IA Introdução Técnicas Aplicações
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Este documento fornece informações sobre a disciplina de Inteligência Artificial ministrada por António Oliveira no Instituto Superior Miguel Torga. Apresenta os objetivos e metodologia da disciplina, o programa, as aulas, a avaliação e a bibliografia de referência.
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- 1. Inteligência Artificial António Oliveira INSTITUTO SUPERIOR MIGUEL TORGA Informática / Informática de Gestão (op) antoniooliveira@ismt.pt
- 3. Contactos • Nome: António Oliveira • Email: antoniooliveira@ismt.pt • Horário de atendimento: Marcação por email
- 5. Página da disciplina © António Oliveira 5 • http://moodle.ismt.pt • No moodle vai ser disponibilizado material para a disciplina • Todos os slides powerpoint da matéria teórica • Enunciado das fichas práticas • Enunciado do projeto • Outros materiais relevantes • Programa da disciplina • Bibliografia • O moodle também vai ser utilizado para interação entre os alunos e o professor em fóruns criados para o efeito • Para aceder ao moodle basta introduzir os dados da sua conta de email do ISMT
- 6. © António Oliveira 6 Objetivos • Conhecer várias técnicas de Inteligência Artificial e respectivas áreas de aplicação. • Implementar algumas dessas técnicas.
- 7. Metodologia © António Oliveira, Ricardo Malheiro 7 • Os conteúdos programáticos da disciplina serão expostos oralmente em aulas teóricas recorrendo à utilização de recursos multimédia. • Os conteúdos poderão ser acompanhados pela apresentação e discussão de exemplos. • Nas aulas práticas será proposta aos alunos a resolução de exercícios, utilizando os conhecimentos adquiridos nas aulas teóricas.
- 8. © António Oliveira, Ricardo Malheiro 8 Competências • Conhece algumas definições e uma história da Inteligência Artificial. • Compreende a importância da Inteligência Artificial no mundo atual. • Conhece vários tipos de agentes inteligentes e suas aplicações • Conhece e sabe aplicar os principais algoritmos relacionados com jogos. • Conhece e sabe aplicar algoritmos genéticos a problemas reais. • Conhece vários tipos de algoritmos com e sem informação para agentes de pesquisa e suas aplicações • Utiliza uma linguagem de programação de alto nível para implementar algumas técnicas e algoritmos anteriores num caso concreto.
- 9. Aulas © António Oliveira 9 • 15 semanas de aulas divididas em aulas teóricas e práticas • Temos 8 semanas dedicadas a aulas teóricas • Temos 7 semanas dedicadas a aulas práticas, sendo duas semanas de apoio ao projeto • As aulas vão ser dadas desde 24 de Setembro a, aproximadamente, 15 de Janeiro • Interrupção para férias de Natal de 21 de Dezembro de 2015 a 1 de Janeiro de 2016
- 10. Aulas © António Oliveira 10 • As aulas práticas só começam dia 9 de Outubro • O enunciado do projeto da disciplina só será disponibilizado no fim de Outubro ou início de Novembro • O projeto será acompanhado durante algumas aulas práticas • Será feito, preferencialmente, de forma individual. De forma excepcional será feito a dois • A frequência será dia x de Dezembro • Proposta a data de 19 de Dezembro pelos alunos
- 11. Aulas © António Oliveira 11 Teóricas • Apresentação (meia semana – primeira aula de duas horas) • Introdução à Inteligência Artificial (1 semana) • Definição de IA • História de IA • Áreas de aplicação da Inteligência Artificial • Agentes Inteligentes (1 semana) • Definição de agente • Agentes racionais • Tipos de agentes e planeamento de um agente • Tipos de ambientes
- 12. Aulas © António Oliveira 12 Teóricas • Jogos (1 semana) • Definição e conceitos básicos de jogos • Algoritmo MinMax • Poda Alfa-Beta • Aplicação de programas em jogos • Algoritmos Genéticos (2 semanas) • Introdução • Metodologia • Representação dos indivíduos • Método de seleção, Operadores genéticos • Exemplo prático
- 13. Aulas © António Oliveira 13 Teóricas • Agentes de Pesquisa (1 semana e meia) • Sem informação • Exemplos de problemas • Formulação de um problema • Representação do espaço de estados • Algoritmos de procura • Algoritmos de procura “cega” • Vários algoritmos de procura: • em largura, de custo uniforme • em profundidade, em profundidade limitada • em aprofundamento progressivo
- 14. Aulas © António Oliveira 14 Teóricas • Agentes de Pesquisa (1 semana) • Com informação • Definição • Algoritmos • Procura sôfrega • Procura A* • Funções heurísticas • Algoritmos de procura local • Procura trepa colinas • Teste (meia semana)
- 15. Aulas © António Oliveira 15 Práticas • Fichas práticas • Introdução à IA e Agentes Inteligentes (meia semana) • Agentes Inteligentes (1 semana) • Jogos (1 semana) • Agentes de Pesquisa sem informação (1 semana) • Agentes de Pesquisa com informação (1 semana) • Projecto • Algoritmos Genéticos (2 semanas)
- 16. Exame © António Oliveira 16 • Época normal • De 18 de Janeiro de 2016 a 28 de Janeiro de 2016 • Época de recurso • De 5 de Fevereiro de 2016 a 12 de Fevereiro de 2016
- 17. © António Oliveira 17 Avaliação
- 18. © António Oliveira 18 Avaliação • A nota do projeto e fichas práticas, caso respeitem os mínimos, mantêm-se durante todas as épocas de exame. • O aluno pode sempre tentar subir nota de projeto e/ou frequência nesses momentos. • Nas situações de melhoria de classificação, o aluno ficará sempre com as melhores notas de projeto e/ou frequência/exame. • É obrigatória a presença a pelo menos 70% das aulas, a contar a partir da 2ª aula dada em 25 de Setembro. • Os alunos assinam uma folha de presenças até 30 minutos após o início da aula.
- 19. © António Oliveira 19 Bibliografia • Inteligência Artificial, Stuart Russell e Peter Norvig, 2ª ed., Campus, 2004 (Bib). • Inteligência Artificial, Fundamentos e Aplicações; Ernesto Costa e Anabela Simões; FCA, 2004 (Bib). • Material de apoio fornecido pelo docente
- 20. © António Oliveira 20 Questões?
Notas do Editor
- Nome da cadeira, docente, curso, instituto Fiz o curso na faculdade Faço investigação na faculdade
- Os vários pontos falados ao longo da apresentação Tenho pensado na primeira hora de aula irei falar de (8 slides) Contactos importantes, Horário da disciplina, Página da disciplina Objetivos, Metodologia e Competências Começar a falar de como estão organizadas as aulas (2 slides) Na segunda hora da aula irei falar de (10 slides) Continuar a falar das aulas fazendo referência ao conteúdo das aulas, exames, Avaliação da disciplina, Bibiliografia terminando com um espaço para questões
- Interactuar com os alunos perguntando o nome. Já se conhecem de outros anos? Dizer para anotarem toda a informação que achem relevante Não se pode usar telemóvel e não devem usar o computador, devem tirar apontamentos à mão Já agora, gostava também de saber se: têm cadeiras de anos anteriores em atraso? E quais são os vossos conhecimentos relacionados com programação? Que linguagens sabem? Sabem JAVA? Têm noção daquilo que vai ser dado nesta cadeira? Têm alguns conhecimentos sobre matemática, biologia e ciências cognitivas? São ciências importantes na compreensão do que vai ser apresentado nesta disciplina
- Dias, horas e salas onde haverá a disciplina atenção às salas onde será dada a aula
- Realçar a importância do Moodle Escolher a disciplina de Inteligência Artificial Local onde vão ser disponibilizados vários recursos Slides da matéria teórica Enunciado do projecto Enunciado das fichas práticas Não esquecer de consultar o moodle regularmente para Obter informações Obter recursos Interactuar com outros alunos e/ou docente
- Temos dois objetivos principais Objetivos estes que devem ser atingidos pelos alunos
- Forma de como vão ser atingidos os objectivos Utilização de slides power point para expor os conteúdos programáticos durante as aulas teóricas Quanto às aulas práticas, estas são dedicadas à resolução de exercícios
- Competências que os alunos deverão ter desenvolvido no final do semestre Competências teóricas e práticas Os primeiros pontos aqui apresentados são competências teórico/práticos Estes pontos estão relacionados com os vários capítulos apresentados nas aulas teóricas Estão também relacionados com a sua aplicação na resolução de fichas práticas O último refere-se a uma competência prática que está diretamente relacionada com o projeto a desenvolver
- Começando a falar das aulas Temos 15 semanas de aulas Divisão das aulas em teóricas e práticas Regularmente será avisado se a aula é teórica ou prática Período de tempo em que há aulas
- Informação sobre as aulas práticas Informação sobre o projecto Será feito maioritariamente fora das aulas Terá acompanhamento em algumas aulas Que data propõem os alunos para a data da frequência Sugere-se que seja em meados de Dezembro A frequência será uma espécie de exame Tentar acabar a primeira hora da aula aqui. Vou continuar a apresentar a disciplina e no final da primeira hora caso ainda não tenha apresentado tudo iremos proceder a um intervalo de 10 minutos
- A primeira semana de aulas irá consistir de apresentação na primeira aula de duas horas E iremos começar a falar da introdução à inteligência artificial na segunda aula de duas horas No capítulo de Introdução à Inteligência Artificial iremos falar de três pontos Capítulo seguinte será sobre agentes inteligentes Será apresentado durante uma semana de aulas Falaremos de: Definição de agente Agentes Racionais Tipos de Agentes Planeamento de um agente Tipos de Ambientes
- Vamos ter uma semana dedicada para falar sobre jogos Iremos falar na sua definição em algoritmos aplicados em jogos Teremos duas semanas para falar sobre algoritmos genéticos O que são algoritmos genéticos? Onde é que são aplicados? Que metodologia é usada nos algoritmos genéticos? Quais são os conceitos mais importantes nos algoritmos genéticos? Seleção, mutação, representação Já ouviram falar de algumas destes assuntos?
- Irei dedicar 1 semana e meia à apresentação de agentes de pesquisa que não usam informação. É dado destaque para a representação do espaço de estados Vão ser apresentados vários algoritmos Em largura De custo uniforme Em profundidade Em profundidade limitada Em aprofundamento progressivo
- Definição de agentes de pesquisa com informação Falámos primeiro de agentes de pesquisa sem informação Alguns algoritmos deste tipo de agentes Procura sôfrega A* Trepa colinas
- Estivemos a falar do que vão consistir as aulas teóricas. Vamos agora falar da componente prática da disciplina As aulas práticas serão compostas por dois itens: fichas práticas e projecto Nas fichas práticas serão feitos alguns exercícios para avaliar os conhecimentos adquiridos nas aulas teóricas. Está pensado cada ficha ter cinco/seis exercícios Os exercícios são resolvidos apenas nas aulas e não haverá consulta de material teórico O Projecto está definido com o objectivo de utilizarem uma linguagem de programação de alto nível – o Java, por exemplo – para implementação de algoritmos genéticos num caso específico. Eventualmente será na área de jogos.
- Existem duas épocas de exame (época normal e de recurso) Nestas épocas o aluno poderá fazer a cadeira ou melhoria de nota à cadeira Aqui será avaliado todo o conhecimento teórica adquirido na disciplina Exame composto por várias perguntas relacionadas com aquilo que foi exposto nas aulas
- Falando de avaliação Existem três componentes a serem avaliadas de forma contínua Fichas práticas já faladas Projecto já falado Frequência / exame já falado Tal como se disse as fichas práticas serão para a resolução de exercícios e irão ter o peso de 5 valores Projecto será para implementar algo com uma linguagem de alto nivel e terá também o peso de 5 valores A frequência ou exame irá avaliar os conteúdos teóricos adquiridos através de várias perguntas e terá o peso de 10 valores Resumindo serão 10 valores para as componentes práticas (fichas e projeto) e 10 valores para a componente teórica (exame / frequência) Os respectivos valores de cada componente encontram-se apresentados na tabela São exigidos mínimos de 30% a cada uma das componentes Caso isso não se verifique o aluno não poderá fazer a cadeira Alguma dúvida? Estejam à vontade para colocar qualquer questão. E tirem os apontamento que quiserem.
- Continuando a falar de avaliação E falando de alguns critérios de avaliação das várias componentes avaliadas Falando dos critérios de manutenção ou melhorias de notas das três componentes Nas tentativas de melhoria de classificação o aluno fica sempre com as melhores notas Falando do critério da obrigatoriedade de presenças nas aulas
- Não desprezem a bibliografia Será muito importante para vos apoiar nos vossos objetivos de fazerem a disciplina com sucesso Nela estará muito conteúdo falado e não falado durante as aulas Existem dois livros que se encontram na biblioteca e que são a base do conhecimento da disciplina Russell e Norvig Ernesto Costa e Anabela Simões Faz parte também da bibliografia todo o material fornecido pelo docente
- Existe agora um espaço de alguns minutos para que possam exprimir tudo o que quiserem Estejam à vontade para colocar quaisquer questões que têm ou quaisquer opiniões que têm que achem importante partilhar Caso a aula de apresentação termine antes das duas horas dizer que só excepcionalmente a aula termina antes das duas horas