Aprendizagem e Decisão Inteligentes

Objetivos

1. Definir os principais conceitos na área dos Sistemas de Aprendizagem e na área dos Sistemas de Decisão Inteligente, com foco na resolução inteligente de problemas.
2. Conhecer os diversos paradigmas de aprendizagem e os modelos de decisão inteligente.
3. Aplicar os principais métodos e algoritmos à resolução inteligente de problemas.
4. Utilizar as ferramentas adequadas ao desenvolvimento de sistemas de resolução de problemas baseados na aprendizagem e decisão inteligentes

Programa

1. Introdução: sistemas de aprendizagem automática; modelos de decisão inteligente.
2. Paradigmas de aprendizagem: com supervisão; sem supervisão; por reforço.
3. Aprendizagem inteligente: conhecimento simbólico e não simbólico; modelos e algoritmos de aprendizagem.
4. Decisão inteligente: modelos de decisão baseados em incerteza; modelos de decisão baseados em conhecimento.
5. Ferramentas e aplicações: ferramentas de desenvolvimento; aplicação a problemas reais.
6. Tendências futuras e conclusões.

Bibliografia

• Russell, S., & Norvig, P. (2009). Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.). Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice Hall Press.
• Mitchell, T. M. (1997/2015/2016). Machine Learning (1st ed.). McGraw-Hill International Editions.
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• Feinberg, E. A., & Shwartz, A. (2002). Handbook of Markov Decision Processes: Methods and Applications. Springer US.
• Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2015). Reinforcement Learning: An Introduction, (2nd ed.). Cambridge: MIT Press.