Inteligência Artificial

Objetivos

O principal objectivo deste curso é proporcionar os conceitos fundamentais de Inteligência Artificial aos alunos para que eles possam entender o que é a IA.
A unidade pretende ainda dotar os alunos de competências que permitam aos alunos que demonstrarem interesse pela IA a continuação de estudos em cursos de pós-graduação.

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

Conhecimentos de programação

Bibliografia

Russell, Stuart, and Norvig, Peter. Artificial Intelligence: a Modern Approach, 4th. Edition, Prentice Hall, 2020 ;

Elaine Rich, Kevin Knight; Artificial intelligence. ISBN: 0-07-100894-2

Ernesto Costa e Anabela Simões; Inteligência artificial. ISBN: 972-722-269-2 (PT)

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

UA2.Representação de Conhecimento e Raciocínio

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

• Introdução ao Prolog

UA3. Resolução de problemas

• Agentes e problemas de pesquisa

• Pesquisa cega e Pesquisa heurística

• Pesquise com oponentes (jogos)

UA4. Abordagens para o problema da aprendizagem

• Agentes aprendizes.

• Aprendizagem conceitual e indutiva

•Raciocínio baseado em Casos

• Breve introdução às redes neuronais artificiais

UA5. Computação evolutiva

• Breve introdução aos Algoritmos Genéticos

• Vida Artificial

• Sistemas Imunológicos Artificiais - AIS

UA6. AI distribuída

• Sociedades de agentes de software

• Estratégias e abordagens

UA7. Futuro da Inteligência Artificial e impactos sociais e filosóficos

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada:

Licenciatura em Sistemas e Tecnologias de Informação