Inteligência Artificial
Objectivos
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.
Caracterização geral
Código
100101
Créditos
6.0
Professor responsável
Vítor Manuel Pereira Duarte dos Santos
Horas
Semanais - A disponibilizar brevemente
Totais - A disponibilizar brevemente
Idioma de ensino
Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês
Pré-requisitos
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)
Bibliografia
The WWWW (Wonderful World Wide Web).
Método de ensino
Open-book mini-tests during the semester (40%). Closed-book written exam in the end of the semester (60%).
Método de avaliação
Inglês.
Conteúdo
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.
Cursos
Cursos onde a unidade curricular é leccionada: