Objectivos

Pretende-se dar aos alunos uma panorâmica geral de vários tópicos tradicionalmente abordados pela Inteligência Artificial, nomeadamente Procura, Representação do Conhecimento e Raciocínio, Planeamento e Aprendizagem Automática.

Saber

• Paradigmas, áreas e aplicações da Inteligência Artificial.
• Algoritmos de procura cega, informada e local. Heurística e função de avaliação. Complexidade.
• Inferência em lógica proposicional, de 1ª ordem e em redes Bayesianas. Limitações.
• Linguagem de planeamento e algoritmos para construção de planos.
• Abordagens da aprendizagem automática e algoritmos essenciais.

Fazer

• Modelar problemas de procura, especificar heurísticas e avaliar o seu comportamento.
• Modelar e resolver problemas com Programação em Lógica.
• Modelar conhecimentos com redes Bayesianas. Efectuar inferência preditiva e de diagnóstico.

Competências complementares

• Escolher apropriadamente instrumentos pesando a qualidade da solução e o tempo/espaço necessário para a obter.
• Justificar ou seleccionar soluções.
• Capacidade de modelação abstracta.