Apresentação

Inteligência Artificial

António OliveiraINSTITUTO SUPERIOR MIGUEL TORGA

Informática / Informática de Gestão (op)[email protected]

ApresentaçãoContactosHorárioPágina da disciplinaObjetivosMetodologiaCompetênciasAulasExameAvaliaçãoBibliografiaQuestões

Contactos

• Nome: António Oliveira

• Email: [email protected]

• Horário de atendimento: Marcação por email

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Horário

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Página da disciplina


• http://moodle.ismt.pt • No moodle vai ser disponibilizado material para a disciplina

• Todos os slides powerpoint da matéria teórica• Enunciado das fichas práticas• Enunciado do projeto• Outros materiais relevantes• Programa da disciplina• Bibliografia

• O moodle também vai ser utilizado para interação entre os alunos e o professor em fóruns criados para o efeito

• Para aceder ao moodle basta introduzir os dados da sua conta de email do ISMT

http://moodle.ismt.pt/


Objetivos

• Conhecer várias técnicas de Inteligência Artificial e respectivas áreas de aplicação.

• Implementar algumas dessas técnicas.

Metodologia

© António Oliveira, Ricardo Malheiro 7

• Os conteúdos programáticos da disciplina serão expostos oralmente em aulas teóricas recorrendo à utilização de recursos multimédia.

• Os conteúdos poderão ser acompanhados pela apresentação e discussão de exemplos.

• Nas aulas práticas será proposta aos alunos a resolução de exercícios, utilizando os conhecimentos adquiridos nas aulas teóricas.

© António Oliveira, Ricardo Malheiro 8

Competências• Conhece algumas definições e uma história da Inteligência Artificial.

• Compreende a importância da Inteligência Artificial no mundo atual.

• Conhece vários tipos de agentes inteligentes e suas aplicações

• Conhece e sabe aplicar os principais algoritmos relacionados com jogos.

• Conhece e sabe aplicar algoritmos genéticos a problemas reais.

• Conhece vários tipos de algoritmos com e sem informação para agentes de pesquisa e suas aplicações

• Utiliza uma linguagem de programação de alto nível para implementar algumas técnicas e algoritmos anteriores num caso concreto.

Aulas


• 15 semanas de aulas divididas em aulas teóricas e práticas• Temos 8 semanas dedicadas a aulas teóricas• Temos 7 semanas dedicadas a aulas práticas, sendo duas semanas

de apoio ao projeto

• As aulas vão ser dadas desde 24 de Setembro a, aproximadamente, 15 de Janeiro

• Interrupção para férias de Natal de 21 de Dezembro de 2015 a 1 de Janeiro de 2016

Aulas


• As aulas práticas só começam dia 9 de Outubro

• O enunciado do projeto da disciplina só será disponibilizado no fim de Outubro ou início de Novembro• O projeto será acompanhado durante algumas aulas práticas• Será feito, preferencialmente, de forma individual. De forma

excepcional será feito a dois

• A frequência será dia x de Dezembro• Proposta a data de 19 de Dezembro pelos alunos

Aulas


Teóricas• Apresentação (meia semana – primeira aula de duas horas)

• Introdução à Inteligência Artificial (1 semana)• Definição de IA • História de IA• Áreas de aplicação da Inteligência Artificial

• Agentes Inteligentes (1 semana)• Definição de agente• Agentes racionais• Tipos de agentes e planeamento de um agente• Tipos de ambientes

Aulas


Teóricas• Jogos (1 semana)

• Definição e conceitos básicos de jogos• Algoritmo MinMax• Poda Alfa-Beta• Aplicação de programas em jogos

• Algoritmos Genéticos (2 semanas)• Introdução• Metodologia

• Representação dos indivíduos• Método de seleção, Operadores genéticos

• Exemplo prático

Aulas


Teóricas• Agentes de Pesquisa (1 semana e meia)

• Sem informação• Exemplos de problemas• Formulação de um problema• Representação do espaço de estados• Algoritmos de procura• Algoritmos de procura “cega”• Vários algoritmos de procura:

• em largura, de custo uniforme • em profundidade, em profundidade limitada • em aprofundamento progressivo

Aulas


Teóricas• Agentes de Pesquisa (1 semana)

• Com informação• Definição• Algoritmos

• Procura sôfrega• Procura A*

• Funções heurísticas• Algoritmos de procura local • Procura trepa colinas

• Teste (meia semana)

Aulas


Práticas

• Fichas práticas• Introdução à IA e Agentes Inteligentes (meia semana)• Agentes Inteligentes (1 semana)• Jogos (1 semana)• Agentes de Pesquisa sem informação (1 semana)• Agentes de Pesquisa com informação (1 semana)

• Projecto• Algoritmos Genéticos (2 semanas)

Exame


• Época normal

• De 18 de Janeiro de 2016 a 28 de Janeiro de 2016

• Época de recurso

• De 5 de Fevereiro de 2016 a 12 de Fevereiro de 2016


Avaliação


Avaliação

• A nota do projeto e fichas práticas, caso respeitem os mínimos, mantêm-se durante todas as épocas de exame.

• O aluno pode sempre tentar subir nota de projeto e/ou frequência nesses momentos.

• Nas situações de melhoria de classificação, o aluno ficará sempre com as melhores notas de projeto e/ou frequência/exame.

• É obrigatória a presença a pelo menos 70% das aulas, a contar a partir da 2ª aula dada em 25 de Setembro.

• Os alunos assinam uma folha de presenças até 30 minutos após o início da aula.


Bibliografia

• Inteligência Artificial, Stuart Russell e Peter Norvig, 2ª ed., Campus, 2004 (Bib).

• Inteligência Artificial, Fundamentos e Aplicações; Ernesto Costa e Anabela Simões; FCA, 2004 (Bib).

• Material de apoio fornecido pelo docente


Questões?

Engineering

Apresentação