Introdução à Inteligência Artificial

Conhecimentos de Base Recomendados

Disciplinas de Programação, Fundamentos de Matemática.

Métodos de Ensino

Metodologias de ensino:

- Aulas teóricas de exposição de conceitos (tanto teóricos como de aplicação prática), e realização de exercícios sobre a matéria leccionada

- Aulas teórico-práticas de exercitação de conceitos teóricos e práticos. Estas servem também para introduzir os objectivos de cada um dos trabalhos práticos individuais e ideias fundamentais de como podem ser solucionados utilizando o processing.

- Aulas práticas laboratoriais de exercitação de conceitos de programação em processing.

Recursos adoptados:

- Slides de apoio às aulas teóricas e sintetização de conhecimentos.

Resultados de Aprendizagem

Pretende-se que o aluno adquira conhecimentos de base sólidos sobre a área da inteligência artificial ao nível dos fundamentos, técnicas e aplicação prática. Para o efeito é adoptado o conceito integrador de Agente. Estuda-se o desenvolvimento de agentes de complexidade e capacidade crescente seguindo três metáforas: Simbólica, Conexionista e Biológica. Devido ao papel fundamental que desempenham no domínio da Inteligência Artificial é dado destaque aos conceitos de estado, operador de mudança de estado e espaço de estados, e à modelação de problemas através destes conceitos.

As competências principais desenvolvidas são:

Instrumentais – análise e síntese; resolver problemas

Pessoais – raciocínio crítico

Sistémicas – aplicar na prática os conhecimentos; investigar

As competências secundárias são:

Instrumentais – organização e planificação

Pessoais – trabalho em grupo

Sistémicas – aprendizagem autónoma; criatividade.

Estágio(s)

Não

Programa

1. Introdução

a. Definindo Inteligência Artificial

b. Agentes

c. Ambientes

d. Tarefas

e. Estado, operador de mudança de estado, espaço de estados

2. Agentes de estrutura fixa

a. Reactivos

b. Procura

3. Agentes de estrutura variável

a. Aprendizes

b. Adaptativos

4. Sociedade de Agentes

5. Representação, Conhecimento, Incerteza, Raciocínio

Para cada tipo de agente são abordados os seguintes tópicos:

i. Arquitectura

ii. Representação e raciocínio

iii. Implementação segundo metáfora: simbólica, conexionista, biológica

iv. Aplicação a problemas

Docente(s) responsável(eis)

Fernando Jorge Penousal Martins Machado

Métodos de Avaliação

Avaliação
Mini Testes: 20.0%
Projecto: 20.0%
Exame: 60.0%

Bibliografia

Daniel Shiffman, Learning Processing

Casey Reas, Ben Fry, Processing: a programming handbook for Visual Designers and Artists

Ira Greenberg, Processing: Creative coding and Computational Art

J. Foley, A. Van Dam, S. Feiner, J. Hughes, R. Philips, Introduction to Computer Graphics, Addison-Wesley.

D. Hearn, M. Baker, Computer Graphics, C Version, 2nd Edition, Prentice Hall

Apontamentos fornecidos pelo docente.