Inteligência Artificial (MO416)

Hora e Local 3a e 5a: 10-12 IC 301 (no IC 3)
Atendimento:  3a e 5a 16:30, 4a todo dia, Sala 38 

Notas finais

As notas estao aqui

Projeto 1. Como eu comentei com voces, eu não seu como avaia-lo. O contato com a Genetica esta meio interrompido e portanto nao deu para testa-lo "na pratica". Portanto todos que entregaram o projeto em tempo tiraram OK

Projeto 2. Infelizmente os dados eram muito simples e todos acertaram 100% dos testes, a nao ser por um grupo. Assim todos tiraram OK

Apresentação. As notas foram bom, e fraco. A avaliação de fraco é necessariamente subjetiva, mas as apresentações fracas ou nao trouxeram nada de novo, ou foram muito improvisadas.

A nota final foi A para que teve até uma nota não OK ou não BOM e B para o outro caso.

Livro Texto:

Avaliação

Haverá um conjunto de projetos a serem feitos durante a matéria. Os projetos podem ser feitos individualmente ou em grupos de 2, mas os grupos devem mudar de projeto a projeto. Os alunos também deverão apresentar seminários ao final do semestre.

Projetos

Projeto de diagnóstico

Nesse diretorio há vários arquivos. O arquivo SINAIS.txt lista o codigo de um sintoma e seu nome. O aquivo DADOS.xls ou SINDROME.txt lista o codigo de 114 doenças e seus nomes (não precisa considerar as outras colunas). O arquivo SINSIN.txt relaciona codigos de sintomas e doenças. Crie um programa que tem alguma interface para que o usuario selecione os sintomas (talvez classificando-os por sistemas - ai vem alguns dos outros arquivos) e lista os possiveis diagnosticos. Se o programa rodar em Windows é até possivel que o programa seja usado pelo ambulatório de doenças genéticas da UNIFESP. Também seria interessante que algum grupo fizesse uma implementação baseada em Web Services, onde um processo envia o conjunto de sintomas e o Web Service devolve os possiveis diagnisticos e talvez quais novos sintomas perguntar ao paciente.

Projeto de classificação

Diferente do que eu falei em classe, não consegui dados reais para esse projeto. Portanto o projeto esará dados artificiais. O arquivo treino contem dados de treino. São 4 atributos de entrada, todos reais, e um de saida, que possui valores 1,2 e 3. Crie um classificador para esses dados e depois rode-o com os dados do arquivo teste. Me mande os resultados. Escreva tambem um relatório com as tecnicas e truques que voce usou no projeto. Não é preciso desenvolver nenhum codigo, se voce nao quiser. Pode usar um dos varios pacotes de aprendizado disponivel na rede. Ouvi dizer que o Weka é um bom pacote.

Seminarios

Tópicos para o semiário ja escolhidos Tópicos ainda nao escolhidos

Notas e links

Um artigo comparando varias tecnicas de fazer diagnosico baseado em modelo de funcionamento correto, usando programação logica (Prolog e derivados).

O artigo Forecasting with artificial neural networks: The state of the art. de Guoqiang Zhang, B. Eddy Patuwo and Michael Y. Hu International Journal of Forecasting Volume 14, Issue 1, 1998.

Plano (tentativa):

Links interessantes