2023

Inteligência Artificial

Nome: Inteligência Artificial
Cód.: INF13208L
6 ECTS
Duração: 15 semanas/156 horas
Área Científica: Informática

Língua(s) de lecionação: Português
Língua(s) de apoio tutorial: Português, Inglês
Regime de Frequência: Presencial

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável

Objetivos de Aprendizagem

Nesta UC os alunos familiarizam-se com:
* Técnicas de pesquisa para resolução de problemas, desenvolvendo a sua capacidade para formular problemas como ``problemas de pesquisa''.
* Técnicas de Representação de Conhecimento e Raciocínio em lógica. Este tópico introduz fundamentos para os alunos que prossigam estudos na área da Inteligência Artificial, ou que na sua vida profissional necessitem de representar conhecimento.
* Representação e resolução de problemas de Planeamento. Formalismos para representação de estados, acções e suas consequências. Sistemas de Planeamento. Este tópico permite a aplicação das técnicas adquiridas nos tópicos anteriores e introduz novas técnicas e formalismos.
* Utilização da Programação em lógica como linguagem de programação para que os alunos exercitem competências no desenvolvimento de programas adquiridas na UC de Programação em Lógica. Utilização da Programação em Lógica como formalismo para representação de conhecimento de senso comum.

Conteúdos Programáticos

1 - Introdução à Inteligência Artificial.
2 - Pesquisa:
Resolução de problemas. Espaço de Estados. Acções como operadores de transição de estados. Formulação de problemas como problemas de pesquisa no espaço de Estados. Algoritmos de pesquisa . Análise de complexidade, algoritmos completos óptimos.
Problemas de satisfação de restrições: formulação e métodos de resolução alternativos.
Subida da colina (Hillclimbing), Arrefecimento simulado (simulated anealing).
3 - Decisão de Jogadas em Jogos.
4 - Representação do Conhecimento e raciocínio:
Formalismos para representação de Acção e Mudança: Cálculo de Situações e Cálculo de Eventos. Planeamento de acções com estes formalismos. Problemas de enquadramento, qualificação e ramificação.
5 - Planeamento: Notação Strips e representação de problemas. Estudo do algoritmo Strips. Melhorias sobre o algoritmo Strips. Planeador de ordem parcial. Planeamento com o cálculo de situações e o cálculo de eventos.

Métodos de Ensino

A matéria é introduzida nas aulas teóricas onde também são analisadas algumas soluções para alguns problemas tipos. Nas aulas práticas os alunos resolvem alguns exercícios propostos no papel, no computador têm que implementar alguns dos algoritmos estudados e usá-los para resolver alguns exercícios. Parte das aulas práticas também é usada para os alunos resolverem alguns dos trabalhos da disciplina (cinco).

Avaliação

Avaliação Final
- 70% resultante de prova teórica
- 30% resultante de 4 trabalhos práticos, 25% cada

Avaliação continua:
- 70% 2 testes durante o período das aulas, 50% cada
- 30% resultante de 4 trabalhos práticos, 25% cada

Bibliografia

1 - Stuart Russel and Peter Nordvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall


Este livro é a referência principal da disciplina. Em particular os capítulos: I.II,III, IV, V, VI, VII, VIII, IX, X, XI e XXIII.

2. Sterling and E. Shapiro. "The Art of Prolog", MIT Press, 1994.

 Este livro é a referência recomendada para o Prolog, em particular para as técnicas de Inteligência Artificial em Prolog.

Equipa Docente