Raciocínio e Representação do Conhecimento
A inteligência artificial é uma disciplina que engloba um conjunto de técnicas e métodos para simular os processos humanos de raciocínio. Esta unidade curricular centra-se nos aspetos relacionados com a representação do conhecimento, raciocínio com incerteza e aprendizagem.
1. Representação do Conhecimento
2. Raciocínio automático
3. Incerteza
4. Aprendizagem
Reconhecer, desenvolver e implementar algoritmos de inteligência artificial para problemas específicos;
Desenvolver estruturas e bases de dados para representar conhecimento;
Desenvolver sistemas de aprendizagem automática;
Desenvolver mecanismos para lidar com a incerteza no conhecimento;
Desenvolver sistemas de processamento de línguas naturais
Representação do conhecimento
Conhecimento incerto e raciocínio
Aprendizagem
Processamento de língua natural
Título: Artificial Intelligence: A Modern Approach,
Autores: Stuart Russell and Peter Norvig
Editora: Pearson
Edições: 3rd Edition, 2009 (or 2nd Edition, 2002)
Páginas: 1132
ISBN: 978-0-13-604259-4
E-learning.
O regime de avaliação preferencial é o de avaliação contínua, constituída pela realização de 2 e-folios (trabalhos escritos em formato digital), ao longo do semestre letivo, e de um momento final de avaliação e-fólio Global (e-fólioG), a ter lugar no final do semestre, com peso de, respetivamente, 40% e 60% na classificação final. Os estudantes podem, no entanto, em devido tempo, optar um único momento de avaliação, realizando, então uma prova de Avaliação Final (exame) com o peso de 100%.
Pré-requisitos: Introdução à Inteligência Artificial (21071) e Laboratório de Programação (21178)
Apresentação pessoal da docente