Plano de Estudos
Complementos de Inteligência Artificial CIA
Contextos
Groupo: 1_LCD 2026/27 > 1º Ciclo > Percursos > Percurso Inteligência Artificial
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Dotar os alunos de conhecimentos sobre tópicos relevantes de inteligência artificial (IA) complementares aos tratados nas unidades curriculares obrigatórias sobre o tema. Os tópicos foram escolhidos de entre os que são mais atuais com uma abrangência grande no que respeita aos paradigmas de IA abordados. O método de ensino baseado em aulas teóricas e aulas teórico-práticas permite combinar harmoniosamente a apresentação de cada novo tópico e a prática de resolução de problemas sobre o tema.
Programa
Grafos de conhecimento e ontologias – classes, propriedades, OWL, RDF; Inferência baseada em lógica com restrições – DPLL e CDCL; Redes neuronais – percetrão multi-camada; algoritmo de retropropagação do erro; introdução à aprendizagem profunda; Programação em língua natural – gramáticas, modelos n-grama; modelos de transformadores; Programação genética – regressão simbólica; geração de programas.
Método de Avaliação
A avaliação inclui uma componente de avaliação contínua, projetos, em grupo, e um exame.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 119.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Lectures on Intelligent Systems: Vanneschi, L., & Silva, S. 2023 (pp. 271-281). Cham: Springer.
- Artificial Intelligence: a modern approach. 4th edition. : Russel & Norvig 2020 Pearson.
- Bio-inspired artificial intelligence: theories, methods, and technologies. : Floreano, D., & Mattiussi, C. 2008 MIT press.