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Inteligência Artificial 2016/2017

  • 5 ECTS
  • Lecionada em Português
  • Avaliação Contínua

Objetivos

Compreender como se constroem sistemas inteligentes integrando soluções para problemas de programação concretos.
O aluno deverá compreender:
1. O papel das técnicas de resolução de problemas
2. As técnicas de aprendizagem a partir de grandes volumes de dados para a construção de sistemas inteligentes.

Pré-Requisitos Recomendados

Programação em Java

Método de Ensino

Nas aulas teórico-práticas será utilizado o método expositivo-ativo com demonstração de exemplos práticos e discussão dos temas abordados.
Nas aulas práticas os alunos desenvolverão vários pequenos projetos onde terão a oportunidade de programar as técnicas abordadas nas aulas teórico-práticas.

Conteúdos Programáticos

1. O que é a IA.
2. Agentes inteligentes. Tipos de agentes. Ambientes.
3. Resolução de problemas por pesquisa. Formulação de problemas. Estratégias de pesquisa.
4. Pesquisa não informada e pesquisa informada.
5. Satisfação de restrições.
6. Jogos. Algoritmo mini-max. O corte alfa-beta.
7. Aprendizagem. Árvores de decisão. Classificador vizinhos mais próximos.
8. Redes neuronais.
9. Teorema de Bayes. Classificador naive-Bayes.

Bibliografia e Webgrafia Recomendada

Stuart J. Russel and Peter Norvig. Artificial Intelligence - A Modern Approach, Pearson, Third edition, 2010, ISBN: 978-0-13-207148-2.

Ernesto Costa e Anabela Simões. Inteligência Artificial - Fundamentos e Aplicações, FCA, Segunda Edição, 2008, ISBN 978-972-722-340-4.

Planificação Semanal

1. Apresentação. História da IA. Agentes. Tipos de ambientes.
2. Tipos de agentes. Pesquisa.
3. Pesquisa não informada.
4. Pesquisa informada.
5. Exercícios.
6. Satisfação de restrições.
7. Jogos. Minimax. Corte alfa-beta.
8. Aprendizagem. Classificador vizinho mais próximo.
9. Mini-teste (data a confirmar)
10. Árvores de decisão.
11. Exercícios.
12. Raciocínio probabilístico com base no teorema de Bayes.
13. Classificador naive-Bayes.
14. Redes neuronais.
15. Mini-teste (data a confirmar).

Coerência do programa para com os objetivos

Os tópicos 1 a 6 permitem transmitir as principais técnicas de resolução de problemas por pesquisa e satisfação de restrições, e sistemas multi-agente simples (objetivo 1).
Os tópicos 7 a 9 permitem que o aluno compreenda os mecanismos básicos de aprendizagem e extração de informação de grandes volumes de dados (objetivo 2).

Coerência dos métodos de ensino para com os objetivos

As aulas teórico-práticas permitem a exposição, demonstração e discussão dos temas abordados.
As aulas práticas servirão resolver problemas práticos concretos e para acompanhar a realização de trabalhos de programação para treino das técnicas ensinadas.

competência genérica relevantedesenvolvida?avaliada?
Análise e sínteseSimSim
Aptidão para aplicação na prática dos conhecimentos teóricosSimSim
Capacidade crítica e de avaliaçãoSimSim
Capacidade de auto-critica e de auto-avaliação  
Capacidade de decisãoSimSim
Capacidade de investigaçãoSim 
Competência em informática e uso de novas tecnologiasSimSim
Comportamento ético e responsável  
Criatividade  
Gestão da informação e da aprendizagemSim 
Preocupação com a eficáciaSimSim
Resolução de problemasSimSim
Saber organizar, planear e gerirSim 
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