Notas Finais
As notas FINAIS
Revisão das notas, reclamações e coradeira na 3a feria (dia 26) na
minha sala, no horario da aula.
Exame
O exame sera no dia 10/7, as 14 horas na sala de aula. CONFIRMEM VIA
EMAIL que voce fara o exame.
O exame sera parecido com a prova.
Apresentacao final do trabalho em grupo
Apresentacao de 45 minutos, não precisa ter a presença de todos os
membros do grupo. O software PRECISA estar funcionado na
demostração.
Horários disponíveis para a apresentação.
- 3a dia 19
- 12h:
- 13h: Trilha
- 14h:
- 15h: Futebol
- 4a dia 20
- 11h:
- 12h: Mentiras
- 13h: Safewalk
- 14h: Tetris
- 15h: Damas
- 5a dia 21
- 10h: Voz
- 11h: Basquete
- 12h: Assintura
- 13h: Coracao
- 14h: Truco
- 15h: Organizador de tarefas
Cada grupo deve me mandar um email selecionando pelo menos 2 horários
acima (em ordem de preferência). Eu vou tentar confirmar o mais
rápido possível.
Apresentação será na minha sala (provavelmente).
Trabalho individual
ATENÇÃO: a entrega do trabalho individual ficou para o dia 12/6
Entrega do trabalho, via email, ate a meia noite do 12/6.
O arquivo como os dados p/ o trabalho idividual: digitos.zip
Especificação do trabalho aqui
a versao 3 Esta versão inclui a explicação de como definir qual é a classe
de cada cluster para calcular a taxa de acerto.
Data de entrega: 12/6
Prova
Voce pode trazer uma folha de sulfite (frente e verso) com suas
anotações p/ a prova
A prova cobre toda a materia até a aula de algoritmos genéticos
Uma lista de exercicios para treinar.
Apresentação - andamento do trabalho
O que deve ser coberto na apresentação:
- Se o trabalho é baseado em aprendizado, de onde vieram os
dados. que algoritmos já foram tentados, o que deu certo e o que
não deu certo até agora.
- Se o trabalho é basedo em busca - que funções de
avaliação/heurísticas foram tentadas até agora, o que deu certo e o
que deu - e como o programa foi testado
- deixe claro que decisões voces tomaram - que simplificações foram
feitas e como o projeto se desenvolverá nos próximos 15-20 dias.
A ordem de apresentação será a seguinte, 4 grupos por dia, 20 min de
apresentação cada:
- dia 22/5: Truco, Futebol, Trilha, Tetris
- dia 24/5: Voz, Mentiras, Organizador, Basquete
- Dia 29/5: Leilões, Damas, Coracao e outros grupos ainda não formados
A lista com os gupos esta aqui (nome do grupo e membros).
Ha ainda 12 alunos que não estao em nenhum grupo nem me
comunicaram nada sobre isso. Sem o trabalho em grupo, a nota máxima
é 60 (ainda da para passar!).
Atendimento
Alunos que precisarem de atendimento extra-classe devem enviar um e-mail com 24 horas de antecedencia
Horário
3a e 5a das 14:00 as 16:00 CB11
Avaliação
A avaliação desta disciplina terá os seguintes componentes:
- Uma prova (40%)
- Um trabalho prático individual implementado em R (20%).
Especificacao a ser anunciada. Um relatorio e o codigo devem ser
submetidos
- Um trabalho prático em grupo (40%). Os grupos pode ter no minimo
3 pessoas e no maximo 4, podem ser implementados em qualquer
linguagem de programação. O tema do projeto deve ser discutido antes
com o professor. A nota deste projeto será dividida em 4
partes:
- Apresentacao incial do projeto (5%) - 10 min por projeto. Esta
apresentacao deve se centrar em porque o projeto é
interessante.
- Andamento do projeto (10%)- 30 min. Centrado no que foi feito depois
de 2 meses de andamento - o que deu e nao deu certo.
- Apresentacao final do projeto (10%) - 60 min.
- Relatorio final do projeto. (15%)
Datas
Prova: 5/Junho
Projeto Individual: a ser anunciado
Projeto em grupo
- Criacao inicial dos grupos: me enviar email começando em 14/3 com os membros do
grupos e uma breve descrição do problema (1 a 2 paragrafos)
- Apresentação: 15/3, 20/3, 22/3 e 27/3 (10 a 15 min cada grupo)
- Definição final dos grupos: me enviar email até o 31/3 com a
definicao do problema e os membros do grupo;
- Andamento: 22 a 29 de Maio
- Apresentação final: Nas
semanas de 11 e 18 de junho com algumas apresentacoes fora do horario de
aula
- Relatorio final: 22/Junho
Programa do curso
Os tópicos a serem discutidos no curso serão:
- 1. Agentes inteligentes (cap 2)
- 2. Busca sem informação (cap 3)
- 3. Busca com informação, gulosa, A* (cap 4)
ca
- 5. Busca competitiva (cap 6)
- 5.5 Busca em dominios estocasticos (cap 17.1 e 17.2)
- 6. Incerteza, probabilidade, independencia e regra de bayes (cap 13)
- 7. Redes bayesianas (cap 14)
- 8. Tomada de decisões
- 9. Aprendizado de maquina:
- Aprendizado estatistico (supervisionado, não-supervisionado e semi-supervisionado)
- Arvores de decisão
- Redes bayesianas, redes neurais, modelos de markov escondidos
- Support vector machines
- 10. Tópicos em IA
Livros texto
- Artificial Intelligence – A Modern Approach. Stuart Russell and Peter Norvig. Pearson. (2010, 2a ed.)
- Pattern Recognition and Machine Learning. Christopher M. Bishop. Springer. (2006)
Aulas
