Artificial Intelligence
Objectives
- Paradigms, areas and applications of Artificial Intelligence.
- Blind, informed and local search algorithms. Heuristics and evaluation functions. Complexity.
- Inference in propositional logic, first order logic and Bayesian networks. Limitations.
- Planning languages and algorithms for plan generation.
- Learning approaches and its essential algorithms.
- Model search problems, specify heurisitics and assess its behaviour in practice.
- Implement search algorithms. Parameterise and experiment with the algorithms.
- Model and solve problems with Logic Programming.
- Model knowledge with Bayesian networks. Perform predictive and diagnosis tasks.
- Choose appropriately instruments weighing the solution quality against the time/space necessary to obtain it.
- Justify or choose solutions.
- Do team work with report writing and deadline fulfillment.
- Abstract modelling capabilities.
General characterization
Code
1712
Credits
6.0
Responsible teacher
João Alexandre Carvalho Pinheiro Leite
Hours
Weekly - 5
Total - 69
Teaching language
Português
Prerequisites
Available soon
Bibliography
The adopted book is [Stuart Russell & Peter Norvig, 2010].
Some topics are covered only in [Costa & Simões, 2008].
The remaining books are optional readings.
Adopted
- Stuart Russel and Peter Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach, 3rd edition. Prentice-Hall, Inc., 2010.
- E. Costa e A. Simões. Inteligência Artificial. Fundamentos e Aplicações. 2nd Edition, FCA, 2008.
- L. Sterling and E. Shapiro. The Art of Prolog (2nd Ed.). MIT Press, 1994.
Complementary
- Matt Ginsberg. Essentials of Artificial Intelligence. Morgan Kaufmann, 1994
- Nils J. Nilson. Artificial Intelligence: A new synthesis. Morgan Kaufmann, 1998
- I. Bratko. Prolog Programming for Artificial Intelligence, 3rd Edition, Pearson-Education, 2001.
- P. Blackburn, J. Bos, e K. Striegnitz. Learn prolog Now! College Publications, 2006.
Teaching method
Available soon
Evaluation method
Avaliação
A unidade curricular tem duas componentes de avaliação que contribuem para a aprovação e classificação final:
- Componente de Avaliação Teórico-Prática
- Componente de Avaliação Sumativa
Componente de Avaliação Teórico-Prática
Poderá ser realizada através de dois testes teórico-práticos, em datas a indicar no CLIP, contribuíndo os dois testes com peso igual para a nota desta componente. Poderá ainda ser realizada através de um exame na época de recurso, em data a indicar no CLIP. A componente de avaliação Teórico-Prática, bem como a cada uma das suas partes (testes e exame), é classificada com uma nota de 0-20 valores, arredondada à primeira casa decimal.
Componente de Avaliação Sumativa
Para esta componente da avaliação contribuirá o desempenho dos alunos nas aulas práticas, incluindo a assiduídade, a participação activa nas tarefas dadas (exercícios de modelação, de implementação, etc.), e a resposta a pequenos questionários (quizz). A componente de avaliação sumativa é classificada com uma nota de 0-20, arredondada à primeira casa decimal.
Condições para Aprovação e Classificação Final
Para se obter aprovação à unidade curricular exige-se, cumulativamente, uma classificação não inferior a 9.5 valores na componente de avaliação Teórico-Prática e uma classificação final não inferior a 10 valores, sendo esta obtida através da média ponderada das duas componentes de avaliação, arredondada às unidades, com os seguintes pesos relativos:
- Componente de Avaliação Teórico-Prática: 70%
- Componente Sumativa: 30%
Notas de trabalhos realizados em edições anteriores
As notas da componente prática desta disciplina obtidas nos anos lectivos de 2012/2013 a 2018/2019 são válidas para a componente de avaliação Sumativa deste ano. Os alunos que pretendam manter a nota desta componente não se poderão inscrever em turnos práticos.
Subject matter
Theory:
1.Overview of Artificial Intelligence and its applications
2.Problem-solving
2.1.Search agents and search problems.
2.2.Blind search.
2.3.Heuristic search in state-space graphs. A* algorithm.
2.4.Local search and optimisation problems.
2.5.Adaptative agents.
2.6.Constraint Satisfaction Problems.
2.7.Adversarial search.
3.Knowledge Representation and Reasoning
3.1.Propositional logic.
3.2.First-order logic.
3.3.Logic programming
4.Planning
4.1.Logical representation of classical planning problems.
4.2.Planning languages and algorithms. Partial order planning.
4.3.GRAPHPLAN
5.Uncertainty and probabilistic reasoning
5.1.Probability theory and Bayes'''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''' rule.
5.2.Bayesian networks.
6.Machine Learning
6.1.Learning agents. Approaches to the learning problem.
6.2.Conceptual and inductive learning.
6.3.Neuronal networks.
7.Conclusion
Labs:
Informed Search
Local Search
Adverserial Search
Logic Programming
Planning
Uncertainty and Proabilistic Reasoning
Automated Learning
Programs
Programs where the course is taught: