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Inteligência Artificial

Código:

DVAM12

Sigla:

IA

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
CNAEF	Ciências informáticas

Ocorrência: 2022/2023 - 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	16	Plano_estudos_2018_19	2	-	6	60	162

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.

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

Realização de todas as componentes indicadas no cálculo da classificação final.

Fórmula de cálculo da classificação final

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

Componente Teórica: um Teste (40%) - nota mínima 8.0 valores

Avaliação Por Exame

Época normal, de recurso e especial

Componente Prática: Entrega da versão final do projeto e discussão final (50%) (Min. 8.0 valores)

Componente Teórica: um exame (50%) - nota mínima 8.0 valores

Melhoria de classificação

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