Departamento de Informática (UM)

Inteligência Artificial em Engenharia Biomédica

14461 [9407V3]

Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica [MIEBIOME]

S1

César Analide Freitas Silva Costa Rodrigues

Objetivos

Programa

1. Introdução à Inteligência Artificial
2. Representação do Conhecimento e Raciocínio
3. Métodos de Resolução de Problemas
4. Inteligência Artificial Distribuída
5. Aprendizagem Automática
6. Aplicações em Biomedicina

Bibliografia

Russell, S., Davis, E. & Norvig, P. (2015). Artificial intelligence: a modern approach. Noida, India: Pearson India Education Services Pvt. Ltd.

Alpaydin, E. (2014). Introduction to machine learning. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press.

Wooldridge, M. (2009). An introduction to multiagent systems. Chichester, U.K: John Wiley & Sons.

Bratko, I. (2012). Prolog programming for artificial intelligence. Harlow, England New York: Addison-Wesley.

Costa, S., Simões, A. (2008). Inteligência Artificial-Fundamentos e Aplicações, FCA.

Resultados da aprendizagem

- Apresentar uma visão geral da Inteligência Artificial, com ênfase na utilidade e aplicação das diferentes abordagens de resolução de problemas.
- Compreender o modelo lógico de representação de conhecimento;
- Desenvolver mecanismos de raciocínio para a resolução de problemas;
- Desenvolver sistemas de resolução de problemas suportados por modelos de Inteligência Distribuída;
- Implementar o modelo de representação de conhecimento, raciocínio e de aprendizagem mais adequado à resolução de problemas reais em contextos de Biomedicina.

Método de avaliação

A avaliação da aprendizagem envolve dois instrumentos de avaliação: trabalhos práticos de desenvolvimento (com peso de 50% a 60%) e uma prova escrita (com peso de 40% a 50%). A classificação final é calculada pela ponderação dos diversos instrumentos de avaliação.
É considerado aprovado o aluno cuja classificação final seja superior ou igual a 10 (dez) valores.
Para o cálculo da classificação final podem-se estabelecer notas mínimas, sendo que, para instrumentos de avaliação de cariz prático, esta nota mínima não pode ser inferior a 10 (dez) valores.

Funcionamento

Turno: T 1; Docente: César Analide Freitas Silva Costa Rodrigues; Dep.: DI; Horas: 15.
Turno: TP 1; Docente: César Analide Freitas Silva Costa Rodrigues; Dep.: DI; Horas: 30.
Turno: TP 2; Docente: Inês Lucas Amorim Alves; Dep.: DI; Horas: 30.