Currículo

Inteligência Artificial L0731

Contextos

Groupo: ETI - 2020 > 1º Ciclo > Unidades Curriculares Obrigatórias

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

Após a conclusão da UC, os alunos devem (OA1) Ter consciência das vantagens e desafios da utilização de abordagens de IA para o desenvolvimento de sistemas e modelos, em particular métodos de procura, de representação e raciocínio, de adaptação e de aprendizagem automática; (OA2) Saber identificar os requisitos dos sistemas e/ou dos modelos a criar; (OA3) Escolher as abordagens tecnológicas mais adequadas aos requisitos de AO2: métodos de procura, de representação e raciocínio, de adaptação e de aprendizagem automática. (OA4) Compreender e saber usar as abordagens apresentadas na UC para o desenvolvimento de sistemas e na modelação da realidade.

Programa

(CP1) Noções fundamentais de IA com destaque para a abordagem baseada em procura (CP2) Algoritmos de procura: profundidade primeiro e largura primeiro, A* (CP3) Noções básicas de aprendizagem automática: supervisionada, por reforço, e não supervisionada (CP4) Algoritmos genéticos (CP5) Redes neuronais feedforward multicamada com backpropagation (CP6) Noções fundamentais relativas a conhecimento, representação, e arquitetura de sistemas baseados em conhecimento (CP7) Lógica de predicados de primeira ordem: representação e dedução (CP8) Conhecimento declarativo representado em Programação em Lógica (CP9) Sistemas de Regras baseadas na Fuzzy Logic

Método de Avaliação

Avaliação ao longo do semestre: - 2 Testes Intercalares (Nota Mínima em cada teste 8.5) [35% cada] - 2 projectos (Nota Mínima em cada projecto 9.5) [15% cada] As discussões orais finais dos projectos realizam-se em grupo após a entrega final, na(s) data(s) indicada(s) no seu enunciado. Um dos projectos será entregue terá entrega a meio do semestre e o outro na última semana de aulas. Apesar dos projectos serem desenvolvidos em grupo, a nota a atribuir a cada estudante do grupo é individualizada em função da contribuição do estudante para cada um dos projectos e da sua prestação na discussão oral. Avaliação por exames: [100%] - Primeira época - Segundo época - Época Especial Os testes e os exames podem ter grupos de perguntas com nota mínima Para ter acesso aos testes e exame, é necessário concluir todas as atividades da matéria lecionada até ao momento no Moodle. Pode ser exigido aos alunos que se inscrevam em provas de avaliação.

Carga Horária

Carga Horária de Contacto -

Trabalho Autónomo - 95.0

Carga Total -

Bibliografia

Principal

A cadeira assenta fundamentalmente nos apontamentos para as aulas sobre Sistemas Baseados em Conhecimento, e nos livros [Russell e Norvig 2003] sobre Inteligência Artificial, [Clocksin e Mellish 1994] sobre Prolog, e [Graham 1996] sobre LISP. Clocksin, W.F. e Mellish, C.S. 2003. Programming in Prolog Using the ISO Standard(Quinta Edição). Springer Verlag (existe na biblioteca, embora seja a quarta edição). Russell, S.; e Norvig, P. 2003. Artificial Intelligence: a Modern Approach, Prentice Hall. Capítulos 3 a 9. (existente na biblioteca). Graham, P. 1996. ANSI Common Lisp. PrenticeHall.:

Secundária

Linguagem de Programação Prolog Bratko, I. 1990. Prolog Programming for Artificial Intelligence. Addison Wesley Publishing Company (existente na biblioteca). Lógica de Predicados e Forma Clausal Michael R. Genesereth, Nils J. Nislsson. 1987. ?Logical Foundations of Artificial Intelligence?. Morgan Kaufman Publishers (Capítulos 2, 3 e 4) Sistemas Baseados em Conhecimento (Perspectiva teórica) - Ronald Brachman, Hector Levesque. 2004. "Knowledge Representation and Reasoning". Morgan Kaufmann - Mark Stefik. 1995. Introduction to Knowledge Systems?. Morgan Kaufmann: