Menu

Inteligência Artificial - Engenharia Informática - Sem Ramos - Especialidades


7.5
ECTS / Credit Units
Year: 3 / 1º Semestre
Plan: 2010/11
Scientific Area: INF
Level: Avançado

Semestral Hour Load

Theorical: 48.00
Theorical-Pratical: 0.00
Pratical and Laboratorial: 32.00
Fieldwork:
Seminar:
Internship:
Tutorial:

 

Assigned Internship Hours:
Assigned Projects Hours:
Assigned Fieldwork Hours:
Assigned Study Hours:
Assigned Evaluation Hours:
Others:

Degree having this Course

Degree - Branch Degree Plan Year
Engenharia Informática - Sem Ramos - Especialidades 2010/11

Teaching Staff

Eduardo Leopoldo Fermé
Eduardo Leopoldo Fermé


Responsibilities:
Regência
Responsável pelas Pautas
Ensino teórico
Ensino prático e laboratorial

Course Information

Course Objectivs

*   Compreender o que caracteriza e distingue a IA e qual a sua aplicabilidade.
* Saber como Representar Conhecimento e utilizar a Lógica e diferentes métodos de Raciocínio.
* Utilizar Processos Heurísticos versus Sistemáticos para pesquisar soluções.
* Aprender Métodos de Resolução de Problemas envolvendo Conhecimento.

Evaluation Criteria

Frequência: tem por objectivo promover a leitura dos tópicos leccionados (quer a través da bibliografia, quer a traves dos acetatos). O exame e composto por 3a 5 questões conceituais (com valores 20/n) sobre os tópicos leccionados nas aulas teóricas. As respostas não podem exceder uma página. Esta restrição tem como objectivo que a resposta seja breve, concisa e sem aprofundar em detalhes desnecessários, concentrando-se na questão conceptual. ( 50% Nota Final - Nota Mínima 10)

 

 

"Trabalho (Projecto Robots): consiste em, construir e programar, ao longo do semestre um robot para resolver um problema dado utilizando os robots Lego® Mindstroms? Robotic Invention System?. Para avaliar o trabalho é marcada uma reunião com cada grupo e os alunos apresentam o robot e mostram como resolvem o problema. Os alunos dispõem previamente de todo o tempo necessário para preparar a apresentação no laboratório de forma a evitar falhas de instalação, comunicação, etc. A condição de aprovação do trabalho (8 pontos) é que o robot resolva o problema proposto. Os itens que definem a nota final são:  Qualidade da Programação: Modularidade, Documentação dentro do Código, Abstracção, Heurísticas, etc.  Qualidade do Relatório: Fundamentação das escolhas (robot, linguagem ambiente, etc.), clareza da apresentação, organização dos tópicos, justificação das heurísticas, conclusões.  Qualidade do Robot: Eficácia do robot para resolver o problema (não avaliamos eficiência).  Plus: Normalmente atribuímos um plus em função ao compromisso demonstrado pelos estudantes com o trabalho. " (25% Nota Final  Primeira entrega - 25% nota final 2da entrega- Nota Mínima 10)

Program Resume (get program detail)

Main Bibliography

·    Stuart Russel e Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall (Series in Artificial Intelligence), 3rd edition 2009.

Other Biographical Sources / Support Documents

· Fagin, Halpern, Moses and Vardi. Reasoning about Knowledge. Mit Press. 1995

· Nilsson; Artificial Intelligence: A New Synthesis ? Morgan Kaufmann Publishers, 1998

· Poole, Mackworth e Goebel. Computational Intelligence. A logical approach. Oxford University Press. 1998.

· Resnik: Choices: An introduction to Decision Theory. Cap 1-4.

· Rich and Knight; Artificial Intelligence ? 2nd Edition, McGraw-Hil, 1991.

· Sterling and Shapiro; The Art of Prolog. 1994 - The MIT Press

· Winston; Artificial Intelligence ? 3th Edition. Addison-Wesley. 1992.

· Woolridge, Introduction to Multiagent Systems. John Wiley & Sons, Inc. New York, NY, USA. 2001

Student Support

Associated Links

Comments

Forum

Connect to Forum Inteligência ArtificialLink Externo