Objetivos

Após a conclusão da UC, os alunos devem (OA1) Ter consciência das vantagens e desafios da utilização de abordagens de IA para o desenvolvimento de sistemas e modelos, em particular métodos de procura, de representação e raciocínio, de adaptação e de aprendizagem automática; (OA2) Saber identificar os requisitos dos sistemas e/ou dos modelos a criar; (OA3) Escolher as abordagens tecnológicas mais adequadas aos requisitos de AO2: métodos de procura, de representação e raciocínio, de adaptação e de aprendizagem automática. (OA4) Compreender e saber usar as abordagens apresentadas na UC para o desenvolvimento de sistemas e na modelação da realidade.

Programa

(CP1) Noções fundamentais de IA com destaque para a abordagem baseada em procura (CP2) Algoritmos de procura: profundidade primeiro e largura primeiro, A* (CP3) Noções básicas de aprendizagem automática: supervisionada, por reforço, e não supervisionada (CP4) Algoritmos genéticos (CP5) Redes neuronais feedforward multicamada com backpropagation (CP6) Noções fundamentais relativas a conhecimento, representação, e arquitetura de sistemas baseados em conhecimento (CP7) Lógica de predicados de primeira ordem: representação e dedução (CP8) Conhecimento declarativo representado em Programação em Lógica (CP9) Sistemas de Regras baseadas na Fuzzy Logic