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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 IA.
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Disciplina do curso
Disciplina do curso
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Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Licenciado | Semestral | 5
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Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
3 | Opcional | Português
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Código
Código
ULHT6638-2129
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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. Introdução às meteurísticas: hill climbing. 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
Metodologias de ensino
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 testes ou exame escrito, exercícios, com peso de 50% na nota final (nota mínima: 9.5 valores). Avaliação prática (projetos/problemas de programação, com discussão e apresentação), com peso de 50% 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 ,Melanie Mitchell Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans, Pelikan Book, 2019
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Avaliação
Avaliação
Época normal (avaliação contínua)
- Componente teórica: 2 frequências correspondendo a 50% (25% + 25%) da nota (nota mínima: 9.5 valores na média ponderada).
- Componente prática: assiduidade e participação nas aulas (50%) + projecto final 50% (nota mínima: 9.5 valores na média ponderada).
- A frequência das aulas é obrigatória de acordo com o artigo 11º do Regulamento Geral de Avaliação da Universidade Lusófona.
Época de recurso
- Exame teórico (50% da nota final, nota mínima: 9.5 valores)
- Projeto prático (50% da nota final, nota mínima: 9.5 valores)
Época especial
- Exame teórico (50% da nota final, nota mínima: 9.5 valores)
- Projeto prático (50% da nota final, nota mínima 9.5 valores)
- A avaliação de época especial está disponível de acordo com os regulamentos da Universidade Lusófona.
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Mobilidade
Mobilidade
Não
