Departamento de Informática (UM)

Introdução à Inteligência Artificial

16796 [ME95ME9500007419]

Mestrado em Inteligência Artificial [MIA]

S1

José Manuel Ferreira Machado

Objetivos

O conteúdo programático proposto foi desenhado para satisfazer o grande objetivo da UC: uniformizar as competências dos alunos, em particular em conceitos gerais e proficiências de introdução à Inteligência Artificial e ao Processamento de Linguagem Natural A sequência definida para a apresentação e discussão dos diversos tópicos do programa foi definida como uma introdução completa e atualizada dos conceitos-chave em IA, apresentando gradualmente e naturalmente as diferentes abordagens, nomeadamente as suas especificidades e limitações.

Programa

1. Inteligência Artificial
2. Métodos de Resolução de Problemas e de Procura
3. Conhecimento, Raciocínio e Planeamento
4. Processamento de Linguagem Natural
5. Conceitos Avançados
6. Text Minning
7. Aplicações

Bibliografia

Artificial Intelligence: A Modern Approach, Stuart Russell and Peter Norvig, (3rd Edition), ISBN 978-9332543515, 2015.

Blueprints for Text Analytics Using Python, Albrecht, J., Ramachandran, S., Winkler, C.. O'Reilly Media., 2020.

Natural Language Processing with Python, Bird, S., O'Reilly Media. 2016.

An Introduction to Corpus Linguistics, Kennedy, G. Taylor & Francis., 2014.

Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, Poole and Mackworth, 2nd ed., ISBN 978-1107195394, 2017.

Resultados da aprendizagem

- Uniformizar as competências dos alunos, em particular em conceitos gerais e proficiências em Inteligência Artificial e em Processamento de Linguagem Natural;
- 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, o desenvolvimento de mecanismos de raciocínio para a resolução de problemas e a seleção e implementação de modelos de representação de conhecimento e raciocínio mais adequados à resolução de problemas reais;
- Estudar conceitos básicos de Língua Natural e seus principais elementos, conceber, desenvolver e testar sistemas de língua natural dentro de uma variedade de aplicações diferentes e o desenvolvimento de sistemas com a capacidade de extrair conhecimento a partir de textos.

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: José Manuel Ferreira Machado; Dep.: DI; Horas: 30.
Turno: PL 1; Docente: Hugo Daniel Abreu Peixoto; Dep.: DI; Horas: 30.