Inteligência Artificial

Código

0105846

Créditos ECTS

Objetivos

1. Adquirir conhecimento sobre a história da disciplina de Inteligência Artificial, os seus objetivos e a sua evolução.
2. Adquirir conhecimentos básicos ao nível dos fundamentos, enquadradas em formas de representação, de raciocínio e de aprendizagem automática.
3. Saber aplicar diferentes técnicas associadas à utilização de algoritmos explorando os diferentes temas abordados na disciplina.

Programa

Introdução: Breve história da Inteligência Artificial. Implicações éticas e legislação.

Resolver problemas de Procura: Procura cega e heurística. Procura com adversário

Conhecimento e Incerteza: Representação do conhecimento, lógica proposicional e eng. Do conhecimento Probabilidade, Regra de Bayes e Redes Bayesianas, Inferência

Otimização: Conceito de otimização Pesquisa local e meta-heurísica

Aprendizagem: Aprendizagem supervisonada, não supervisionada e por reforço

Redes Neuronais: Redes neuronais multicamada, gradiente descendente, retropropagação

Visão computacional e Convolução.

Métodos de Ensino

Nas sessões teóricas são abordados problemas que permitem a discussão ao longo do semestre dos diferentes temas. Os problemas focam questões relacionadas com o tema abordado. No final de cada sessão, os alunos têm a oportunidade de se inscrever no Trabalho de Casa (TPC), selecionando questões que deverão responder individualmente no Moodle. As respostas a essas questões são sempre discutidas na sessão posterior. Todas as semanas existe a oportunidade de diferentes alunos se inscreverem para responder a questões Nas sessões de laboratório, os alunos testam os algoritmos propostos, a partir de exemplos simples apresentados pelo Professor. Desenvolvem um trabalho em grupo seguindo um guião de experimentação. No final, alguns dos grupos podem inscrever-se para fazer pequena demonstração da atividade realizada na sessão seguinte. Essa demonstração é sempre realizada na sessão seguinte. No projeto, os alunos são desafiados a escolher um tema da IA do seu interesse. Esse tema pode abordar problemas onde são testados algoritmos ou outros temas que abordem a IA numa perspetiva mais lata (e.g. ligação da IA à educação, ou às questões éticas). Todos os materiais de apoio são disponibilizados no Moodle, sendo esta ferramenta igualmente utilizada para receber respostas aos desafios propostos nos TPC, nos trabalhos de laboratório e nos trabalhos de projetos.

Bibliografia

Essencial Russell S. e Norvig, P. (2020) Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson, 4ª edição. Complementar Costa, E. e Simões, A. (2008) Inteligência Artificial, Fundamentos e Aplicações. FCA. Domingos, P. (2017). A revolução do Algoritmo Mestre (2ª edição).