Artificial Intelligence
Objectives
None. This is an introductory course, with a wide range of contents, but not very deep, in particular on the most advanced methods. No programming skills required. The mathematics used is extremely basic.
General characterization
Code
100101
Credits
6.0
Responsible teacher
Vítor Manuel Pereira Duarte dos Santos
Hours
Weekly - Available soon
Total - Available soon
Teaching language
Portuguese. If there are Erasmus students, classes will be taught in English
Prerequisites
Introdução
- Apresentação da disciplina
- História e ficção da IA
- Definição e principais conceitos
Representação do Conhecimento e Raciocínio
- Árvores de objetivos
- Factos e regras
- Inferência
- Prolog
- Incerteza: Sistemas de Inferência Fuzzy e Probabilística
- Ontologias e Web Semântica
Procura
- Procura básica
- Procura heurística
- Procura ótima
- Espaço de estados e ambientes dinâmicos
- Procura com restrições
- Avaliação de heurísticas
Jogos
- Algoritmo Minimax
- Minimax com Alpha-Beta
- Aprofundamento iterativo
Aprendizagem Automática
- Introdução, motivação e definição
- Clustering hierárquico e K-Means
- K-Nearest Neighbors
- Árvores de Decisão e Random Forests
- Redes Neuronais: Percetrão Multicamada, Deep Learning
- Support Vector Machines
- Computação Evolutiva: Algoritmos Genéticos e Programação Genética
Sistemas Complexos
Ética em IA (tópico transversal)
Bibliography
The WWWW (Wonderful World Wide Web).
Teaching method
Open-book mini-tests during the semester (40%). Closed-book written exam in the end of the semester (60%).
Evaluation method
Inglês.
Subject matter
As aulas incluem:
- Explicações teóricas (no quadro)
- Demonstrações (no computador)
- Exercícios (no papel)
- Utilização de algum software (no computador)
- Tutoriais dados por professores convidados
Na sala de aula, caneta e papel são OBRIGATÓRIOS!
Haverá muito pouco material em PDF. Os alunos DEVEM assistir às aulas.
Programs
Programs where the course is taught: