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Inteligência Artificial

Código: CC2006     Sigla: CC2006     Nível: 200

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Ciência de Computadores

Ocorrência: 2018/2019 - 2S Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Página Web: http://www.dcc.fc.up.pt/~ines/aulas/1819/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 4 Plano de Estudos Oficial 3 - 6 56 162
L:CC 54 Plano de estudos a partir de 2014 2 - 6 56 162
L:F 0 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 3 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 101 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 4,00
Pedro Gabriel Dias Ferreira 2,00
Vitor Manuel de Morais Santos Costa 6,00

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 Inteligente.

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/1819/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 15,00
Estudo autónomo 20,00
Frequência das aulas 28,00
Trabalho escrito 9,00
Trabalho laboratorial 28,00
Total: 100,00

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.
          
Para serem aprovados, os estudantes, além de ter avaliação positiva, devem ter nota mínima nos testes: 40% em 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
    2 - matéria relativa ao teste T2

Os estudantes poderão optar por uma das componentes ou pelas duas. A melhor nota de cada componente repetida é a escolhida.

A nota final será dada por:

N = max(T1,E1) + max(T2,E2) + Trabalhos
com E1 e E2, as notas de cada uma das partes do exame.

Se max(T1,E1) >= 40% AND max(T2,E2) >= 40% AND N >= 9,5
então
    APROVADO
senão
   REPROVADO

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

Melhoria de classificação

No exame final (época normal) ou no exame de recurso.

Observações

Desenho e Análise de Algoritmos
Estruturas de Dados
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