Inteligência Computacional

Código:
18392
Ano:
1
Semestre:
S1
Créditos ECTS:
6
Carga Horária:
PL(30H)/T(30H)
Área Científica:
Informática
Objectivos de Aprendizagem:
Pretende-se com esta UC que os estudantes adquiram conhecimentos, aptidões e competências na área da inteligência computacional, mais concretamente, que dominem os conceitos modelos e a linguagem relativos às redes neuronais, à computação evolucionária, à inteligência de enxame e aos sistemas difusos. 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.
Conteúdos programáticos:
1-Redes neuronais 1.1-O neurónio artificial 1.2-Aprendizagem supervisionada 1.3-Questões práticas relacionadas com aprendizagem supervisionada 1.4-Aprendizagem não-supervisionada 2-Computação evolucionária 2.1-Algoritmos genéticos 2.2-Programação genética 2.3-Estratégias evolucionárias 2.4-Coevolução 3-Inteligência de exame 3.1-Optimização por enxame de partículas 3.2-Optimização por colónia de formigas 4-Sistemas difusos 4.1-Sistemas difusos 4.2-Inferência difusa 4.3-Controlo difuso
Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação:
A avaliação é feita através de 2 testes teóricos e 2 trabalhos práticos. A nota final é obtida considerando 70% para o resultado dos testes teóricos e 30% para os trabalhos práticos. A nota final pode ser aumentada indo a exame.
Bibliografia principal:
- Slides do docente.
- James M. Keller, Derong Liu, David B. Fogel, Fundamentals of Computational Intelligence: Neural Networks, Fuzzy Systems, and Evolutionary Computation, 2016
- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Deep Learning, The MIT Press 2016.
- Andries P. Engelbrecht, Computational Intelligence, An Introduction, 2ed, John Wiley & Sons, 2007.
- Aboul Ella Hassanien, Eid Emary, Swarm Intelligence: Principles, Advances, and Applications, 2015
Língua:
Português