MC 906 - Inteligência Artificial
2° Semestre de 2005

Informações Gerais

Professor: Siome Klein Goldenstein
Sala: IC 04
Atendimento: Quartas 17:00-18:00
Horário: Terças, 21:00-22:40 - Sala: CB 02
Quintas, 19:00-20:40 - Sala: CB 02
Ementa e critérios.

Notícias Importantes

15/12/2005
Tabela final com todas as notas.

Bibliografia

Referência Principal:
Inteligência Artifical. (link do original em inglês)
Stuart Russell e Peter Norvig.
Editora Campus.
Referências Auxiliares:
The Elements of Statistical Learning:
Data Mining, Inference, and Prediction.
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman,
Springer. 		Machine Learning.
Tom Mitchell,
McGraw-Hill.
Álgebra Linear
Boldrini, Costa, Figueiredo e Wetzler,
Ed. Harbra, 3ª Edição. 		Principles of Communication Engineering
Wozencraft, Jacobs
Waveland Press Inc 1965. (Capts. sobre probablidade)

Cronograma

Dia Data Aula Tópico Extra Entrega
Ter 02/08 1 Introdução à Inteligência Artificial.    
Qui 04/08 2 Revisão de Álgebra Linear I. Boldrini:
 Cap. 4.1-4.7,8.1,8.3.		  
Ter 09/08 3 Revisão de Álgebra Linear II. Boldrini:
 Cap. 5.1-5.4,6.1-6.2.		  
Qui 11/08 4 Revisão de Probabilidade I. Wozencraft:
 Cap. 2. 		 
Ter 16/08 5 Revisão de Probabilidade II. Wozencraft:
 Cap. 2. 		 
Qui 18/08 6 Busca Sem Informação. AIMA Cap. 3.  
Ter 23/08 7 Busca com Informação. AIMA Cap. 4.1-4.2.
Lista 1. 		 
Qui 26/08 8 Otimização não linear local. AIMA Cap. 4.3-4.4 e outros.  
Ter 30/08 9 Algoritmos Genéticos. ML Cap. 9.
AIMA Cap. 4.3-4.4. 		 
Qui 01/09 10 Busca para solução de problemas com restrições. AIMA Cap. 5.  
Ter 06/09 11 Busca Competitiva (jogos adversariais). AIMA Cap. 6.  
Qui 08/09 12 Teste Surpresa I. Surpresa! Lista 1.
Ter 13/09 13 Introdução ao Aprendizado Não-Supervisionado.
(atividade especial com verificação de presença) 		ESL Cap. 14,13.
ML Cap. 8.
AIMA Cap. 20.4.
Lista 2. 		 
Qui 15/09   Não houve aula.    
Ter 20/09 14 Modelo de distribuição. Verossimilhança, Estimador de Máxima Verossimilhança. Gaussiana Multidimensional. Wozencraft: Cap. 2.
  
Qui 22/09 15    Primeira Prova. Lista 2.
Ter 27/09 16 Gaussiana Multidimensional, Distância de Mahalonobis, PCA.
 ESL 14.5.
AIMA 20.3, 20.4		  
Qui 29/09 17 Clusterização em espaços vetoriais: três métodos básicos.
 ESL 13.2, 14.3.
AIMA 20.3, 20.4		  
Ter 04/10 18 Introdução:  Classificadores.
Mini correção da prova.
 AIMA 20.1,
ESL 1,2 ML 1, 2		  
Qui 06/10 19 Avaliação geral do curso de Ciência da Computação (CB-01).
 Lista 3.  
Ter 11/10 20 Árvores de Decisão.
 AIMA 18, ML 3.
  
Qui 13/10 21 Avaliação do Desempenho do Alg. de Aprendizado. AIMA 18, ML 3. ESL 7.
  
Ter 18/10 22 Redes Neurais I.
 AIMA 20.5, ML  4, ESL 11.  
Qui 20/10 23
 Redes Neurais II. AIMA 20.5, ML  4, ESL 11.  
Ter 25/10 Não houve aula.
 
Qui 27/10 Não houve aula.
Lista 3.
Ter 01/11 Não haverá aula pelo calendário oficial.
Qui 03/11 24 Naive Bayes.
 AIMA 20.2
  
Ter 08/11 25 Coletâneas de Classificadores.
 
Qui 10/11 26 Filtro de Kalman.
 AIMA 15.4
list 4.
  
Ter 15/11 Não haverá aula pelo calendário oficial.
Qui 17/11 27 Aplicação: Esteganálise (palestrante convidado)
 
Ter 22/11 28 Aplicações em Visão Computacional.
    
Qui 24/11 29    Segunda Prova.  
Ter 29/11 30 Correção da Prova, entrega do trabalho.
     lista 4.
Ter 13/12    Exame.

Trabalhos e Listas de Exercícios

  • Lista 1. Entrega 06/09.
  • Lista 2. Entrega 22/09.
  • Lista 3 e os dados necessários. Entrega 27/10.

    •  

    Siome Klein Goldenstein: [myfirstname](at) ic unicamp br