| Código |
14529
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| Ano |
1
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| Semestre |
S1
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| Créditos ECTS |
6
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| Carga Horária |
OT(15H)
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| Área Científica |
Informática
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Objectivos de Aprendizagem |
Nesta UC pretende-se que os estudantes sejam expostos e compreendam um conjunto de tópicos em IA que são considerados avançados. Queremos que os alunos sejam capazes de estudar, compreender e explicar o conteúdo de artigos científicos relativos aos tópicos da UC. Queremos ainda que sejam capazes de implementar computacionalmente um exemplo de uma das áreas abordadas.
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Conteúdos programáticos |
Alguns dos tópicos a abordar serão:
-Modelos gráficos como campos aleatórios condicionais
-Métodos variacionais, de campo médio e de propagação de crenças
-Aprendizagem por reforço
-Processamento de dados sequenciais usando abordagens Bayesianas
-Inteligência Artificial Geral
-Aplicações à robótica
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
A UC funciona de forma tutorial, logo serão feitas apresentações breves dos tópicos a estudas aos estudantes, serão escolhidos artigos científicos nas áreas de estudo que serão alvo de resumos e apresentação por parte dos alunos e será ainda efetuada uma implementação de um método escolhido e sua apresentação.
A avaliação dos estudantes será feita com recurso aos 2 trabalhos que irão fazer ao longo do semestre: um primeiro com um apanhado de um conjunto de artigos que terão que ler e apresentar e um segundo relativo à implementação computacional de um dos métodos estudados. Em ambos os casos serão avaliadas as apresentações feitas e os relatórios produzidos. Cada um dos trabalhos irá valer 10 valores em 20.
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Bibliografia principal |
Os artigos científicos a estudar serão escolhidos de acordo com os tópicos a abordar e o respetivo estado da arte.
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| Língua |
Português
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