Código |
13939
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Ano |
3
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Semestre |
S1
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Créditos ECTS |
6
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Carga Horária |
PL(30H)/T(30H)
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Área Científica |
Informática
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Objectivos de Aprendizagem |
Pretende-se com esta UC que os estudantes adquiram conhecimentos, aptidões e competências na área da inteligência artificial, mais concretamente, que dominem os conceitos modelos e a linguagem relativos à maioria dos tópicos listados nos conteúdos programáticos.
Devem ser capazes de explicar os modelos e as ideias chave destas áreas e implementar os seus principais algoritmos. Devem saber resolver problemas tirando partido dos métodos desta UC.
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Conteúdos programáticos |
1. Introdução à IA
2. Resolução de problemas
3. Representação de conhecimento
4. Conhecimento incerto e raciocínio
5. Aprendizagem
6. Aplicações: perceção, robótica e processamento da linguagem natural.
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
A UC contempla aulas teóricas e aulas práticas laboratoriais. Nas aulas teóricas o docente apresenta os tópicos do programa e discute os seus conteúdos com os estudantes. Nas aulas práticas os estudantes resolvem problemas propostos usando a linguagem Python.
A avaliação é feita através de 2 testes teóricos e um trabalho prático. A nota final é obtida considerando 70% para o resultado dos testes teóricos e 30% para o trabalho prático. A nota final pode ser aumentada indo a exame.
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Bibliografia principal |
The teacher’s classroom slides.
S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence - A Modern Approach, 3rd Ed., 2009.
Simon O. Haykin, Neural Networks and Learning Machines (3rd Edition), 2008
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Língua |
Português
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