IPLUSO 2129

Inteligência Artificial

• ApresentaçãoPresentation

  O âmbito da unidade curricular de inteligência artificial, visa proporcionar aos alunos uma compreensão abrangente dos conceitos fundamentais, técnicas e aplicações dos ambientes de IA, preparando-os para áreas emergentes com posições futuras áreas relacionadas com estes conceitos.
• ProgramaProgramme

  Introdução à IA: Definição, história, abordagens e sistemas da IA; Características de ambientes e indicadores de performance; Ramos e áreas científicas da IA. Programação Declarativa (Lógica/Funcional): Introdução ao raciocínio e representação do conhecimento; Lógica Proposicional e de Primeira Ordem; Pesquisa informada, desinformada, local e adversa. Agentes Inteligentes: Conceitos de racionalidade e ambientes; Tipos e classes de agentes, funções, aplicações e medidas de desempenho. Problemas de Escalonamento: Definições, classificação e abordagens; Problemas de satisfação de restrições e pesquisa adversária. Algoritmos de Aprendizagem: Algoritmos genéticos, por reforço, supervisionada e não supervisionada; Algoritmo mínimo-máximo, poda alfa-beta, jogos de informação imperfeita e multi-jogadores. Meta-heurísticas e Hipe-heurísticas: Casos de estudo. Lógica Fuzzy e Sistemas Mistos (Neuro-Fuzzy): Casos de estudo.
• ObjectivosObjectives

  Compreender os principais componentes nos domínios da inteligência artificial, nomeadamente o conceito de “Agente”; Formular e resolver qualquer problema em que se possam aplicar técnicas de procura da Inteligência Artificial; Definir o espaço de estados para um dado problema, e optar pela melhor abordagem para o resolver / optimizar; Construir heurísticas dedicadas ao problema em causa de forma a melhorar a procura. Servir de base para fazer a ponte entre várias áreas relacionadas com a informática.
• BibliografiaBibliography

  [Stuart Russell], [Stuart Russell] - [ArtificialIntelligence.AModernApproach [3rdEdition,PrenticeHall,Inc.,2010; ISBN-10: 0136042597]; [Hart, P.E., Stork, D.G. and Duda, John], [Hart] - [Pattern classification ] [Willey & Sons ,ISBN-10:0471056693]; [Luger, G.F. and Stubblefield, W.A.,] [AI algorithms, data structures, and idioms in Prolog, Lisp, and Java][ 2009. Pearson Addison-Wesley, ISBN-10:0136070477]; [Burke, E. K., & Kendall, G. ] (Eds.). (2014). Search Methodologies. Springer US. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-6940- Inteligencia Artificial, Ernesto Costa e Anabela Simões 2008 FCA Editora; Prolog Programming for Artificial Intelligence, Ivan Bratko 2001 PEARSON EDUCATION
• MetodologiaMethodology

  Aprendizagem baseada em: Projectos, apoiados em software para validação, seja através de código ou da utilização de toolboxes; Quizes; Quebra-cabeças; Ensino a pares de modo a introduzir a oportunidade de pesquisarem independentemente; Apresentações de trabalhos;Alocação de tempo de aula de modo que os alunos possam realizar as apresentações à turma e debruçarem-se sobre o seu tema. Com a aprendizagem a pares, os alunos conseguem desenvolver competências de natureza diversa, como o estudo autónomo e a capacidade de realizarem comunicações técnico-científicas
• LínguaLanguage

  Português
• TipoType

  Semestral
• ECTS

  6
• NaturezaNature

  Obrigatório
• EstágioInternship

  Não