Disciplina
Inteligência Artificial
Área
Área Científica de Inteligência Artificial > Tecnologia de Inteligência Artificial
Activa nos planos curriculares
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MEIC-A 2006 > MEIC-A 2006 > 2º Ciclo > Área de Especialização Complementar > Fundamentos de Engenharia Informática > Inteligência Artificial
LEIC-A 2006 > LEIC-A 2006 > 1º Ciclo > Ciências da Engenharia Informática > Inteligência Artificial
LEIC-T 2006 > LEIC-T 2006 > 1º Ciclo > Ciências da Engenharia Informática > Inteligência Artificial
Nível
Exame: 50%; Mini-testes: 10%; Projecto: 40%.
Tipo
Não Estruturante
Regime
Semestral
Carga Horária
1º Semestre
3.0 h/semana
1.5 h/semana
147.0 h/semestre
Objectivos
Introduzir o tema de Inteligência Artificial ao aluno, de forma a que adquira os conhecimentos básicos desta área da informática e o motive a seguir a área da Inteligência Artificial. Servir de base a cadeiras mais avançadas de Inteligência Artificial.
Programa
Introdução à IA. Agentes. Ambientes. Agentes de Reflexos Simples. Agentes com estado Interno. Agentes com objectivos. Agentes com utilidade. Agentes com aprendizagem. Procura. Procura em árvore. Procuras cegas. Procura em largura primeiro. Procura custo uniforme. Procura profundidade primeiro. Procura limitada. Procura em profundidade incremental. Procura bidirecional. Comparação entre procuras. Procura Informada. Procura Melhor Primeiro. Procura Gananciosa. Procura informada. Procura A*. Heuristicas. Jogos. Algoritmo Minimax. Cortes alfa-beta. Decisões em tempo real. Problemas de Satisfação de Restrições. Propagação de Restrições. Inferência. Procura por retrocesso. Procura local. A estrutura de problemas. Raciocínio Probabilístico. Redes Bayesianas. Inferência exacta em redes Bayesianas. Aprendizagem automática. Bias / Variance. Formas de Aprendizagem. Aprendizagem estatística. Aprendizagem supervisionada. Classificação: vizinhos mais próximos, classificadores lineares. Regressão: linear, local ponderada. Árvores de Decisão. Aprendizagem não supervisionada. K-means. Aprendizagem por reforço. Aplicações da IA.
Metodologia de avaliação
Exame: 50%; Mini-testes: 10%; Projecto: 40%.
Pré-requisitos
na
Componente Laboratorial
na
Princípios Éticos
na
Componente de Programação e Computação
na
Componente de Competências Transversais
na
Bibliografia
Principal
Artificial Intelligence: A Modern Approach
Stuart Russel and Peter Norvig