Disciplina Curricular

Computação Inteligente CInte

Mestrado Bolonha em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores - MEEC 2021

Contextos

Grupo: MEEC 2021 > 2º Ciclo > Opções Livres > Áreas Secundárias > Área Secundária - Sistemas de Computação

Período:

Grupo: MEEC 2021 > 2º Ciclo > Opções Livres > Áreas Secundárias > Área Secundária - Sistemas Ciberfísicos

Período:

Grupo: MEEC 2021 > 2º Ciclo > Área Principal > Áreas de Especialização Principais > Área de Especialização Principal de Sistemas de Computação > Algoritmos e Otimização

Período:

Grupo: MEEC 2021 > 2º Ciclo > Área Principal > Áreas de Especialização Principais > Área de Especialização Principal de Sistemas Ciberfísicos > Processamento de Dados

Período:

Peso

6.0 (para cálculo da média)

Pré-requisitos

O aluno deve ter competências adquiridas na área de Programação e de Algoritmos e Estruturas de dados.

Objectivos

A UC aborda a generalidade das técnicas computacionais associadas à área de Inteligência Computacional (Redes Neurais, Computação Evolucionária, Algoritmos inspirados em Enxames, Sistemas Híbridos), dando especial ênfase à sua aplicação na resolução de problemas complexos em que a formulação analítica não é possível ou é demasiado complexa devido a fatores como volume, ruído ou incerteza. Problemas típicos incluem classificação, otimização, predição, etc., num vasto conjunto de domínios aplicacionais, e.g., bioinformática, microeletrónica, energia, finanças, etc. Mais, são ainda discutidas metodologias de validação e comparação das diferentes técnicas estudadas, bem como, a sua implementação eficiente no tratamento de problemas com grande volume de dados.

Programa

1. Introdução e conceitos fundamentais da Computação Inteligente. 2. Formulação de problemas: análise de complexidade; tipos de objetivos (simples, múltiplos, funções objetivo variáveis no tempo e espaço), etc.. 3. Modelação de problemas baseada em Redes Neuronais (NN) e Conjuntos e Sistemas Difusos (FSS). 4. Procura e Optimização baseada em Computação Evolucionária: 1-objectivo (GA, AC, SA, PSO, TS, DE, etc.); Otimização multi-objetivo (NSGA-II, MOGA, MOPSO, MOSA, etc.); Metodologias de comparação de algoritmos (BP, CDF, etc.). 5. Sistemas Híbridos 6. Computação inteligente de elevado desempenho: paralelização e Cloud Computing. 7. Aplicações a diferentes domínios.

Metodologia de avaliação

50% avaliação contínua; 50% avaliação não contínua

Componente de Competências Transversais

A UC permite o desenvolvimento de competências transversais em Pensamento Crítico, nomeadamente pensamento estratégico e abordagens à resolução de problemas, nas apresentações e projeto; Competências interpessoais e intrapessoais (oral, organizacional e trabalho em equipa, autodisciplina, perseverança, auto-motivação, nas apresentações e projeto, e Literacia da informação e dos media (capacidade de localizar e aceder a informações, bem como para analisar e avaliar os conteúdos dos media, nas apresentações e projeto. A percentagem de avaliação associada a essas competências deverá ser da ordem dos 20%.

Componente Laboratorial

A UC contempla trabalhos de laboratório com vista ao acompanhamento e aprofundamento dos tópicos lecionados nas aulas teóricas. Haverá fichas de laboratório a realizar semanalmente no laboratório. Será realizado um projecto ao longo do periodo de avaliação com uma apresentação final.

Componente de Programação e Computação

O projecto e os laboratórios serão desenvolvidos em python ou outra linguagem que seja adequada à àrea da ciência de dados. Pretende-se que os alunos desenvolvam as suas capacidades de abstração, automação, decomposição, depuração e generalização. O aluno tem de desenvolver um projecto onde irá criar uma ferramenta que terá a capacidade de prever, modelar ou optimizar uma classe de problemas de alguma complexidade.

Princípios Éticos

Todos os membros de um grupo são responsáveis pelo trabalho do grupo. Em qualquer avaliação, todo aluno deve divulgar honestamente qualquer ajuda recebida e fontes usadas. Numa avaliação oral, todo aluno deverá ser capaz de apresentar e responder a perguntas sobre toda a avaliação.

Disciplinas Execução

2024/2025 - 1º semestre

2023/2024 - 1º semestre

2022/2023 - 1º semestre

2021/2022 - 1º Semestre