Introdução à Inteligência Artificial

Objectivos

A definir.

Caracterização geral

Código

100159

Créditos

5.0

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

A definir.

Bibliografia

Russell, Stuart, and Norvig, Peter. Artificial Intelligence: a Modern Approach, 4th. Edition, Prentice Hall, 2020 ; Chitta Baral, "Knowledge Representation, Reasoning and Declarative Problem Solving", Cambridge University Press, 2003; "The Description Logic Handbook: Theory, Implementation and Applications, 2nd Edition", Franz Baader, Diego Calvanese, Deborah L. McGuinness, Daniele Nardi, Peter F. Patel-Schneider, Cambridge University Press, 2007;  Wooldridge, Michael. An introduction to MultiAgent Systems, 2nd. Edition, John Wiley, 2009; - L Sterling and E Shapiro, "The Art of Prolog: Advanced Programming Techniques (Logic Programming) (2nd ed.)", MIT Press, 1994; - I Bratko, "Prolog Programming for Artificial Intelligence (3rd ed.)", Addison-Wesley, 2001.

Método de ensino

A unidade curricular baseia-se em aulas teóricas-práticas e aulas laboratoriais. As aulas teóricas-práticas incluem a apresentação de conceitos e metodologias e discussão, assim como a demonstração da resolução de problemas.  As aulas laboratoriais destinam-se à resolução presencial de alguns exercícios propostos e para os quais o docente esclarece as dúvidas existentes.

Método de avaliação

Avaliação:

1ª Época: teste 1 (30%); + trabalhos práticos (70%)

2ª Época: Exame (100%) ou Exame (50%) + trabalhos práticos (50%)

Conteúdo

A unidade está organizada em sete Unidades de Aprendizagem (UA):

UA1 - Visão geral e breve história da IA

LU2.Representação de Conhecimento e Raciocínio

- Agentes de software (Agentes cognitivos v. Agentes reativos, modelo BDI, ...)

- Introdução ao Prolog

LU3. Resolução de problemas

- Agentes e problemas de pesquisa

- Pesquisa cega e  Pesquisa heurística

- Pesquise com oponentes (jogos)

LU4. Abordagens para o problema da aprendizagem

- Agentes aprendizes.

- Aprendizagem conceitual e indutiva

- Raciocínio baseado em Casos

- Breve introdução às redes neuronais artificiais

LU5. Computação evolutiva

- Breve introdução aos Algoritmos Genéticos

- Vida Artificial

- Sistemas Imunológicos Artificiais - AIS

LU6. AI distribuída

- Sociedades de agentes de software

- Estratégias e abordagens

LU7. Futuro da Inteligência Artificial e impactos sociais e filosóficos

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: