Aulas
Os materiais públicos estão organizados em sequência didática. Selecione o PDF desejado e utilize as notas visuais, estudos guiados e visualizações para aprofundar os conteúdos.
Materiais e downloads
| Aula | Tema | |
|---|---|---|
| 00 | Visão Geral da Disciplina | Verificando PDF... |
| 01 | Introdução à Inteligência Artificial | Verificando PDF... |
| 02 | Agentes Inteligentes | Verificando PDF... |
| 03 | Representação do Conhecimento e Solução de Problemas | Verificando PDF... |
| 04 | Busca - Parte I: Estratégias não informadas e informadas | Verificando PDF... |
| 04 | Busca - Parte II: Busca local e ambientes complexos | Verificando PDF... |
| 05 | Lógica - Parte I: Conhecimento e agentes | Verificando PDF... |
| 05 | Lógica - Parte II: Lógica Proposicional | Verificando PDF... |
| 06 | LPO - Parte I: Sintaxe e semântica | Verificando PDF... |
| 06 | LPO - Parte II: Inferência | Verificando PDF... |
| 07 | Prolog: Programação lógica, unificação e busca | Verificando PDF... |
| 08 | Aprendizagem com Exemplos e Árvores de Decisão | Verificando PDF... |
| 09 | K-Nearest Neighbors e Preparação de Dados | Verificando PDF... |
| 10 | Support Vector Machines e PCA | Verificando PDF... |
| 11 | Atividade Integradora: DT, KNN e SVM | Verificando PDF... |
As Aulas 04, 05 e 06 possuem duas partes, cada uma com seu próprio PDF.
Organização dos conteúdos
- Fundamentos de IA (00-03): introdução, agentes inteligentes e formulação de problemas.
- Busca e otimização (04): estratégias não informadas, informadas e busca local.
- Conhecimento e raciocínio (05-07): Lógica Proposicional, LPO, inferência e Prolog.
- Aprendizagem de máquina (08-10): classificação, regressão, Árvores de Decisão, KNN, SVM e PCA.
- Consolidação (11): comparação experimental entre DT, KNN e SVM.
Sequência recomendada
- Consulte o PDF da aula e seus exemplos.
- Revise os principais conceitos nas notas visuais.
- Faça o estudo guiado.
- Explore os pseudocódigos e as visualizações disponíveis.
- Retome os exercícios e atividades para consolidar a aprendizagem.
Exemplos Python
Os exemplos das Aulas 08-11 utilizam numpy, pandas, matplotlib e scikit-learn. Para instalar os pacotes necessários:
python3 -m pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
Consulte também os exemplos e instruções no repositório. O uso de ambiente virtual é opcional e fica a critério do estudante.