Inteligência Artificial
Código
100101
Unidade Orgânica
NOVA Information Management School
Créditos
6.0
Professor responsável
Sara Guilherme Oliveira da Silva
Língua de ensino
Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês
Objectivos
Fornecer aos alunos o contexto histórico e atual da Inteligência Artificial. Ensinar o funcionamento de um leque alargado de métodos de Inteligência Artificial, desde as técnicas mais clássicas de procura e raciocínio até aos mais vanguardistas métodos de apredizagem automática. Consciencializar os alunos para a questão da ética em Inteligência Artificial.
Pré-requisitos
Nenhum. Esta é uma disciplina introdutória, com um vasto leque de conteúdos, mas não muito aprofundados, em particular nos métodos mais avançados. Não são necessárias capacidades de programação. A matemática usada é extremamente básica.
Conteúdo
Introdução
- Apresentação da disciplina
- História e ficção da IA
- Definição e principais conceitos
Representação do Conhecimento e Raciocínio
- Árvores de objetivos
- Factos e regras
- Inferência
- Prolog
- Incerteza: Sistemas de Inferência Fuzzy e Probabilística
- Ontologias e Web Semântica
Procura
- Procura básica
- Procura heurística
- Procura ótima
- Espaço de estados e ambientes dinâmicos
- Procura com restrições
- Avaliação de heurísticas
Jogos
- Algoritmo Minimax
- Minimax com Alpha-Beta
- Aprofundamento iterativo
Aprendizagem Automática
- Introdução, motivação e definição
- Clustering hierárquico e K-Means
- K-Nearest Neighbors
- Árvores de Decisão e Random Forests
- Redes Neuronais: Percetrão Multicamada, Deep Learning
- Support Vector Machines
- Computação Evolutiva: Algoritmos Genéticos e Programação Genética
Sistemas Complexos
Ética em IA (tópico transversal)
Bibliografia
The WWWW (Wonderful World Wide Web).
Método de ensino
As aulas incluem:
- Explicações teóricas (no quadro)
- Demonstrações (no computador)
- Exercícios (no papel)
- Utilização de algum software (no computador)
- Tutoriais dados por professores convidados
Na sala de aula, caneta e papel são OBRIGATÓRIOS!
Haverá muito pouco material em PDF. Os alunos DEVEM assistir às aulas.
Método de avaliação
Mini-testes com consulta ao longo do semestre (40%). Exame escrito sem consulta no final do semestre (60%).