Introdução à Inteligência Artificial
Objetivos
O principal objetivo desta unidade curricular é dotar os alunos com os conceitos fundamentais da Inteligência Artificial de modo a que eles possam compreender o que é IA. A unidade visa ainda dotar os alunos de competências que permitam aos alunos que mostram ter interesse na IA continuar os estudos em cursos de pós-graduação.
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
Conhecimentos de linguagens de programação
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