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Inteligência Artificial

Código: CC2006     Sigla: CC2006     Nível: 200

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Ciência de Computadores

Ocorrência: 2017/2018 - 2S Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Página Web: http://www.dcc.fc.up.pt/~ines/aulas/1718/IA/IA.html
Unidade Responsável: Departamento de Ciência de Computadores
Curso/CE Responsável: Licenciatura em Ciência de Computadores

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
L:B 0 Plano de Estudos Oficial 3 - 6 56 162
L:CC 56 Plano de estudos a partir de 2014 2 - 6 56 162
L:F 1 Plano de Estudos Oficial 2 - 6 56 162
3
L:G 0 Plano estudos a partir do ano letivo 2017/18 2 - 6 56 162
3
L:M 5 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 102 Plano Oficial desde ano letivo 2014 2 - 6 56 162

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
Inês de Castro Dutra Regente

Docência - Horas

Teórica: 2,00
Práticas Laboratoriais: 2,00
Tipo Docente Turmas Horas
Teórica Totais 1 2,00
Inês de Castro Dutra 2,00
Práticas Laboratoriais Totais 6 12,00
Inês de Castro Dutra 8,00
Alípio Mário Guedes Jorge 4,00

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

Objectivos: Estudo dos conceitos fundamentais e técnicas de uso mais generalizado da Inteligência Artificial.


Resultados de aprendizagem e competências

Competências:
- capacidade para escolha criteriosa de técnicas de Inteligência Artificial para uso em aplicações concretas,
- capacidade para implementar aplicações com base nessas técnicas.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

É fortemente recomendado que o estudante tenha cursado pelo menos as disciplinas Desenho e Análise de Algoritmos e Estruturas de Dados.

Programa

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.

Bibliografia Obrigatória

S. Russell, P. Norvig; Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd ed, Prentice Hall, 2009
Nils Nilsson; Artifical Intelligence: a new synthesis, Morgan Kaufmann Publishers, 1998. ISBN: 1558604677

Bibliografia Complementar

P. Winston; Artificial Intelligence, 3rd edition, Addison-Wesley, 1992

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teóricas e teórico-práticas expositivas.
Aulas práticas no laboratório.
Trabalhos práticos no laboratório.
Informação para alunos mantida na página

http://www.dcc.fc.up.pt/~ines/aulas/1718/IA/IA.html

Software

Aleph
WEKA
YAP ou SWI

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Exame 60,00
Trabalho prático ou de projeto 40,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Apresentação/discussão de um trabalho científico 1,50
Estudo autónomo 20,00
Frequência das aulas 28,00
Trabalho escrito 8,00
Trabalho laboratorial 28,00
Total: 85,50

Obtenção de frequência

Todos os estudantes podem ir à exame. Há nota mínima em cada parte da avaliação (ver no cálculo da avaliação final).

Fórmula de cálculo da classificação 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+Trabalhos >= 9.5 e o estudante atender ao critério da nota mínima na parte teórica e na parte prática dos testes, 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. A melhor nota de cada componente repetida é a escolhida.

Atenção: mesmo tendo nota positiva, se o estudante não obtiver nota mínima em algumas das partes dos testes ou exames, ficará automaticamente reprovado.

Observações

Desenho e Análise de Algoritmos
Estruturas de Dados
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