Objetivo

O objetivo desta disciplina é proporcionar aos alunos de pós-graduação em Ciência da Computação um panorama abrangente da Inteligência Artificial, visando aqueles interessados em realizar pesquisas nessa área. Abordando o atual paradigma fundamentado em Aprendizado de Máquina, que inclui Aprendizado por Reforço, o curso é dividido igualmente entre essa abordagem e métodos clássicos. Destinando-se a servir como um sólido ponto de partida para estudos em Inteligência Artificial, a disciplina estabelece uma base crucial para áreas mais específicas como Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo, Redes Neurais Convolucionais, Processamento de Linguagem Natural, Aprendizado por Reforço, entre outras.

Pré-requisitos

É esperado que os alunos estejam confortáveis com (1) programação em Python e (2) algoritmos e estrutras de dados. Também é esperado noções básicas de lógica, probabilidade, álgebra linear e cálculo. Esses tópicos da mátemática serão revisados de forma aplicada durante as aulas dos módulos que precisarem deles.

Conteúdo (60 horas)

1. Introdução à Inteligência Artificial (2h)
2. Busca no espaço de estados (4h)
3. Busca Local (4h)
4. Busca Competitiva e Jogos (6h)
5. Satisfação de Restrições (4h)
6. Agentes Lógicos (6h)
7. Raciocínio Probabilístico (4h)
8. Aprendizado de Máquina (18h)
9. Aprendizado por Reforço (12h)

Políticas de Atraso

• Trabalhos práticos e Projeto Final:
  • Penalização de 15% para cada dia de atraso
  • Cada atraso pode ser de no máximo 2 dias
• Provas:
  • Caso precise faltar a uma prova, avise o professor com antecedência que agendar outra data