Conhecimentos de Base Recomendados
Conceitos básicos de IA (agentes)
Métodos de Ensino
Exposição da matéria em Powerpoint e vídeos demonstrativos com exemplos de ilustração resolvidos no quadro
Resolução de exercícios
Implementação de pequenos projetos com base em ferramentas de desenvolvimento
Resultados de Aprendizagem
Conhecer e compreender as ferramentas de desenvolvimento de sistemas periciais, raciocínio baseado em casos, representação da incerteza, redes neuronais e bayesianas. Implementar sistemas baseados nestes modelos.
Capacidade de utilização das ferramentas acima descritas num espaço de tempo reduzido. Capacidade de identificação de problemas resolúveis com sistemas deste tipo em domínios reais. Aquisição do conhecimento. Compreensão e aplicação de sistemas periciais, CBR, difusos, probabilísticos e baseados em redes neuronais.
Programa
AULAS TEÓRICAS
Redes Neuronais
Introdução aos SP
Regras e SIstemas Periciais
Raciocínio Baseado em Casos
Incerteza / Factores de Certeza e MYCIN / Lógica Difusa e Inferência de Mandani
Empresas e Ferramentas de Desenvolvimento
Redes Bayesianas
Aulas Práticas
Resolução de Problemas sobre toda a matéria leccionada
Laboratórios
Trabalhos Práticos sobre a mateira lecionada, realizados em Drools, MatLab e Genie.
Trabalho Prático, a realizar em grupo de 2 alunos, tema à escolha do grupo depois de validado pelos docentes da cadeira.
Apresentação e defesa final
Docente(s) responsável(eis)
Estágio(s)
NAO