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Inteligência Artificial

Código: DVAM12     Sigla: IA

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
CNAEF Ciências informáticas

Ocorrência: 2021/2022 - 1S

Ativa? Sim
Página Web: https://moodle.ips.pt/2122/course/view.php?id=490
Unidade Responsável: Departamento de Sistemas e Informática
Curso/CE Responsável: Curso Técnico Superior Profissional em Desenvolvimento de Videojogos e Aplicações Multimédia

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
DVAM 10 Plano_estudos_2018_19 2 - 6 60 162

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
Cédric Claude Bernard Grueau Responsável

Docência - Horas

Ensino Teórico-Prático: 4,00
Tipo Docente Turmas Horas
Ensino Teórico-Prático Totais 1 4,00
Sara Filipa Pereira Batista 4,00

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Esta unidade curricular tem como objectivo introduzir a área da inteligência artificial aos alunos e a como esta pode ser aplicada aos jogos.

Resultados de aprendizagem e competências

Após finalizarem a unidade curricular os alunos deverão:
1- Compreender o que é a IA e em que problemas se pode aplicar
2- Saber analisar um problema e identificar técnicas de IA que podem ser aplicadas
3- Saber o que é necessário para construir uma IA
4- Perceber o papel da IA nos jogos
5- Conhecer algumas das técnicas mais simples de IA, onde e como podem ser aplicadas e quais as suas vantagens e limitações
6- Conseguir implementar técnicas de IA para problemas simples da temática dos jogos

Modo de trabalho

Presencial

Programa

1.Introdução à Inteligência Artificial
2. Procura não informada:


  •  Largura, profundidade, custo uniforme


3. Procura informada: Greedy, A*
4. Min Max: Procura com adversários


  •  Alpha Beta prunning

  • Informação escondida e aleatoriedade


5. Outros temas da IA: Satisfação de restrições, lógica, etc

Bibliografia Obrigatória

Stuart Russell and Peter Norvig; Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4thEdition, Prentice-Hall, 2020
Millington, I., Funge, J.; Artificial Intelligence for Games (2nd ed.), CRC, 2009

Bibliografia Complementar

Buckland, M.; Programming Game AI by Example, Jones & Bartlett Learning., 2004

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Será adotada uma metodologia expositiva para introdução dos diversos tópicos. Esta será reforçada com uma metodologia de prática experimental, através de exercícios tutoriais práticos e um projeto final.
Sempre que possível o projecto terá integração com a contribuição de outras unidades curriculares do semestre.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Teste 40,00
Trabalho escrito 60,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Elaboração de projeto 40,00
Frequência das aulas 60,00
Trabalho laboratorial 8,00
Total: 108,00

Obtenção de frequência

A avaliação é composta por duas componentes: teórica e prática. Ambas são obrigatórias. A nota mínima é de 9,5 valores em 20 para a média de ambas as componentes.

Avaliação Contínua:


Componente Prática: um Projeto (60%) - nota mínima 8.0 valores





  • Participação nas aulas e realização das tarefas (15%)

  • Fase 0 – Game Design Document (5%)

  • Fase 1 – Versão single player (15%)

  • Fase 2 – Versão Multiplayer e discussão final (25%)





Componente Teórica: dois Testes (40%) - nota mínima 8.0 valores


  • Teste 1 - 20%

  • Teste 2 - 20%


Avaliação Por Exame


Época normal, de recurso e especial

Componente Prática: Entrega da versão final do projeto e discussão final (50%) (Min. 8 valores)

Componente Teórica: um exame - nota mínima 9,5 valores


Fórmula de cálculo da classificação final

Avaliação Contínua:


40% componente teórica + 60% componente projeto


Aprovação com média das duas componentes >= 9.5 valores

Avaliação Por Exame


50% componente teórica + 50% componente prática

Aprovação com média das duas componentes >= 9.5 valores

Melhoria de classificação

Só é possível a melhoria da componente teórica, apenas no exame da época de recurso.
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