Plano de Estudos
Inteligência Artificial Interativa IAI
Contextos
Groupo: 1_LCD 2026/27 > 1º Ciclo > Percursos > Percurso Inteligência Artificial
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Ao concluir esta unidade curricula15r, os alunos deverão ser capazes de: 1. Explicar os princípios fundamentais da IA Interativa, analisar os princípios da IA centrada no humano e avaliar sua eficácia usando exemplos do mundo real. 2. Identificar fontes de enviesamento no desenho, implementação e uso de IA e compreender abordagens de equidade e interpretabilidade. 3. Compreender os componentes e a arquitetura de sistemas de IA autónoma, incluindo percepção, planeamento e mecanismos de tomada de decisão. 4. Desenvolver e avaliar soluções de IA colaborativa com foco em técnicas de inclusão de retorno humano, interação multimodal, personalização e explicabilidade. 5. Avaliar criticamente as tendências emergentes e os potenciais impactos sociais das tecnologias de IA interativa.
Programa
Introdução à IA Interactiva: princípios centrados no ser humano e exemplos. Desenho e avaliação de sistemas de IA interactiva. Considerações éticas, fontes de enviesamento e algoritmos de equidade. Interpretabilidade. IA Autónoma: Sistemas autónomos, percepção. Planeamento e tomada de decisão. Integração de percepção, planeamento e tomada de decisão em robôs e sistemas multi-agentes. IA Colaborativa: Aprendizagem por reforço e input humano, IA conversacional e modelos linguísticos, colaboração baseada em visão, fusão multimodal de dados de visão e linguagem, sistemas de personalização e recomendação, IA explicável e desenho para a compreensão. Direcções Futuras na IA Interactiva: Tendências emergentes, desafios e impactos sociais.
Método de Avaliação
Os componentes chave para a avaliação dos estudantes são: Questionários Formativos: Para avaliar a compreensão dos estudantes sobre conceitos fundamentais, teorias e considerações éticas em IA Interactiva. Os questionários serão realizados periodicamente durante as aulas, proporcionando feedback imediato aos estudantes. Avaliação de Competências Técnicas: Para avaliar a capacidade dos estudantes de usar ferramentas e bibliotecas relevantes para a IA Interactiva. A avaliação será baseada na capacidade dos estudantes de executar tarefas, resolver problemas e aplicar métodos técnicos apropriados. Projeto Colaborativo em Grupo: Para avaliar a capacidade dos estudantes de desenvolver e avaliar criticamente protótipos de IA Interactiva. O projeto envolverá o trabalho com dados do mundo real para desenvolver soluções de IA, que serão avaliadas criticamente através de um relatório final e apresentação. A ênfase será colocada no trabalho em equipa, execução técnica, considerações éticas e no impacto societal do protótipo de IA. Exame Final: Para avaliar a compreensão global dos estudantes sobre todo o programa, incluindo conhecimentos teóricos e práticos. O exame final incluirá questões teóricas que abrangem tópicos chave, e questões baseadas em casos para testar a capacidade dos estudantes de avaliar e conceber sistemas de IA, alinhando-se à sua capacidade de avaliar tendências e impactos sociais.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 119.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Interactive imitation learning in robotics: A survey. Foundations and Trends® in Robotics, : Celemin, C., Pérez-Dattari, R., Chisari, E., Franzese, G., de Souza Rosa, L., Prakash, R., ... & Kober, J. 2022 10(1-2), 1-197
- Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.).: Russell, S. J., & Norvig, P. 2020 Pearson.