Currículo
Agentes Autónomos (Dtda) 04088
Contextos
Groupo: Tecnologias Digitais e Inteligência Artificial - 2023 > 1º Ciclo > Unidades Curriculares Obrigatórias
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
OA1: Definir os conceitos fundamentais de agentes autónomos e sistemas multiagente. OA2: Explicar e distinguir arquiteturas de agentes e métodos de coordenação e cooperação multiagente. OA3: Aplicar algoritmos de aprendizagem por reforço em contextos individuais e multiagente. OA4: Projetar e implementar soluções baseadas em agentes em ambientes simulados. OA5: Avaliar criticamente o comportamento e desempenho de agentes em tarefas de interação complexa.
Programa
CP1: Introdução a agentes autónomos – propriedades, modelos e aplicações. CP2: Arquiteturas de agentes – reativas, deliberativas, híbridas e orientadas ao conhecimento. CP3: Sistemas multiagente – comunicação, coordenação, cooperação e negociação. CP4: Fundamentos de aprendizagem por reforço – modelos, políticas, funções de valor e algoritmos clássicos (Q-learning, SARSA). CP5: Aprendizagem multiagente e ambientes de simulação – ambientes competitivos e cooperativos.
Método de Avaliação
A avaliação ao longo do semestre inclui: - Projeto prático de desenvolvimento de sistema multiagente com aprendizagem realizado em grupo (máximo de 3 alunos), incluindo um relatório (30%) e uma defesa oral com nota individual (20%). Nota mínima de 8 valores. - Teste individual (30%) para aferição de conhecimentos teóricos. - Participação em aula e trabalhos semanais (20%). O uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA), incluindo IA generativa como o ChatGPT, é permitido para apoio técnico e deve obrigatoriamente ser referenciado de forma explícita.. O Exame Final é um exame escrito, individual, sem consulta, com toda a matéria. Realiza exame final, na época 1, 2 ou especial, quem não tenha concluído com sucesso a avaliação ao longo do semestre, com uma nota média superior ou igual a 9,5 (em 20).
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 113.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Russell & Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach (2022) (capitulos escolhidos) Sutton & Barto, Reinforcement Learning: An Introduction (2020) (Capitulos escolhidos):
Secundária
- Disponibilizada no início do semestre com base nos interesses dos estudantes e atualizações recentes.: