Conhecimento e Raciocínio

Conceitos básicos de IA (agentes)

Noções de programação procedimental

– 2 horas teóricas semanais para apresentação de novos conceitos e tópicos da área da inteligência artificial centrados na representação de conhecimento e do raciocínio usando diferentes algoritmos inteligentes. Exposição dos assuntos usando slides e exemplos práticos.
– 2 horas práticas semanais em que os alunos têm a oportunidade de aplicar os conceitos aprendidos na resolução de problemas concretos, usando ferramentas diferentes e vários casos práticos.

Objetivos:
Pretende-se que os alunos adquiram conhecimentos na área dos sistemas inteligentes, nomeadamente nas várias formas de representação de conhecimento e metodologias de raciocínio,  baseados em diferentes algoritmos da área de inteligência artificial, nomeadamente sistemas baseados nem regras, sistemas baseados em caso, sistemas difusos, redes bayesianas, redes neuronais e algoritmos de clustering.

Competências
Conhecimento e compreensão:
• Explicar as principais formas de representação de conhecimento.
• Identificar e explicar os principais tipos de raciocínio inteligente
• Compreender as principais características das diferentes formas de conhecimento e raciocínio e formas de aprendizagem pela máquina e ser capaz de fazer escolhas acertadas e fundamentadas para a resolução de problemas.

Aplicação de conhecimento
• Aquisição e compreensão dos conceitos essenciais à representação do conhecimento em sistemas inteligentes.
• Aquisição e aplicação de conhecimentos sobre o entendimento de várias formas de raciocínio e formas de aprendizagem pela máquina.
• Capacidade para conceber, implementar, e avaliar aplicações inteligentes usando as várias metodologias de conhecimento e raciocínio abordadas.

Comunicação
• Elaborar documentação clara no âmbito do desenvolvimento dos trabalhos práticos, identificando e justificando as principais decisões tomadas.

Autonomia e auto-aprendizagem
• Capacidade de realização de trabalho autónomo e em grupo.
• Desenvolvimento e autonomia na aprendizagem.
• Fomentar a capacidade de propor soluções inteligentes para a resolução de problemas com diferentes características.

1) Formas de representação do conhecimento
2) Raciocinio baseado em regras:
Introdução aos Sistemas Pericias
Generalidades e Princípios Básicos
Regras
Motor de Inferência: Forward e Backward Chaining

3) Raciocínio baseado em casos
O paradigma RBC
Diagrama de Aamodt & Plaza
Representação de Casos e Modelos de Memória
Funções de similaridade

4) Raciocinio Difuso
Introdução a lógica difusa
Conjuntos e números difusos
Computação com termos linguísticos
Inferência de Mamdani

5) Raciocinio probabilistico
Redes Bayesianas
Teorema de Bayes
Probabilidade Conjunta e Condicionada
Construção de Redes Bayesianas
Exemplos de aplicação

6) Raciocínio baseado em aprendizagem automática
Regressão linear
Redes Neuronais
– Percetrão
– Gradient Descent e regra delta
– Redes multicamada
– Algoritmo de BackPropagation
– Outras redes neuronais
Algoritmos de clustering
– Densidade
– Distribuição
– Centroid
– Hierárquicos
– Comparação de vários algoritmos: K-means, DBSCAN, BIRCH, etc

A classificação final será obtida pelas notas da componente teórica e da componente prática.
A componente teórica vale 12 valores e pode ser obtida por avaliação por exame.
A componente prática vale 8 valores e consiste na realização de um trabalho prático.

Para obter aprovação à unidade curricular, um estudante deve obter nota superior ou igual a 9,5 valores em 20.

Componentes da avaliação:
Teórica:
A nota da componente teórica é obtida por 1 exame escrito sem consulta com cotação de 12 valores

Prática:
A nota da componente prática corresponde à nota obtida no trabalho prático a realizar durante o semestre com cotação de 8 valores.
O trabalho tem defesa obrigatória em data a combinar.

O trabalho deve ser realizado em grupos de dois alunos.
O trabalho prático só pode ser entregue uma única vez e é válida para as três épocas de exame..
A entrega do trabalho é feita através do Moodle.

A nota da componente prática é válida para a época normal, época de recurso, época especial e todas as épocas a que os alunos com estatuto especial tenham acesso.

Os estudantes com acesso à época especial/extraordinária e os estudantes contemplados por outros regimes (dirigente associativo, atleta de alta competição, etc), que possam requer várias datas para a realização do exame teórico, deverão entregar o trabalho prático na mesma data acima indicada.

NAO