Conhecimentos de Base Recomendados
NA
Métodos de Ensino
São dadas aulas expositivas e de discussão dos temas cerca de 60% do semestre. Para uma ou duas das aulas são convidados palestrantes externos para falar de alguns tópicos em particular. As restantes aulas são alocadas para os alunos investigarem e desenvolverem um ou mais agentes inteligentes sobre temas à escolha dentro do programa da UC.
Resultados de Aprendizagem
O aluno deve compreender as noções de agente inteligente e as principais arquiteturas. Deve ser capaz de conceber, projetar e implementar um agente inteligente autónomo com capacidade para resolver problemas comuns, usando as técnicas apreendidas.
Programa
Noções de inteligência natural e artificial.
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.
Docente(s) responsável(eis)
Métodos de Avaliação
- - A avaliação é feita com base em relatórios das palestras (1 valor por palestra), uma prova escrita (8-9 valores) e um ou mais trabalhos práticos que valem o restante. - 100.0%
Estágio(s)
NAO