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Sistemas Biónicos Avançados

Código 13523
Ano 1
Semestre S2
Créditos ECTS 6
Carga Horária TP(60H)
Área Científica Ciências Biomédicas
Tipo de ensino Presencial.
Estágios N/A.
Objectivos de Aprendizagem Ensinar os fundamentos básicos da Biónica, rever os fundamentos dos sistemas biónicos, estudar o mimetismo, os sistemas de interface homem-máquina e a inteligência artificial.
Aplicar os conhecimentos de sistemas biónicos.
Compreender os padrões de movimento humano e o mimetismo, de forma a conceber sistemas bioinspirados.
Conhecer os diferentes tipos de sistemas de interface homem-máquina.
Aplicar diferentes técnicas de controlo de sistemas.
Perceber conceitos de inteligência artificial e entender sistemas robóticos.
Utilizar programas de simulação de sistemas.
Compreender a convergência de sistemas biológicos e sistemas tecnológicos.
Trabalhar individualmente e em equipa
Desenvolver capacidades de autonomia e liderança.
Saber ler e escrever trabalhos científicos.
Conteúdos programáticos Introdução à Biónica.
Revisão dos sistemas biónicos: visão popular e visão científica.
Mimetismo.
Sistemas bio-inspirados.
Interface homem-máquina.
Reconhecimento de padrões.
Inteligência artificial.
Redes Neuronais.
Lógica fuzzy.
Algoritmos genéticos.
Algoritmos evolucionários.
Representação do conhecimento.
Prospecção ou mineração de dados.
Inteligência colectiva.
Neurociência e neuro robótica.
Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação Cada aluno terá que preparar durante o semestre, sob a orientação do docente da disciplina, dois trabalhos/pequenos projetos (PR) e fazer uma apresentação PowerPoint em sala para os demais alunos que frequentam a disciplina.
As aulas teóricas cobrirão os tópicos do programa e os alunos terão uma ‘avaliação contínua’ (AC) onde é considerado a ‘assiduidade’, a ‘pontualidade’, a ‘participação’ e a ‘atitude’ do aluno em sala de aula, assim como através de diversos testes curtos ao longo do período lectivo.
As aulas práticas-laboratoriais (PL) são dedicadas à realização de experiências/ensaios e simulação em computador utilizando softwares como o Matlab, Excel e outros, assim como visitas ao laboratório de automação e robótica para estudarem o funcionamento de robôs na área da saúde, na área da biónica, e dispositivos inteligentes que dão ao ser humano um poder acrescido.
Bibliografia principal Russell & Peter Norvig, “Artificial Intelligence, A Modern Approach”, 2nd Ed., Pearson Education Inc., 2003.
Cairo L. Nascimento Jr. & Takashi Yoneyama, “Inteligência Artificial em Controle e Automação”, Editora Edgard Blücher Ltda., 2000.
Norgaard, O. Ravn, N.K. Poulsen & L.K. Hansen, “Neural Networks for Modelling and Control of Dynamic Systems”, Springer-Verlag, 2000.
Shigeo Abe, “Neural Networks and Fuzzy Systems”, Kluwer Academic Publishers, 1997.
Witold Pedrycz and Fernando Gomide, “An Introduction to Fuzzy Sets Analysis and Design”, MIT Press, Hardcover, May 1998.
Nikola K. Kasabov , “Foundations of Neural Networks, Fuzzy Systems, and Knowledge Engineering”, MIT Press, Cambridge, MA, USA, Hardcover, Oct 1996.
P. K. Simpson, “Artificial Neural Systems: Foundations, Paradigms, Applications, and Implementations”, Pergamon Press, 1990.
K.F. Man, K.S. Tang & S. Kwong, “Genetic Algorithms”, Springer-Verlag, 1999.
Língua Português
Data da última atualização: 2020-06-16
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