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Universidade Lusófona do Porto

Programação de Sistemas Inteligentes

Apresentação

No contexto do ciclo de estudos, esta unidade curricular introduz o contacto com agentes computacionais de raciocínio lógico e inteligentes, utilizando paradigmas e modelos de dados que suportam teorias de decisão.

As técnicas adquiridas nesta UC aplicam-se a uma variedade de problemas relacionados com inteligência artificial e servem de base para o desenvolvimento de estudos nesta área.

Curso

Engenharia Informática (ULP)

Grau|Semestres|ECTS

| Semestral | 6

Ano | Tipo de unidade curricular | Lingua

3 |Obrigatório |Português

Código

ULP452-22525

Disciplinas complementares recomendadas

- Matemática Discreta

- Programação (Fundamentos de Programação + Linguagens de Programação)

Estágio profissional

Não

Conteúdos Programáticos

  • Conceitos básicos
  • Busca (pesquisa)
  1.   Conceitos de busca e árvore e grafos
  2.   Busca não informada
  3.   Busca informada
  4.   A*
  5.   Busca estocástica
  6.   Algoritmos genéticos
  • Problemas de satisfação de restrições
  • Aprendizagem por reforço
  • Aprendizagem automática
  1. Redes Neuronais
  2. Árvores de decisão

Objetivos

Esta UC visa fornecer aos alunos um conjunto de conhecimentos gerais sobre ideias e técnicas subjacentes ao desenho de sistemas de computação inteligentes. Os alunos terão compreensão na construção de agentes autónomos eficientes que tomam decisões em ambientes informados, parcialmente observáveis e contraditórios. Os agentes farão inferências em ambientes incertos com buscas optimizadas em estruturas arbitrárias de recompensa. Os alunos vão adquirir conhecimentos acerca de algoritmos de classificação baseados em redes neuronais e aprendizagem automática (machine learning).

Metodologias de ensino e avaliação

As aulas teórico-práticas são expositivas integrando sempre exemplos de aplicação das matérias que são apresentadas de modo a facilitar a compreensão dos tópicos lecionados.

As aulas práticas baseiam-se na análise, desenho e implementação dos conceitos teóricos, com recurso aos computadores e software de desenvolvimento instalado.

 

Avaliação contínua:

 - Participação/Assiduidade (10%)

 - Trabalhos práticos durante as aulas (20%)

 - 2 momentos de avaliação teórica e teórica-prática. (30% + 40%) 

Bibliografia principal

  • Ernesto Costa e Anabela Simões; Inteligência Artificial: Fundamentos e Aplicações; FCA - Editora de Informática

 

Horário de Atendimento

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