Fundamentos Lógicos da IA - 2024-2
UnB-\(\gamma\)
Table of Contents
- 1. Material Didático e conteúdo programático (preliminar)
- 2. Plano de aulas
- 2.1. Aula 1 15_out
- 2.2. Aula 2 17_out
- 2.3. Aula 3 22_out
- 2.4. Aula 4 24_out
- 2.5. Aula 5 29_out
- 2.6. Aula 6 31_out
- 2.7.
Aula 705_nov SEMUNI - 2.8.
Aula 807_nov SEMUNI - 2.9. Aula 9 12_nov
- 2.10. Aula 10 14_nov
- 2.11. Aula 11 19_nov
- 2.12. Aula 12 21_nov
- 2.13. Aula 13 26_nov
- 2.14. Aula 14 28_nov
- 2.15. Aula 15 03_dez
- 2.16. Aula 16 05_dez
- 2.17. Aula 17 10_dez
- 2.18. Aula 18 12_dez
- 2.19. Aula 19 17_dez
- 2.20. Aula 20 19_dez
- 2.21.
Aula 2124_dez RECESSO - 2.22.
Aula 2226_dez RECESSO - 2.23.
Aula 2331_dez RECESSO - 2.24.
Aula 2402_jan RECESSO - 2.25. Aula 25 07_jan
- 2.26. Aula 26 09_jan
- 2.27. Aula 27 14_jan
- 2.28. Aula 28 16_jan
- 2.29. Aula 29 21_jan
- 2.30. Aula 30 23_jan
- 2.31. Aula 31 28_jan
- 2.32. Aula 32 30_jan
- 2.33. Aula 33 04_fev
- 2.34. Aula 34 06_fev
- 2.35. Aula 35 11_fev
- 2.36. Aula 36 13_fev
- 2.37. Aula 37 18_fev
- 2.38. Aula 38 20_fev
- 3. Plano de Aulas
- 4. Presença
- 5. Notas
Table of Contents
- 1. Material Didático e conteúdo programático (preliminar)
- 2. Plano de aulas
- 2.1. Aula 1 15_out
- 2.2. Aula 2 17_out
- 2.3. Aula 3 22_out
- 2.4. Aula 4 24_out
- 2.5. Aula 5 29_out
- 2.6. Aula 6 31_out
- 2.7.
Aula 705_nov SEMUNI - 2.8.
Aula 807_nov SEMUNI - 2.9. Aula 9 12_nov
- 2.10. Aula 10 14_nov
- 2.11. Aula 11 19_nov
- 2.12. Aula 12 21_nov
- 2.13. Aula 13 26_nov
- 2.14. Aula 14 28_nov
- 2.15. Aula 15 03_dez
- 2.16. Aula 16 05_dez
- 2.17. Aula 17 10_dez
- 2.18. Aula 18 12_dez
- 2.19. Aula 19 17_dez
- 2.20. Aula 20 19_dez
- 2.21.
Aula 2124_dez RECESSO - 2.22.
Aula 2226_dez RECESSO - 2.23.
Aula 2331_dez RECESSO - 2.24.
Aula 2402_jan RECESSO - 2.25. Aula 25 07_jan
- 2.26. Aula 26 09_jan
- 2.27. Aula 27 14_jan
- 2.28. Aula 28 16_jan
- 2.29. Aula 29 21_jan
- 2.30. Aula 30 23_jan
- 2.31. Aula 31 28_jan
- 2.32. Aula 32 30_jan
- 2.33. Aula 33 04_fev
- 2.34. Aula 34 06_fev
- 2.35. Aula 35 11_fev
- 2.36. Aula 36 13_fev
- 2.37. Aula 37 18_fev
- 2.38. Aula 38 20_fev
- 3. Plano de Aulas
- 4. Presença
- 5. Notas
1. Material Didático e conteúdo programático (preliminar)
- Introdução
- Introdução à lógica clássica
- Lógica de primeira ordem
- Representações proposicionais
- Procedimentos automáticos de prova
- Problema de satisfatibilidade (SAT)
- Algoritmos para SAT
- Busca em grafos e/ou
- Formas não clausais de representação
- Planejamento
- Aplicações em planejamento \(1\)
2. Plano de aulas
2.1. Aula 1 15_out
- Introdução
- Objetivos da disciplina
- Método de avaliação
- Conceitos Gerais
2.2. Aula 2 17_out
- Planejamento
- Getting Started with Automated Planning
- apostila muito interessante para iniciação em PDDL
- Planning Wiki
- Disponibilizado acesso ao sistema de edição PDDL para a disciplina:
- 🆕 ♨️ https://plan-editor.naquadah.com.br/
- Logando com as suas credenciais da
chococino
você aumenta habilita mais tempo de processo e maior acesso à memória
- Logando com as suas credenciais da
- 🆕 ♨️ https://plan-editor.naquadah.com.br/
- Grupo Secreto de alunos da disciplina
2.3. Aula 3 22_out
- criação de um domínio e problema simples para entendimento da dinâmica do PDDL
2.4. Aula 4 24_out
- extensão de do domínio criado em sala
2.5. Aula 5 29_out
- Criação de um contador em PDDL
- teste em cima do domínio que está sendo criado em sala
2.6. Aula 6 31_out
- Definição das diretivas
when
,forall
,existis
do PDDL. - Definição dos domínios a serem apresentados pelos grupos
2.7. Aula 7 05_nov SEMUNI
- Semana Universitária. Alunos dispensados
2.8. Aula 8 07_nov SEMUNI
- Semana Universitária. Alunos dispensados
2.9. Aula 9 12_nov
- Início das apresentações dos domínios distribuídos para as equipes
2.10. Aula 10 14_nov
2.11. Aula 11 19_nov
2.12. Aula 12 21_nov
2.13. Aula 13 26_nov
2.14. Aula 14 28_nov
2.15. Aula 15 03_dez
2.16. Aula 16 05_dez
2.17. Aula 17 10_dez
2.18. Aula 18 12_dez
2.19. Aula 19 17_dez
2.20. Aula 20 19_dez
2.21. Aula 21 24_dez RECESSO
- Recesso natalino
2.22. Aula 22 26_dez RECESSO
- Recesso natalino
2.23. Aula 23 31_dez RECESSO
- Recesso natalino
2.24. Aula 24 02_jan RECESSO
- Recesso natalino
2.25. Aula 25 07_jan
2.26. Aula 26 09_jan
2.27. Aula 27 14_jan
2.28. Aula 28 16_jan
2.29. Aula 29 21_jan
2.30. Aula 30 23_jan
2.31. Aula 31 28_jan
2.32. Aula 32 30_jan
2.33. Aula 33 04_fev
2.34. Aula 34 06_fev
2.35. Aula 35 11_fev
2.36. Aula 36 13_fev
2.37. Aula 37 18_fev
2.38. Aula 38 20_fev
- Finalização da disciplina
3. Plano de Aulas
O plano de ensino e plano de aulas é um PLANO e pode sofrer modificações ao longo do semestre de acordo com o rendimento da turma.
Curso: | Engenharia de Software | Período Letivo | 2023/2 |
Disciplina: | Tópicos Especiais de ES - FLIA | Código | |
Carga Horária: | 60 horas | Créditos | 04 |
3.1. Horários das aulas e atendimento
- Aulas:
- {terça,quinta}-feira, das 14:00 às 15:50
- Atendimento:
- por e-mail nos dias e horário das aulas
- caso necessário será aberto uma CALL para sanar as dúvidas
- por e-mail nos dias e horário das aulas
- E-mail:
- bruno.ribas EM unb.br
- Página:
3.2. Método
Aula expositiva por meio de aula síncronas em Sala de Aula, quadro branco, lista de exercícios e, material de apoio disponibilizado no Youtube (gravados ou em live stream).
3.3. Critérios de Avaliação
- A avaliação será feita por um conjunto de trabalhos, com pesos
variáveis.
- Os trabalhos deverão ser apresentados ao longo da disciplina, e representam os checkpoints dos assuntos estudados
- As notas serão compostas por um número inteiro no intervalo \([0,100]\);
- As avaliações serão compostas por questões, podendo ser, a critério do professor, teóricas e/ou práticas
- Qualquer tentativa de fraude nas provas implicará em média ZERO no semestre para todos os envolvidos.
3.3.1. Presença
- Em atividades presenciais será passada uma lista de presença;
- Para atividades a distância uma atividade específica de presença será passada com um prazo determinado pelo professor.
A entrega DENTRO do prazo é obrigatória para todos os alunos.
3.3.2. Menção Final
As notas serão calculadas conforme a equação abaixo:
\begin{align} M_F = \frac{ \sum_{i=0}^{N}(K_i * T_i) + K_f*TF}{K_f+\sum_{i=0}^{N}(K_i)} \end{align}- Onde \(K_i\) e \(K_f\) são os pesos das atividades. Os pesos serão divulgados pelo professor no momento da divulgação da atividade
3.3.3. Critérios de aprovação
Obterá aprovação no curso o aluno que cumprir todas as exigências listadas abaixo:
- \(M_F >= 50\); e
- Presença em \(75\%\) ou mais das aulas.
Por fim, a menção final do curso é dada de acordo com a tabela abaixo:
\(M_F\) | Menção | Descrição |
\(0\) | SR | Sem rendimento |
\([1,29]\) | II | Inferior |
\([30,49]\) | MI | Médio Inferior |
\([50,69]\) | MM | Médio |
\([70,89]\) | MS | Médio Superior |
\([90,100]\) | SS | Superior |
3.4. Bibliografia
- Algorithms in C , Robert Sedgewick
- CORMEN, Thomas H.; LEISERSON, Charles E.; RIVEST, Ronald L.; STEIN, Cli or. Algoritmos: Teoria e Prática. 2a.edição, Campus.
- (eBrary) CORMEN, Thomas H.; LEISERSON, Charles E.; RIVEST, Ronald L. Introduction to Algorithms. MIT Press, 2014.
- (eBrary) Biere, Armin and Heule, Marijn J. H. and van Maaren, Hans and Walsh, Toby Handbook of Satisfiability, 2009.
- RIBAS Bruno C; Um método de pré-processamento de fórmulas SAT e pseudo-boolean baseado em técnicas de programação linear inteira mista, 2015
- RIBAS Bruno C; Suguimoto RM; Montano RANR; Silva F; Bona LCE; Castilho M; On modelling virtual machine consolidation to pseudo-Boolean constraints, 2012
- RIBAS Bruno C; Suguimoto RM; Montano RANR; Silva F; Bona LCE; Castilho M;PBFVMC: A New Pseudo-Boolean Formulation to Virtual-Machine Consolidation, 2013
- Montano RANR; RIBAS BC; Planning as Mixed-Horn Formulas Satisfiability 2017
- RUSSEL Stuart; Norvig Peter; Artificial Intelligence: A Modern Approach, 2020
- https://planning.wiki/ - Planning.Wiki - The AI Planning & PDDL Wiki
- Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3a. Ed. S. Russel and P. Norvig. (cap 7, slides)
- Chin-Liang Chang, Richard Char-Tung Lee. Symbolic logic and mechanical theorem proving. San Diego, CA : Academic Press, 1987.
- A knowledge compilation map. A. Darwiche and P. Marquis. JAIR. 2002
4. Presença
- Publicado diretamente no SIGAA
5. Notas
5.1. Trabalhos que valem nota
5.1.1. Trabalho 1 - Peso: 1
- Apresentação de Domínio PDDL
- Data: 12 e 14 de novembro de 2024
- Todas equipes devem enviar os slides, e materiais de apoio, até às 13h do dia 12 de novembro para o professor
- Modo de apresentação
- Todos devem estar presentes no dia da apresentação
- O professor irá sortear o próximo a realizar a apresentação
- O professor irá sortear um dos membros da equipe para realizar a apresentação. Caso a pessoa sorteada não esteja presente, o grupo receberá nota \(0\).
- A nota do grupo será atribuída de acordo com a apresentação da pessoa sorteada
- Tempo de apresentação: 15minutos
- Os alunos devem apresentar:
- Do que se trata o domínio
- Qual a motivação do domínio existir
- existe artigo científico publicado a respeito do domínio?
- Análise crítica sobre o domínio e o conjunto de problemas
- Existem ferramentas de apoio? (que criam arquivos de
problema? que animam um plano ?)
- apresentar as ferramentas existentes
- Deve ser apresentada uma tabela de execução dos problemas
disponíveis
- Executar os problemas disponíveis nas máquinas da
universidade com tempo limite de 5minutos em
configurações AGL, SAT e OPT
- identificar em quantas instâncias cada configuração encontrou alguma solução
- computar diferença dos custos dos planos encontrados e apresentar em gráfico
- Executar os problemas disponíveis nas máquinas da
universidade com tempo limite de 5minutos em
configurações AGL, SAT e OPT
- Apresentar as principais ações e predicados do domínio
- identificar os principais desafios de modelagem do domínio (existe contador? como empilham algum elemento? como enfileram? como iteram entre os possíveis componentes do problema? As ações possuem muitos parâmetros? As precondições são complicadas ou enxutas?)
- Existem ferramentas de apoio? (que criam arquivos de
problema? que animam um plano ?)
- Os alunos devem apresentar:
- Grupos E DOMÍNIOS
- Grupo 1 - Scanalyzer 3D IPC2008 , Slides
- Arthur Heleno do Couto da Silva
- Christian Hirsch Santos
- *Eduardo Silva Waski
Fabio Gabriel da Silva Barbosa- Giovana Martins de Brito
- Giovanni Dornelas Ferreira
- Joao Paulo Barbosa Pereira Nunes
- José Victor Gabriel Menezes da Costa
- Julio César Martins Franca
- Mateus Santos Negrini
- Grupo 2: A Good Snowman is Hard to Plan , Slides
- Arthur Ribeiro
- *Caio Felipe
- Carlos Eduardo
- Gabriel Moura
- Gabriel Soares
Gustavo Gontijo- Henrique Camelo
- Hugo Queiroz
- Leonardo Henrique
- Mateus Vieira
- Grupo 3: settlers IPC2018 , Slides
- *Alex Gabriel Alves Faustino - 200056603
- Artur Handow Krauspenhar - 231034082
Dara Maria Barbosa de Sousa - 202046040Eduardo de Almeida Morais - 231011275- Giovanni Alvissus Camargo Giampauli - 211043647
- Marina Márcia Costa de Souza - 200041606
Murilo Schiler Lopes Santana - 150142536- Pedro Gomes Oliveira - 211031440
- Thales Duarte Alcântara de Oliveira - 221035095
- Willian Wagner Xavier Ramos da Silva - 231011865
- Grupo 4: spider IPC 2018
- André Luís - 232024492
- Arthur Grandão - 211039250
- Débora Moreira - 222015103
Felipe Matheus - 221031274- João Pedro Costa - 190030801
- Mariana Rio - 190058455
- Matheus Brant - 222037737
- Pedro Ferreira Gondim - 222026377
- Túlio Celeri - 222026715
Victor Augusto - 221031238
- Grupo 5: terms IPC 2018
- Arthur Augusto Rezende da Paixão - 211031600
- Breno Henrique de Souza - 202015984
Felipe Júnior Duarte da Silva- 231012192Gabriel Neves Alves da Costa - 190087510- Igor Silva - 202016560
- Isaac Menezes Pereira - 190088885
Lucas Alves Vilela - 211062141Luciano Alves do Brasil Schindel Machado - 180126130- Luiz Guilherme Palhares Pettengill - 1501382022
- Vinícius Alves - 190039116
- Grupo 6: Tidybot IPC 2011 , Slides
- Arthur Mendonça Arruda - 231033737
Felipe Hermes Fernandes - 180031767- Gabriel Lopes de Amorin - 231012129
- *Henrique Souza Lavarini - 211061888
João Gabriel David dos Anjos - 232021688- Lucas Mendonça Arruda - 231035464
Mariana Pereira da Silva - 232029210- Mariana Ribeiro
- Samuel Nogueira Caetano - 231027186
- Grupo 1 - Scanalyzer 3D IPC2008 , Slides
5.2. Consolidadas
ainda não tem 🫤