Plano - Inteligência Artificial

 

        Plano - Inteligência Artificial                                                                             

       Objectivos      

  No final da disciplina, o estudante deverá:

• Modelar problemas de procura, especificar heurísticas e avaliar o seu comportamento na prática.
• Implementar algoritmos de procura informada e de procura local. Parametrização e experimentação dos algoritmos.
• Modelar conhecimentos com lógica. Modelar e resolver problemas combinatórios em Programação por Conjunto de Resposta.

 

        Plano Temático            

ü  Panorâmica e breve história da IA

ü  Resolução de problemas

ü  Representação do Conhecimento e Raciocínio

ü  Planeamento

ü  Aprendizagem Automática

ü  Incerteza e raciocínio probabilístico

ü  Futuro da Inteligência Artificial e problemas filosóficos

 

        Plano analítico            

Apresentação dos alunos e do professor Considerações sobre a cadeira Panorâmica e breve história da IA  - Resenha histórica da IA e aplicações  - Conceito de IA e inteligência computacional  - Paradigmas e aproximações  - Agentes

Resolução de problemas   - Agentes e problemas de procura   - Procura cega, Procura heurística (informada) em espaços de estados, Procura local e problemas de otimização, Procura com Adversários (Jogos)   - Agentes adaptativos   - Problemas de Satisfação de Restrições

Representação do Conhecimento e Raciocínio  - Agentes lógicos  - Lógica Proposicional  - Lógica de Predicados de Primeira Ordem  - Conhecimento de senso comum e lógicas não-monótonas  - Lógica de Predicados de Primeira Ordem  - Programação em Lógica e Programação por Conjuntos de Resposta Tipos recursivos

Planeamento  - Agentes planeadores  - Representação de problemas de planeamento clássicos   - Linguagens de planeamento  - GRAPHPLAN

Aprendizagem Automática  - Agentes aprendizes. Abordagens ao problema da aprendizagem  - Aprendizagem conceptual e indutiva

Incerteza e raciocínio probabilístico  - Planeamento proposicional  - Teoria das Probabilidades e Regra de Bayes

Aproximações alternativas (teoria da evidência, conjuntos vagos, regras)

 

         Estratégia e Metodologia           

As aulas desta disciplina serão de carácter teórico pratica, não fugindo a regra geral com maior incidência para a componente prática, as aulas serão abordadas duma forma aberta onde o estudante será o principal protagonista, tomando a iniciativa e dirigindo a própria aula, sempre com o acompanhamento do professor.

        Bibliografia            

 

The adopted book in this course is [Stuart Russell & Peter Norvig, 2003]. Some specific topics are covered only in the Portuguese book [Costa & Simões, 2004]. The remaining books are optional readings.

 

Recomendada

1. Stuart Russel and Peter Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach, 2nd edition. Prentice-Hall, Inc., 2003

 

 Ernesto Costa e Anabela Simões. Inteligência Artificial. Fundamentos e Aplicações. FCA, 2004

Complemantar

 Matt Ginsberg. Essentials of Artificial Intelligence. Morgan Kaufmann Publishers, 1994

 Nils J. Nilson. Artificial Intelligence: A new synthesis. Morgan Kaufmann Publishers, 1998.