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Apresentação
Apresentação
Esta UC tem como objetivo conferir competências introdutórias no campo da Inteligência Artificial, dotando os alunos de conhecimentos sólidos e estruturados que lhes permitam entender conceitos teóricos e desenvolver código para resolução de problemas práticos de IIA.
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Disciplina do curso
Disciplina do curso
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Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Licenciado | Semestral | 6
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Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
2 | Obrigatório | Português
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Código
Código
ULHT6634-24452
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Pré-requisitos e co-requisitos
Pré-requisitos e co-requisitos
Não aplicável
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Estágio Profissional
Estágio Profissional
Não
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Conteúdos Programáticos
Conteúdos Programáticos
- Noções básicas de IA vários domínios.
- Procura de caminhos, orientação e navegação: grafos, algoritmos de Dijkstra e A*, grelhas e malhas de navegação, funções de custo.
- Decisões: árvores de decisão, máquinas de estados, árvores de comportamento, outras abordagens.
- Aprendizagem: noções básicas, previsão de ações, classificadores de Bayes, outras abordagens.
- Jogos de tabuleiro: noções básicas, família de algoritmos minimax, MCTS, outras abordagens.
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Objetivos
Objetivos
- Domínio das noções básicas de Inteligência Artificial.
- Domínio de conceitos básicos e intermédios de movimento inteligente e procura de caminhos.
- Domínio de conceitos intermédios e avançados na tomada de decisões através de máquinas de estado, árvores de comportamento, entre outros.
- Domínio de tópicos de Inteligência Artificial em jogos de tabuleiro.
- Capacidade de resolver problemas envolvendo os conceitos adquiridos, tanto a nível abstrato como ao nível prático (programação).
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Metodologias de ensino e avaliação
Metodologias de ensino e avaliação
- A lecionação é constituída por aulas teórico-práticas.
- A componente teórica é essencialmente expositiva, sendo a teoria apresentada em conjunto com exemplos concretos.
- Na componente prática são desenvolvidos e resolvidos problemas práticos ao nível da programação relacionados com a teoria lecionada.
- Nesta unidade curricular a avaliação inclui os seguintes elementos:
- Avaliação teórica, sob a forma de teste escrito, exercícios, com peso de 30% na nota final (nota mínima: 9.5 valores).
- Avaliação prática (projetos/problemas de programação/apresentações), com peso de 70% na nota final (nota mínima: 9.5 valores).
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Bibliografia principal
Bibliografia principal
- Russel, Stuart; Norvig, Peter: Inteligência Artificial: Uma abordagem Moderna. Tradução da 3ª. Campus Editora. 2013
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Horário de Atendimento
Horário de Atendimento
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Mobilidade
Mobilidade
Não