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Universidade Lusófona do Porto

Inteligência Artificial

Curso

Engenharia Informática (ULP)

Grau|Semestres|ECTS

Licenciatura | Semestral | 6

Ano | Tipo de unidade curricular | Lingua

3 |Obrigatório |Português

Total de horas de Trabalho | Tempo de Contacto (horas)

139 | 45

Código

ULP452-2129

Disciplinas complementares recomendadas

Não aplicável

Modalidade de Ensino

Face-a-face

Precedências

Não

Estágio profissional

Não

Conteúdos Programáticos

Apresentação da Cadeira & Avaliação
IA Clássica e IA não clássica
Introdução à Programação em Lógica : Prolog
Resolução de Problemas como estratégia de base
Processos de procura como processos essenciais de resolução de problemas
Algoritmo geral de busca
Algoritmos de procura cega (breadth-first, uniform cost, depth-first, bidirectional, etc)
Algoritmos de busca heuristicas (Algoritmo A*, iterative deepening A* (IDA*), SMA*, etc)
Algoritmos de aprofundamento iterativo (hill climbing, simulated annealing)
Jogos e Resolução de Problemas
Teoria dos Jogos
Minimax
Poda Alfa-Beta
Aprendizagem
Aprendizagem Indutiva
Aprendizagem Analítica
Redes Neuronais
O Neurónio de McCulloch ¿ Pitts
Lei de Hebb
O Perceptrão
Redes neuronais algoritmos complementares
Algoritmos Genéticos
Operadores Genéticos
Algorítmo genérico
Algoritmos não convencionais
Vida Artificial
Tipos de Vida Artificial
Utilidade da Vida Artificial
Um modelo de construção de Vida Artificial

Objetivos

A Inteligência Artificial (IA) é a área da ciência da computação orientada à compreensão, construção e validação de sistemas inteligentes, ou seja, que exibam, de alguma forma, características associadas ao que chamamos inteligência, ou inteligência natural. A missão da disciplina é fornecer ao aluno conhecimento sobre os conceitos e as boas práticas fundamentais de Inteligência Artificial, como disciplina académica e como aplicação industrial.

Conhecimentos, capacidades e competências a adquirir

A disciplina de Inteligência Artificial pretende desenvolver as seguintes competências: (1) Saber interpretar a informação sistemática sobre todos os desenvolvimentos significativos que se fazem na área da IA por todo o mundo; (2) ser capaz de elaborar criativamente conceitos e aplicações novas; (3) desenvolver aplicações novas ou com soluções técnicas novas; (4) ser capaz de aplicar os conhecimentos específicos obtidos em outras áreas do saber.

Metodologias de ensino e avaliação

O ensino da disciplina tem por base aulas teóricas e aulas práticas. As aulas teóricas são constituídas, no seu essencial, por sessões expositivas, que servem para introduzir os conceitos fundamentais da disciplina associados a cada um dos tópicos da matéria. As aulas práticas baseiam-se na análise, desenho e implementação dos conceitos teóricos, com recurso aos computadores e softwares de desenvolvimento instalados.

Bibliografia principal

Costa, Ernesto & Simões, A. (2004) Inteligência Artificial. Fundamentos e Aplicações. Lisboa: FCA. Russell Stuart & Norving Peter. (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3rd Rev Edit. Englewood Cliff, N.J., Prentice-Hall.