Disciplina detalhes

Detalhes do curso

Conhecimentos de Base Recomendados

conhecimentos de programação avançados
Objetivos

Dar aos alunos conhecimentos de métodos de resolução de problemas baseados em técnicas de Inteligência Artificial, tipicamente recorrendo à representação e utilização de conhecimento. Pretende-se dotar os alunos da compreensão e capacidade de programação de algoritmos de procura em espaço de estados e outros usados em teoria de jogos.
Os alunos adquirem
- capacidades técnicas de programação funcional através do ensino do LISP
- capacidades de trabalho em grupo e de apresentar o seu trabalho a uma audiência, através da apresentação de projetos
- capacidade de resolver problemas complexos através do ensino da procura em espaço de estados
Métodos de Ensino

Aulas teóricas: exposição com auxílio de slides + avaliação formativa e/ou sumativa.
Aulas práticas: aprendizagem dos conceitos necessários da linguagem de programação LISP e resolução de problemas de programação nesta linguagem + avaliação formativa e/ou sumativa.
Aulas de laboratório: Exercicios de programação para resolver no computador. Algum acompanhamento no desenvolvimento dos projetos da disciplina + avaliação formativa e/ou sumativa. Nos laboratórios será usado o método de pair-programming inclusive na resolução das séries de exercícios para avaliação.
Estágio(s)

Não
Programa

1. Introdução à Inteligência Artificial
1.1. Tipos de problemas e soluções
1.2. Sub-áreas da Inteligência Artificial
2. Aprofundamento do LISP como linguagens de programação para a Inteligência Artificial
2.1. Recursividade e programação funcional
2.2. Átomos e Listas: estruturas de dados e funções; funções lambda.
2.3. O avaliador de LISP; Meta-funções
3. Resolução de problemas
3.1. Definição e características dos problemas
3.1.1. Explosão combinatória
3.1.2. O papel do conhecimento
3.2. Procura em Espaço de Estados
3.2.1. Métodos exaustivos
3.2.2. Satisfação de constrangimentos
3.2.3. Métodos informados; heurísticas; algoritmos
4. Engenharia do conhecimento
4.1. Técnicas de representação de conhecimento
4.1.1. Sistemas baseados em regras
4.1.2. Representação de conhecimento incerto/incompleto
4.2. Processos de Inferência
4.2.1. Inferência baseada em forward chaining e backward chaining
4.2.2. O algoritmo RETE
4.3. Metodologias de Desenvolvimento de Sistemas Periciais
5. Teoria de jogos
5.1. Os jogos como problemas de procura em espaço de estados
5.2. O algoritmo minimax
5.3. O algoritmo alfabeta
Demonstração de conteúdos

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Demonstração da metodologia

-
Docente(s) responsável(eis)

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Bibliografia

Elaine Rich;; Inteligencia Artificial
Stuart Russel and Peter Norvig; Artificial Intelligence: A Modern Approach
Robert Wilensky; Common Lispcraft