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Apresentação
Apresentação
Esta unidade curricular consiste numa introdução à inteligência artificial para as redes e telecomunicações. Para tal, abordar-se-ão tanto as técnicas clássicas de procura informada e não-informada em grafos e árvores, bem como metaheuristicas de procura local em ambientes complexos.
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Disciplina do curso
Disciplina do curso
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Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Licenciado | Semestral | 6
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Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
2 | Obrigatório | Português
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Código
Código
ULHT2531-26019
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Pré-requisitos e co-requisitos
Pré-requisitos e co-requisitos
Não aplicável
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Estágio Profissional
Estágio Profissional
Não
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Conteúdos Programáticos
Conteúdos Programáticos
PC1. As Origens e a História da IA PC2. Autómatos Celulares e Redes Neuronais PC3. Busca não-informada: Breadth-First Search, Depth-First Search, Dijkstra; PC4. Busca Informada: Greedy, Dijkstra, Best-First Search e A*; PC5. Metaheurísticas: Greedy, Simulated Annealing e Tabu Search; PC6. Algoritmos Genéticos; PC7. ACO (Ant Colony Optimization); PC8. Ética e IA.
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Objetivos
Objetivos
Conhecer os fundamentos e a história da Inteligência Artificial e alguns dos conceitos pioneiros, como os autómatos celulares e o perceptron. Compreender os mecanismos dos algoritmos clássicos de busca informada e não informada. Implementar e compreender os mecanismos fundamentais de alguns algoritmos de inteligência colectiva, como o Ant Colony Optimization, nomeadamente nos problemas de procura em grafos. Noções de ética na IA.
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Metodologias de ensino e avaliação
Metodologias de ensino e avaliação
Incluir também as metodologias inovadoras de suporte ao processo de ensino-aprendizagem utilizadas
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Bibliografia principal
Bibliografia principal
Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: a Modern Approach. 4th edition. http://aima.cs.berkeley.edu
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Horário de Atendimento
Horário de Atendimento
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Mobilidade
Mobilidade
Não
