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ISLA Santarém 2129

Inteligência Artificial

Engenharia de Tecnologias e Sistemas Web (M) (ISLA Santarém)
  • ApresentaçãoPresentation
       
  • ProgramaProgramme
    Introdução à Inteligência Artificial e suas aplicações Agentes inteligentes e Agentes lógicos Representação do Conhecimento, Raciocínio e Lógica Estruturas e Objetos Agentes Baseados em Conhecimento Representação, Raciocínio e Lógica Transformação do Conhecimento em Ação Lógica Proposicional, de Predicados, Modal e Temporal Introdução à Programação em Lógica Métodos de Resolução de Problemas Agentes de Pesquisa Formulação de Problemas Pesquisa Informada e não informada Computação Evolucionária Problemas com Satisfação de Restrições Problemas Considerando Adversários Heurísticas Modernas Aprendizagem Automática Classificação e categorização Aprendizagem indutiva Redes neuronais Ciência de dados Aprendizagem profunda Implementação dos algoritmos Implementação em C# Bibliotecas de IA em Python
  • ObjectivosObjectives
                 Estudar as principais áreas da Inteligência Artificial: Agentes inteligentes, Procura, Métodos de resolução de problemas, Heurísticas e meta-heurísticas, Representação do Conhecimento e Raciocínio e Aprendizagem Automática. Competências: Identificar os problemas que podem ser resolvidos com Inteligência Artificial; Representar o conhecimento com estruturas computacionais; Programação em logica; Compreender e aplicar os principais algoritmos de resolução de problemas de forma automática; Aplicar as técnicas de Aprendizagem Automática; Implementar os principais algoritmos em C#; Usar as bibliotecas de IA do Python.
  • BibliografiaBibliography
    Aggarwal, C. C. (2021). Artificial Intelligence A Textbook. Springer. Chopra, D., & Khurana, R. (2023). Introduction to Machine Learning with Python. Bentham Science Publishers. Miller, B. N., & Ranum, D. L. (2023). Problem solving with algorithms and data structures using Python (4th ed.). Franklin, Beedle & Associates. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: a modern approach. Pearson. Teoh, T. T., & Rong, Z. (2022). Artificial Intelligence with Python. Springer Singapore.
  • MetodologiaMethodology
    Exposição de cada tópico da matéria, com aplicação prática de imediato através de exercícios e trabalhos, uma vez que, esta unidade curricular é essencialmente de prática laboratorial. Portanto, será usada a metodologia Aprendizagem Baseada em Resolução de Problemas (ABRP).
  • LínguaLanguage
    Português
  • TipoType
    Semestral
  • ECTS
    6
  • NaturezaNature
    Obrigatório
  • EstágioInternship
    Não
  • AvaliaçãoEvaluation

    Avaliação contínua:

    • Trabalho prático (Relatório e projeto); 60%;
    • Teste final prático; 40%.

    Avaliação Final:

    Todos os estudantes que não tenham concluído com sucesso a avaliação continua podem realizar um exame final teórico-prático (100%) na época de avaliação definida pela instituição.