Inteligência Artificial para a Gestão

Os métodos de ensino (ME) a utilizar estão balanceados entre tradicionais e ativos e são os seguintes:

ME1 Exposição de conteúdos pelo professor (compatível com objetivos de aprendizagem 1 a 7)

ME2 Testar os conteúdos apreendidos pelos alunos (compatível com objetivos de aprendizagem 1 a 7)

ME3 Resolução de problemas pelos alunos (compatível com objetivos de aprendizagem 4 a 8)

ME4 Interação e partilha de ideias pelos alunos (compatível com o objetivo de aprendizagem 8)

ME5 Desenvolvimento do pensamento crítico pelos alunos (compatível com objetivos de aprendizagem 7 e 8)

ME6 Investigação feita pelos alunos (compatível com objetivos de aprendizagem 4 a 8)

ME7 Aprendizagem baseada em projeto (compatível com objetivos de aprendizagem 8)

A unidade curricular baseia-se em aulas teóricas-práticas. Os métodos de ensino (ME) a utilizar estão balanceados entre tradicionais e ativos.

As aulas incluem a apresentação de conceitos e metodologias e procedem à sua discussão, bem como à demonstração da resolução de problemas aplicados. Nas aulas são apresentados conceitos e metodologias, discutidos conteúdos e demonstrada a resolução de problemas. Também existirão folhas práticas a resolver pelos alunos e que permitem testar os conteúdos apreendidos por estes. O conteúdo é lecionado e discutido em ambiente de sala de aula.

Além de métodos tradicionais, a metodologia incluirá métodos ativos, nomeadamente a aprendizagem baseada em projetos. Como o nome indica, uma metodologia de aprendizagem ativa que visa associar o aprender ao fazer. Este método baseia-se na construção do conhecimento de forma coletiva, afastando-se do modelo convencional de sala de aula onde o professor leciona uma matéria e os alunos mostram o quanto aprenderam com uma atividade final de avaliação. . O projeto que se propõe desenvolver, preferencialmente realizado em grupo, pretende passar pelas várias fases de um projeto de inteligência artificial para a gestão. Este projeto incentivará a resolução de problemas pelos alunos, a interação e partilha de ideias por alunos do mesmo grupo de projeto, o desenvolvimento do seu pensamento crítico e também promoverá a investigação feita por eles de forma a potenciarem a solução tecnológica apresentada que se pretende que auxilie a gestão.

Os principais objetivos de aprendizagem (AO):

OA1 – Conhecer os princípios da inteligência artificial

OA2 – Conhecer os princípios da representação de conhecimento e inferência

OA3 – Compreender os princípios de funcionamento dos sistemas especialistas

OA4 – Conhecer as principais tarefas e atividades da inteligência artificial

OA5 – Conhecer as principais técnicas e algoritmos da inteligência artificial

OA6 – Conhecer algumas ferramentas e tecnologias e saber utilizar algumas delas

OA7 – Saber avaliar a qualidade de soluções e saber validar essas soluções

OA8 – Saber aplicar num projeto prático alguns dos principais conceitos e abordagens apreendidas

Os métodos de ensino (ME), assentes em aulas teórico-práticas, integram teoria e prática, promovendo o desenvolvimento de conhecimentos teóricos e aptidões práticas e competências analíticas. A metodologia de ensino inclui vários métodos pedagógicos

(expositivo, demonstrativo e aprendizagem baseada em projetos)

1 Introdução à inteligência artificial

1.1 História da inteligência artificial

1.2 Princípios da inteligência artificial, aprendizagem máquina e aprendizagem profunda

1.3 Inteligência artificial fraca, forte e superinteligência

1.4 Descoberta de conhecimento em bases de dados e mineração de dados

2 Conhecimento e inferência

3 Sistemas especialistas

4 Principais tarefas e atividades

4.1 Atividades preditivas (ou supervisionadas)

4.2 Atividades descritivas (ou não-supervisionadas)

4.3 Atividades prescritivas

5 Principais técnicas e algoritmos

5.1 Indução de árvores de decisão

5.2 Redes neuronais artificiais

5.3 Algoritmos genéticos

5.4 Indução de regras

5.5 Conjuntos difusos

5.6 Redes de Bayes

5.7 Outras técnicas e algoritmos

6 Ferramentas e Tecnologias7 Qualidade e validação de soluções

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