Sistemas Inteligentes
Código
100097
Unidade Orgânica
NOVA Information Management School
Créditos
6.0
Professor responsável
Leonardo Vanneschi
Língua de ensino
Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês
Objectivos
O curso apresentará técnicas de inteligência artificial para extrair conhecimento útil dos dados. Mais especificamente, o curso introduzirá em detalhes conceitos como Otimização e Aprendizagem Automatica e enfocará sobre métodos heurísticos estocásticos como, entre outros, Algoritmos Genéticos, Otimização de Enxame de Partículas e Redes Neurais.
Pré-requisitos
Nenhum requisito
Conteúdo
Problemas de otimização: definição de problema e instância de problema
Espaço de pesquisa, estrutura de vizinhança e conceitos relacionados
No Free Lunch Theorem
Pesquisa local
Recozimento simulado
Algorítmos genéticos
Programação genética
Programação genética semântica
Dominância de Pareto
Otimização multi-objetivo (NSGA II)
Aprendizagem Automatica
Classificação e agrupamento
Desempenho de um Classificador
Generalização e superposição
Seleção de recursos
Redes neurais artificiais
Bibliografia
Machine Learning. Tom Mitchell; Genetic programming: on the programming of computers by means of natural selection. J. Koza; 0; 0; 0
Método de ensino
As aulas são divididas em aulas teóricas e aulas práticas.
As aulas teóricas serão realizadas usando o quadro e os slides.
Nas aulas práticas, os alunos implementarão os algoritmos apresentados nas aulas teóricas.
Método de avaliação
Primeira época: projeto (30%) e exame oral (70%)