Introdução à Inteligência Artificial › 47139

código no paco
47139
área científica
Informática / Sistemas de Informação
créditos
8
escolaridade
ensino teórico (T) - 3 horas/semana
ensino prático e laboratorial (PL) - 2 horas/semana
idioma(s) de lecionação
a inserir brevemente
objectivos

A disciplina de Introdução à Inteligência Artificial fornece alguns dos conceitos nucleares na área de Inteligência Artificial, desde a noção de agente até técnicas de pesquisa e planeamento. Esta disciplina serve também o objectivo de familiarizar os alunos com aspectos da programação ao estilo funcional, com ênfase no processamento de listas, recursividade e funções de ordem superior.

competências

1. Utilizar a linguagem Python e o estilo funcional de programação a um nível básico

2. Desenvolver agentes reactivos e/ou deliberativos a um nível básico, incluindo a utilização de técnicas de representação do conhecimento, pesquisa e planeamento para agentes.

conteúdos

1. Motivação: como representar o conhecimento? como resolver problemas? como gerar sequências de acções? como aprender com a experiência? História e definições da "Inteligência Artificial".

2. Paradigmas de programação declarativa no desenvolvimento de aplicações de Inteligência Artificial

2.1. Perspectiva comparativa e histórica neste âmbito

2.2. Apresentação linguagem de programação multi-paradigma Python, com ênfase na programação ao estilo funcional.

3. A noção de agente; arquitecturas de agentes; agentes reactivos, deliberativos e híbridos.

4. Formalismos para a representação do conhecimento: lógica de primeira ordem, redes semânticas e suas variantes, a linguagem KIF.

5. Resolução de problemas e métodos de pesquisa: pesquisa não informada (em largura, de custo uniforme, em profundidade, em profundidade com limite, em profundidade com limite crescente); pesquisa informada gulosa, A* e suas variantes; pesquisa por propagação de restrições; pesquisa por melhorias sucessivas.

6. Planeamento de sequências de acções: os formatos de representação das acções STRIPS e PDDL; planeamento no espaço de estados e planeamento no espaço de soluções; planeamento progressivo e regressivo; planeamento hierárquico.

avaliação
Avaliação T em dois momentos:
• Trabalho individual - 15%
• Exame final - 40%
Avaliação prática em três momentos:
• Trabalho individual - 7.5%
• Trabalho individual - 12.5%
• Trabalho de grupo - 25%
requisitos

É desejável que os alunos tenham previamente obtido aprovação nas seguintes unidades curriculares: Programação I, Programação II e Programação III, Matemática Discreta e Algoritmos e Complexidade

metodologia

Aulas teóricas de exposição da matéria e aulas práticas, que serão a base de experimentação dos principais tópicos abordados nas aulas teóricas.

As aulas práticas incluem: 1. Exercícios simples de utilização da linguagem multi-paradigma Python; 2. Exercícios aplicados aos diferentes tópicos de inteligência artificial leccionados nas aulas teóricas, nomeadamente representação do conhecimento, pesquisa em árvore, pesquisa por melhorias sucessivas e pesquisa com propagação de restrições

bibliografia base
Russell, S., & P. Norvig - Artificial Intelligence: A Modern Approach, third edition, Prentice Hall, 2010. Costa, E., & A. Simões - Inteligência Artificial: Fundamentos e Aplicações, 2ª ed., FCA, 2008. Summerfield, M., Programming in Python 3: A Complete Introduction to the Python Language, 2nd ed., Addison-Wesley Professional, 2009.
bibliografia recomendada
Russell, S., & P. Norvig - Artificial Intelligence: A Modern Approach, third edition, Prentice Hall, 2010.
Nils Nilsson, Artificial Intelligence: a New Synthesis, Morgan Kaufman, 1998.
Costa, E., & A. Simões - Inteligência Artificial: Fundamentos e Aplicações, 2ª ed., FCA, 2008.
Summerfield, M., Programming in Python 3: A Complete Introduction to the Python Language, 2nd ed., Addison-Wesley Professional, 2009.
Downey, Allen B., Think Python: How to Think Like a Computer Scientist, 1st edition, O'Reilly Media, 2012.
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