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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  LETI , LEI , LEI-PL , LIGE , LIGE-PL

Inteligência Artificial (1 º Sem 2019/2020)

Código: L0731
Acrónimo: L0731
Nível: 1º Ciclo
Estruturante: Não
Língua(s) de Ensino: Português
Língua(s) amigável(is):
Ser English-friendly ou qualquer outra língua-friendly, significa que a UC é leccionada numa língua mas que se pode verificar qualquer uma das seguintes condições:
1. Existem materiais de apoio em língua inglesa/outra língua;
2. Existem exercícios, testes e exames em língua inglesa/outra língua;
3. Existe a possibilidade de se apresentar trabalhos escritos ou orais em língua inglesa/outra língua.
1 6.0 0.0 h/sem 42.0 h/sem 12.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 1.0 h/sem 55.0 h/sem 95.0 h/sem 0.0 h/sem 150.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2017/2018
Pré-requisitos Os alunos deverão saber usar um sistema operativo e um computador, na óptica do utilizador. Além disso, devem compreender perfeitamente conceitos básicos de computação, por exemplo o que são dados, o que são as operações de leitura e de escrita, e o que significa decisão e repetição / ciclo.
Objectivos Pretende introduzir-se a temática da Inteligência Artificial (IA), numa perspectiva essencialmente aplicada, tendo em linha de conta a inserção da cadeira nos cursos de IGE, EI, e ETI, os conhecimentos transmitidos noutras cadeiras e as necessidades do curso a jusante, especialmente a integração com a cadeira de Tecnologias para Sistemas Inteligentes.
O programa centra-se em dois temas fortes: programação declarativa (e.g., Prolog ou Lisp); e tecnologias de inteligência artificial para a criação de sistemas inteligentes (e.g., Sistemas Baseados em Conhecimento, Algoritmos de Procura).
Programa - Aprendizagem do conceito e aquisição das capacidades de Programação Declarativa (Lógica e/ou Funcional)

Aquisição da capacidade de desenvolver mecanismos de controlo em programas escritos em linguagens declarativas e/ou funcionais

Aprendizagem, ao nível conceptual, das arquitecturas, abordagens e algoritmos típicos de Inteligência Artificial, tais como os métodos de procura para resolução de problemas, os Sistemas Baseados em Conhecimento, e os métodos de representação de conhecimento e de raciocínio baseados na lógica de predicados de primeira ordem

Aquisição de capacidades de programação de arquitecturas e algoritmos típicos de Inteligência Artificial
Processo de avaliação 2 Testes (45% + 55%), nota mínima de 8 em cada teste
2 Exames + Época Especial, cada um com peso 100%
Os testes e os exames podem ter grupos de perguntas com nota mínima

A presença nas aulas não é obrigatória.

Pode ser exigido aos alunos que se inscrevam em provas de avaliação.
Processo de ensino-aprendizagem - Aulas teórico-práticas onde as matérias teóricas são apresentadas, sempre que possível,com base em exemplos.

- Aulas práticas em que os alunos resolvem exercícios de papel e lápis

- Aulas de laboratório em que os alunos resolvem exercícios computacionais ligados a sistemas baseados em conhecimento, em particular, e a programas de computador em geral.  
Observações Nenhuma
Bibliografia básica A cadeira assenta fundamentalmente nos apontamentos para as aulas sobre Sistemas Baseados em Conhecimento, e nos livros [Russell e Norvig 2003] sobre Inteligência Artificial, [Clocksin e Mellish 1994] sobre Prolog, e [Graham 1996] sobre LISP.


Clocksin, W.F. e Mellish, C.S. 2003. Programming in Prolog Using the ISO Standard(Quinta Edição). Springer Verlag (existe na biblioteca, embora seja a quarta edição).

Russell, S.; e Norvig, P. 2003. Artificial Intelligence: a Modern Approach, Prentice Hall. Capítulos 3 a 9. (existente na biblioteca).

Graham, P. 1996. ANSI Common Lisp. PrenticeHall.
Bibliografia complementar Linguagem de Programação Prolog
Bratko, I. 1990. Prolog Programming for Artificial Intelligence. Addison Wesley Publishing Company (existente na biblioteca).

Lógica de Predicados e Forma Clausal
Michael R. Genesereth, Nils J. Nislsson. 1987. ?Logical Foundations of Artificial Intelligence?. Morgan Kaufman Publishers (Capítulos 2, 3 e 4)

Sistemas Baseados em Conhecimento (Perspectiva teórica)

- Ronald Brachman, Hector Levesque. 2004. "Knowledge Representation and Reasoning". Morgan Kaufmann

- Mark Stefik. 1995. Introduction to Knowledge Systems?. Morgan Kaufmann