Inteligência Artificial

Inteligência Artificial é a cadeira onde programas deixam de seguir receitas fixas e passam a decidir: procuram caminhos, jogam, otimizam, tiram conclusões e aprendem com dados. O fio condutor destas páginas é sempre o mesmo problema concreto, um labirinto, visto com as ferramentas de cada tema. No fim deves conseguir escolher a técnica certa para cada tipo de problema e justificar a escolha com números, não com intuição.

O programa oficial é o da unidade curricular de Inteligência Artificial (L.EIC029) do 3.º ano, 2.º semestre da LEIC, ocorrência de 2025/26: agentes inteligentes, pesquisa não informada e heurística, pesquisa adversarial, otimização e algoritmos evolutivos, representação do conhecimento e lógica, incerteza e redes Bayesianas, aprendizagem computacional e redes neuronais, mais filosofia, ética e segurança.

Como está organizado

Começa por Agentes inteligentes, que define o vocabulário da cadeira: o que é um agente, o que distingue ambientes e que arquiteturas existem. Depois vêm as duas páginas de pesquisa: Pesquisa não informada explora o espaço de estados em largura, profundidade e custo uniforme, e Pesquisa heurística acelera a procura com heurísticas admissíveis e o A*.

A segunda parte decide sob oposição e escassez: Jogos e Minimax cobre Minimax, cortes alfa-beta e Monte Carlo, e Otimização e evolução troca a procura de caminhos pela procura de bons estados, com subida da colina, arrefecimento simulado e algoritmos evolutivos.

A terceira parte raciocina e aprende: Lógica e conhecimento representa factos e regras e infere conclusões, Incerteza e Bayes decide com probabilidades quando o mundo é incerto, e Aprendizagem e redes neuronais constrói classificadores a partir de dados e avalia-os com matrizes de confusão.

O que convém rever

A página de lógica usa conetivas e equivalências que podes rever em Matemática Discreta e em Lógica proposicional. Os exemplos de código seguem o Python de Fundamentos da Programação. Quando se falar de problemas difíceis e heurísticas, a noção de P e NP está em Teoria da Computação.

Como estudar

Cada página resolve um exemplo pequeno até ao fim. Refaz os exemplos à mão antes de leres a resolução: desenha a árvore de pesquisa, calcula o f do A*, propaga o Minimax, conta os ataques das rainhas. A matéria desta cadeira aprende-se a calcular, não a ler. Quando um método falha no exemplo (a profundidade perde-se, a subida da colina prende-se, a heurística engana), percebe exatamente porquê, porque os testes pedem essa justificação.

Avaliação

A forma de avaliação varia de ano para ano. Consulta a ficha da unidade curricular no SIGARRA e a página da disciplina no Moodle para saberes os pesos dos trabalhos e dos testes, as notas mínimas e as regras do recurso.

Fontes e âmbito

Estas páginas seguem o âmbito da unidade curricular de Inteligência Artificial (L.EIC029) do 3.º ano, 2.º semestre da LEIC, ocorrência de 2025/26: agentes inteligentes, pesquisa não informada e heurística, pesquisa adversarial e Monte Carlo, otimização e algoritmos evolutivos, lógica e representação do conhecimento, incerteza e redes Bayesianas, aprendizagem supervisionada e não supervisionada, redes neuronais, filosofia, ética e segurança da IA. A avaliação na ocorrência de 2025/26 é distribuída, sem exame final: metade trabalhos práticos, metade testes, com nota mínima em cada componente e exame de recurso para quem falhar um teste. A bibliografia obrigatória da ficha é Russell e Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach. Repositórios públicos de estudantes com projetos da cadeira serviram só para confirmar a ênfase prática dos temas.

Material oficial da FEUP:

• Ficha da unidade curricular de Inteligência Artificial, ocorrência de 2025/26, com objetivos, programa, bibliografia e avaliação (consultada em setembro de 2026): SIGARRA.