CT-223 - Tópicos em Inteligência Artificial

Ementa

Resolução de Problemas através de Busca. Aprendizado de máquina: paradigmas supervisionado e não supervisionado. Árvores de decisão, Árvores de regressão e modelo. Random Forests. Raciocínio probabilístico. Modelos gráficos probabilísticos. Näive Bayes., Redes Bayesianas. Inferência bayesiana, clustering. Aprendizado por conjunto (ensemble). Simulações Multiagentes e Agent Based Modelling. Aplicações de Inteligência Artificial a economia, finanças e simulação baseada em agentes

Principais Referências Bibliográficas

  • Witten, I., Frank, E. Data Mining: Practical Machine learning Tools and Techniques. Elsevier. 2005
  • Stuart Russel, Peter Norvig, Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna. . Trad. da 3a. Ed.Campus- Elsevier Editora. 2013
  • Korb,K.Nicholson,A. Bayesian Artificial Intelligence. CRC Press.2011.
  • Pearl, Judea. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Network of Plausible Inference. Morgan Kaufmann, San Mateo, California. 1988.
  • Notas de Aula
    •
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    Slides das Aulas

                         



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