Inteligência Artificial

NA

4.4.7. Metodologias de ensino (avaliação incluída):

São dadas aulas expositivas e de discussão dos temas cerca de 60% do semestre.

Para uma ou duas das aulas podem ser convidados palestrantes externos para falar de alguns tópicos em particular.

As restantes aulas são alocadas para uma componente prática, onde os alunos devem investigar e desenvolver um ou mais agentes inteligentes sobre temas à escolha dentro do programa da unidade curricular.

Espera-se que os alunos despendam cerca de 40 horas na investigação e implementação, na componente prática.

O aluno deve compreender as noções de inteligência, agente inteligente e as principais arquitecturas. Deve ser capaz de conceber, projectar e implementar um agente inteligente autónomo com capacidade para resolver problemas comuns, usando as técnicas aprendidas.

Noções de inteligência natural e artificial/computacional.

As origens da IA e debates históricos.

Caracterização de ambientes e agentes. Paradigmas de aprendizagem.

Redes neuronais.

Algoritmos genéticos e agentes adaptativos.

Resolução de problemas por pesquisa.

Processamento de língua natural. Noções de robótica.

• - A avaliação é feita com base em relatórios e apresentações na parte prática (10 valores), e uma prova escrita (10 valores), sendo necessário atingir pelo menos 40 % em cada uma das componentes. - 100.0%

NAO

“Artificial Intelligence – A modern Approach”, Stuart Russel and Peter Norvig, Prentice Hall.

“Inteligência Artificial – Fundamentos e Aplicações”, Ernesto Costa e Anabela Simões, FCA.