Inteligência Computacional

Conhecimentos de Base Recomendados

Aprovação nas unidades curriculares de:

– Análise Matemática;

– Programação Orientada a Objetos;

– Introdução à Inteligência Artificial;

– Conhecimento e Raciocínio.

Métodos de Ensino

A unidade curricular inclui aulas teóricas e aulas práticas. Nas aulas teóricas são apresentadas as

metodologias e exemplos de aplicações a casos de estudo. As aulas práticas incidem na implementação prática de algoritmos e acompanhamento da resolução de um projecto e seminário e investigação.
Os alunos são avaliados com base em duas componentes, Teórica (10 valores) e Prática (10 valores). A componente teórica é avaliada através de um exame escrito. A avaliação da componente prática é realizada através de dois trabalhos práticos e um trabalho de investigação (seminário:
Trabalho Prático I – Identificação de um problema e resolução com redes neuronais (2 valores) Trabalho Prático II – Desenvolvimento de um aplicação incorporando técnicas e CI (5 valores) Seminário – Trabalho de investigação (3 valores)

Resultados de Aprendizagem

Nesta unidade curricular estudam-se os conceitos avançados de Inteligência Computacional (IC), que envolvem essencialmente mecanismos de aprendizagem com redes neuronais, sistemas difusos, sistemas neuro.difusos e novos paradigmas de computação evolucionária com aplicações a casos reais. Os principais objectivos consistem em:
–   Identificar os principais e algoritmos de IC;
–   Analisar um caso de estudo real, identificar as suas características e aplicar os algoritmos adequados;
–   Reconhecer as vantagens e limitações dos diferentes algoritmos.
–   Adquirir conhecimentos sobre a área de Inteligência Computacional
–   Proporcionar a aplicação de técnicas de inteligência computacional a casos reais – Finanças, Web-mining, Robótica, Biomedicina, Bioinformática, Controlo de Sistemas, etc..

Programa

1.   Introdução à Inteligência Computacional – Metodologias e Aplicações
2.   Tópicos Avançados de Redes Neuronais
3.   Tópicos Avançados de Sistemas Difusos
4.   Sistemas Neuro-Difusos
5.   Novos Paradigmas de Computação Evolucionária e Inteligência Coletiva
5.1   PSO – Particle Swarm Intelligence
5.2   ACO – Ant Colony Optimization
6.   Aplicações – Finanças, Web-mining, Robótica, Biomedicina, Bioinformática, Controlo de Sistemas

Docente(s) responsável(eis)

Estágio(s)

NAO