Inteligência Computacional Aplicada (25/08/2021 - 25/08/2021)
   Introdução 
Dados (30/08/2021 - 30/08/2021)
Problemas de Busca (01/09/2021 - 01/09/2021)
Áreas de Aplicação (06/09/2021 - 06/09/2021)
Agentes Baseados em Conhecimentos (08/09/2021 - 08/09/2021)
Processos de Aprendizagem (13/09/2021 - 13/09/2021)
Agentes Baseados em Conhecimentos (15/09/2021 - 15/09/2021)
Lógica Nebulosa (20/09/2021 - 20/09/2021)
Apredizagem por Observação (22/09/2021 - 22/09/2021)
Funções de Pertinência e Fuzzificação (27/09/2021 - 27/09/2021)
Apredizagem por Observação (29/09/2021 - 29/09/2021)
Defuzzificação e regras de inferência (04/10/2021 - 04/10/2021)
AP 1 - Parte 1 (06/10/2021 - 06/10/2021)
Atividade de programas computacionais (11/10/2021 - 11/10/2021)
AP 1 - Parte 1 (13/10/2021 - 13/10/2021)
Atividade Fuzzy (18/10/2021 - 18/10/2021)
AP 1 - Parte 1 (20/10/2021 - 20/10/2021)
    
Inicia em 06/10/2021 às 0h 0 e finaliza em 20/10/2021 às 23h 59
Inteligência de Enxames (25/10/2021 - 25/10/2021)
Introdução a Algoritmos Genéticos (27/10/2021 - 27/10/2021)
Inteligência de Enxames (01/11/2021 - 01/11/2021)
Introdução a Algoritmos Genéticos (03/11/2021 - 03/11/2021)
Atividade Inteligência de Enxames (08/11/2021 - 08/11/2021)
Tópicos Avançados de Algoritmos Genéticos (10/11/2021 - 10/11/2021)
Dúvidas (15/11/2021 - 15/11/2021)
    
Inicia em 12/11/2021 às 0h 0 e finaliza em 22/11/2021 às 23h 59
Tópicos Avançados de Algoritmos Genéticos (17/11/2021 - 17/11/2021)
Dúvidas - AP 1 - Parte 2 (22/11/2021 - 22/11/2021)
Correção AP1 - Parte 2 (24/11/2021 - 24/11/2021)
Entrega das atividades (29/11/2021 - 29/11/2021)
Correção das atividades (01/12/2021 - 01/12/2021)
Ap-3 (06/12/2021 - 06/12/2021)
Entrega de Notas (08/12/2021 - 08/12/2021)
Dúvidas (13/12/2021 - 13/12/2021)
Avaliação Final (15/12/2021 - 15/12/2021)
Entrega de Notas (20/12/2021 - 20/12/2021)
Frequências da Turma
# Matrícula AGO SET OUT NOV Total
25 30 01 06 08 13 15 20 22 27 29 04 06 11 13 18 20 25 27 01 03 08 10 17 24
1 2021101**** 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12
2 2021101**** 0 0 0 0 2 0 2 0 2 2 2 2 2 2 0 2 0 0 2 2 2 2 2 2 2 32
3 2021101**** 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 2
4 2021101**** 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5
5 2021101**** 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 14
6 2021101**** 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
7 2021101**** 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0 0 1 0 0 2 0 2 0 2 0 0 11
8 2021101**** 0 0 2 0 0 2 0 2 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 2 0 2 0 0 0 0 12
9 2021101**** 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Notas da Turma
# Matrícula Unid. 1 Unid. 2 Unid. 3 Prova Final Resultado Faltas Situação
1 2021101**** 10,0 9,0 9,5 9.5 0 AM
2 2021101**** 8,1 9,5 8,8 8.8 12 AM
3 2021101**** 8,1 7,5 7,8 7.8 11 AM
4 2021101**** 9,9 10,0 9,9 9.9 0 AM
5 2021101**** 4,6 10,0 7,3 7.3 14 AM
6 2021101**** 7,4 9,0 8,2 8.2 5 AM
7 2021101**** 6,0 9,0 7,5 7.5 2 AM
8 2021101**** 1,2 4,5 2,8 2.8 32 RF
9 2021101**** 6,0 8,0 7,0 7.0 12 AM

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Plano de Curso

Nesta página é possível visualizar o plano de curso definido pelo docente para esta turma.

Dados da Disciplina
Ementa: Introdução aos Princípios de Inteligência Compuitacional; Algoritmos genéticos; Evolução e Seleção Natural; Componentes de um AG; Tamanho da População; Métodos de Reprodução, Seleção, Mutação e Crossover; AG Tradicional; Fundamentos Matemáticos de AGS; Teoria de Schema; Otimização de Planejamento; Introdução à Programação Genética; Definições e Características Básicas dos Sistemas Fuzzy; Formas de Imprecisão; Conjuntos Nebulosos, Propriedades e Características dos Conjuntos Nebulosos; Formatos de Conjuntos Nebulosos, Operações Lógicas em Conjuntos Nebulosos; Definições de T-NORM e T-CONORM; HEDGES; Relações e Composições Fuzzy; Lógica Tradicional, Modus Ponens e Modus Tollens; Lógica Nebulosa: Modus Ponens Generalizado; Sistemas nebulosos; Base de Regras, Módulos de Inferência, Fuzzificação, Defuzzificação; Controle Bebuloso; Aplicações.
Objetivos:
Metodologia de Ensino e Avaliação
Metodologia: Objetivos

Geral:

Apresentar os conceitos básicos de Inteligência Computacional.

Específicos:

Introduzir conceitos básicos de Redes Neurais, Algoritmos Genéticos e Lógica Fuzzy; exemplificar a modelagem e aplicação em problemas reais; apresentar softwares de ensino próprios e implementar algoritmos de aprendizagem.


Metodologia:
Aulas expositivas dialogadas e discursivas com recursos audiovisuais em metodologia remota;
Avaliações do tipo acumulativas para verificação do aprendizado;
Recursos materiais usados: Recursos Google Suit para aulas remotas e recursos do Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas.
Procedimentos de Avaliação da Aprendizagem: NF=(AP 1+AP 2+AP 3)/3;
MF=(NF+AF)/2;
NF – Nota final AP – Nota de Avaliação Parcial
MF – Média final AF – Avaliação Final Resolução no177/12-CEPEX da UFPI:
Horário de atendimento:
Bibliografia: Bibliografia Básica:
• HAYKIN, S. Redes Neurais: princípios e prática. Porto Alegre: Bookman, 2001.
• MITCHELL,M. An Introduction to Genetic Algorithms. [S.l.]: MIT Press, 1996.
• RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência artificial. Rio de Janeiro: Editora Campus, 2004.

Bibliografia Complementar:
• BITTENCOURT, G. Inteligência Artificial: Ferramentas e Teorias. [S.l.]: Editora da UFSC,
2001.
• RICH, E.; KNIGHT, K. Inteligência Artificial. São Paulo:Makron Books, 1994.
• SIEGEL, J. G. The Artificial Intelligence Handbook. [S.l.]: South-Western Pub, 2002.
• WANG, L. A. course in fuzzy systems and control. [S.l.]: Prentice Hall, 1997.
• FERNANDES, A.M. R. Inteligência artificial. [S.l.]: Florianópolis: Visual Books, 2003.
• FACELI, Katti; LORENA, Ana Carolina; GAMA, João; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. [S.l: s.n.], 2011.
• Bonabeau, Dorigo e Theraulaz. “Swarm Inteligence: from natural to artificial systems”. Oxford Press, 1999.
• Linden, R. “Algoritmos Genéticos”. Editora Brasport, 2006.
• Shaw, I. S.; Simões, M. G. “Controle e Modelagem Fuzzy”. Editora Blücher Ltda, 1999.
• Oliveira Jr., H. A. “Inteligência Computacional”. Editora Thompson, 2007
• Luger, G. F. “Inteligência Artificial”. Bookman, 2002.
• Oliveira Jr., H. A. “Lógica Difusa – Aspectos práticos e aplicações”. Editora Interciência, 1999
Cronograma de Aulas

Início

Fim

 Descrição
25/08/2021
25/08/2021
Introdução à Inteligência Computacional Aplicada
30/08/2021
30/08/2021
Dados
01/09/2021
01/09/2021
Problemas de Busca
06/09/2021
06/09/2021
Áreas de Aplicação
08/09/2021
08/09/2021
Agentes Baseados em Conhecimentos
13/09/2021
13/09/2021
Processos de Aprendizagem
15/09/2021
15/09/2021
Agentes Baseados em Conhecimentos
20/09/2021
20/09/2021
Lógica Nebulosa
22/09/2021
22/09/2021
Apredizagem por Observação
27/09/2021
27/09/2021
Funções de Pertinência e Fuzzificação
29/09/2021
29/09/2021
Apredizagem por Observação
04/10/2021
04/10/2021
Defuzzificação e regras de inferência
06/10/2021
06/10/2021
AP 1 - Parte 1
11/10/2021
11/10/2021
Atividade de programas computacionais
13/10/2021
13/10/2021
AP 1 - Parte 1
18/10/2021
18/10/2021
Atividade Fuzzy
20/10/2021
20/10/2021
AP 1 - Parte 1
25/10/2021
25/10/2021
Inteligência de Enxames
27/10/2021
27/10/2021
Introdução a Algoritmos Genéticos
01/11/2021
01/11/2021
Inteligência de Enxames
03/11/2021
03/11/2021
Introdução a Algoritmos Genéticos
08/11/2021
08/11/2021
Atividade Inteligência de Enxames
10/11/2021
10/11/2021
Tópicos Avançados de Algoritmos Genéticos
15/11/2021
15/11/2021
Dúvidas
17/11/2021
17/11/2021
Tópicos Avançados de Algoritmos Genéticos
22/11/2021
22/11/2021
Dúvidas - AP 1 - Parte 2
24/11/2021
24/11/2021
Correção AP1 - Parte 2
29/11/2021
29/11/2021
Entrega das atividades
01/12/2021
01/12/2021
Correção das atividades
06/12/2021
06/12/2021
Ap-3
08/12/2021
08/12/2021
Entrega de Notas
13/12/2021
13/12/2021
Dúvidas
15/12/2021
15/12/2021
Avaliação Final
20/12/2021
20/12/2021
Entrega de Notas
Avaliações
Data Descrição
20/10/2021 1ª Avaliação
08/11/2021 2ª Avaliação
17/11/2021 3ª Avaliação
: Referência consta na biblioteca
Referências Básicas
Tipo de material Descrição
Referências Complementares
Tipo de material Descrição
Notícias da Turma
: Visualizar

Título

Data
Útlimo dia para envio do formulário referente à Aula: Aprendizagem pro Observação 29/09/2021
Link da aula 30/08/2021
Link da aula 30/08/2021

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