Código: | CC2006 | Sigla: | CC2006 | Nível: | 200 |
Áreas Científicas | |
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Classificação | Área Científica |
OFICIAL | Ciência de Computadores |
Ativa? | Sim |
Página Web: | http://www.dcc.fc.up.pt/~ines/aulas/1617/IA/IA.html |
Unidade Responsável: | Departamento de Ciência de Computadores |
Curso/CE Responsável: | Licenciatura em Ciência de Computadores |
Sigla | Nº de Estudantes | Plano de Estudos | Anos Curriculares | Créditos UCN | Créditos ECTS | Horas de Contacto | Horas Totais |
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L:B | 0 | Plano de Estudos Oficial | 3 | - | 6 | 56 | 162 |
L:CC | 55 | Plano de estudos a partir de 2014 | 2 | - | 6 | 56 | 162 |
L:M | 6 | Plano de Estudos Oficial | 2 | - | 6 | 56 | 162 |
3 | |||||||
L:Q | 0 | Plano estudos a partir do ano letivo 2016/17 | 3 | - | 6 | 56 | 162 |
MI:ERS | 92 | Plano Oficial desde ano letivo 2014 | 2 | - | 6 | 56 | 162 |
Objectivos: Estudo dos conceitos fundamentais e técnicas de uso mais generalizado da Inteligência Artificial.
Competências:
- capacidade para escolha criteriosa de técnicas de Inteligência Artificial para uso em aplicações concretas,
- capacidade para implementar aplicações com base nessas técnicas.
1. Técnicas de procura: árvores e grafos, algoritmos de procura em profundidade, em largura, aprofundamento iterativo. Algoritmos de busca informada: busca gulosa, A* e A* com limitação de memória. Heurísticas. Algoritmos de melhoramento iterativo: subida mais rápida (hill-climbing e random-restart hill-climbing), arrefecimento simulado (``simulated annealing''). Problemas de Satisfação de restrições: consistência de arcos (arc-consistency). Métodos de forward checking e lookahead. Algoritmos para jogos: minimax e corte alfa-beta.
2. Sistemas baseados em conhecimento: manipulação e representação de conhecimentos, lógica proposicional e de primeira ordem, cálculo de situações. Inferência em lógica de primeira ordem: "backward chaining" e "forward chaining", resolução por refutação. Sistemas dedutivos.
3. Geração de Planos e Robótica.
4. Aprendizagem de máquina: sistemas indutivos. Árvores de decisão, ganho de informação. A ferramenta WEKA. Análise de dados.
5. Modelos de inspiração biológica: redes neuronais e algoritmos genéticos.
Informação para alunos mantida na página
http://www.dcc.fc.up.pt/~ines/aulas/1617/IA/IA.html
Designação | Peso (%) |
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Exame | 100,00 |
Total: | 100,00 |
Designação | Tempo (Horas) |
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Trabalho laboratorial | 100,00 |
Total: | 100,00 |
Todos os estudantes podem ir à exame. Há nota mínima em cada parte da avaliação (ver no cálculo da avaliação final).
2 testes: T1 e T2 com peso 50%, cada um.
Cada teste consiste de uma parte teórica e uma parte prática.
A parte prática de cada teste incidirá sobre as atividades práticas desenvollvidas durante as aulas práticas.
A parte teórica vale 6 valores e a parte prática vale 4 valores, de cada teste.
Para serem aprovados, os estudantes, além de ter avaliação positiva, devem ter nota mínima nos testes:
- 40% na parte teórica e 40% na parte prática, de cada teste
Se a soma T1+T2 >= 9.5 e o estudante atender ao critério da nota mínima, está dispensado de fazer exame.
Os testes não são obrigatórios. Se algum estudante não puder comparecer a um ou aos dois testes, pode ir fazer o exame na época normal e na época de recurso, se for o caso.
Mesmo que o estudante tenha feito um dos testes ou ambos, também tem direito a comparecer ao exame da época normal ou ao exame da época de recurso.
Os exames serão feitos no mesmo modelo dos testes, com duas componentes:
1 - matéria relativa ao teste T1 (com partes teórica e prática)
2 - matéria relativa ao teste T2 (com partes teórica e prática)
Os estudantes poderão optar por uma das componentes ou pelas duas.
Atenção: mesmo tendo nota positiva, se o estudante não obtiver nota mínima em algumas das partes dos testes ou exames, ficará automaticamente reprovado.