Disciplina Curricular

Representação do Conhecimento e Raciocínio RCR

Mestrado Bolonha em Engenharia Informática e de Computadores - Alameda - MEIC-A 2021

Contextos

Grupo: MEIC-A 2021 > 2º Ciclo > Area Principal > Agrupamentos > Inteligência Artificial

Período:

Peso

6.0 (para cálculo da média)

Pré-requisitos

É aconselhável a frequência prévia das UC de Lógica para Programação e Inteligência Artificial.

Objectivos

1. Conhecer as várias famílias de representação de conhecimento e de raciocínio avançadas (para além da Lógica Clássica de Primeira Ordem). 2. Compreender como representar conhecimento em cada uma dessas famílias e as formas de raciocínio sobre o mesmo oferecidas por cada uma. 3. Conhecer as vantagens, limitações e fragilidades de cada uma dessas famílias tanto do ponto de vista da representação como do raciocínio. 4. Compreender as relações entre o poder expressivo de uma representação e a complexidade computacional do raciocínio sobre ela. 5. Ser capaz de efectuar as escolhas adequadas de sistema dado um problema concreto de representação e raciocínio. 6. Ser capaz de construir bases de conhecimento segundo cada uma das famílias. 7. Ser capaz de representar e resolver problemas razoavelmente complexos de representação e raciocínio. 8. Ser capaz de representar grandes quantidades de conhecimento e conseguir a sua partilha entre vários sistemas.

Programa

1. Introdução à Representação de Conhecimento e Raciocínio. A Hipótese de Representação de Conhecimento. 2. Lógica de Primeira Ordem. 3. Representar conhecimento em Lógica Clássica de Primeira Ordem. 4. Resolução em Lógica Clássica de Primeira Ordem . 5. Estratégias várias para lidar com a intratabilidade do raciocínio. Controlo de Raciocínio Procedimental. 6. Sistemas de Produção baseados em Regras. 7. Sistemas Baseados em Conhecimento. Análise de um sistema de sucesso (por exemplo MYCIN). 8. Sistemas Orientados a Objectos: Sistemas de Enquadramentos. 9. Lógicas Descritivas. 10. Semantic Web, Ontologias e as Lógicas Descritivas. 11. Redes de Herança. 12. Lógicas não monótonas.

Metodologia de avaliação

Pequenos exercícios de avaliação contínua nas aulas práticas (50%) e um Exame final (50%). Possibilidade de trabalho de investigação e sua apresentação opcional.

Componente de Competências Transversais

Os exercícios das aulas práticas são resolvidos em pequenos grupos. Cada grupo apresenta a solução encontrada à turma e toda a classe analisa as vantagens, desvantagens e problemas de cada solução. Assim as competências transversais desenvolvidas são as seguintes: 1. Pensamento crítico e inovador - criatividade - pensamento crítico - estratégias de resolução de problemas 2. Competências interpessoais - comunicação escrita - comunicação oral - trabalho de equipa 3. Competências intrapessoais - motivação intríseca - tomada de decisão 4. Literacia da informação e dos media - estruturação e formatação de documentos e apresentações

Componente Laboratorial

não se aplica

Componente de Programação e Computação

No curso onde esta UC é oferecida estão asseguradas as componentes de Computação e Programação de acordo com o MEPP 2122.

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

2023/2024 - 2º semestre

2022/2023 - 2º semestre

2021/2022 - 2º Semestre