Author: Luis Moniz Pereira
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Universidade Nova de Lisboa
Faculdade de Ciências e Tecnologia
Departamento de Informática

Mestrado em
Inteligência Artificial Aplicada
2002/03

http://centria.fct.unl.pt/~lmp/miaa/miaa.html

Universidade de Évora
Departamento de Informática

ÍNDICE
Criação	3
Objectivos	3
Regulamento do Mestrado	5
Organização	5
Docentes	5
Plano do Mestrado	6
Programa das Disciplinas	7
Coordenação do Mestrado	16
Condições de Funcionamento	17
Candidatura e Condições de Admissão	18
Número de Vagas	18
Critérios de Selecção	18
Inscrição	19
Propinas	19
Facilidades Escolares	19
Laboratório	20
Avaliação de Conhecimentos (parte escolar)	20
Orientação da Dissertação	20
Apresentação e Entrega da Dissertação	21
Precedências	21
Informações	26

Criação
A Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa (FCT/UNL) tem tido um papel pioneiro e de desenvolvimento da Inteligência Artificial em Portugal, com repercussões internacionais reconhecidas. A criação na FCT/UNL do Centro de Inteligência Artificial (CENTRIA)", o envolvimento em numerosos projectos da União Europeia, bem como os Programas de Bolsas de Doutoramento, permitiu o aparecimento de um número apreciável de novos Doutores neste domínio, alguns deles formados no estrangeiro. A Universidade de Évora (UE) contratou entretanto um número significativo destes Doutores (para o lançamento da sua Licenciatura em Engª Informática), os quais continuam a desenvolver investigação no CENTRIA.
Neste contexto, e sob proposta dos Conselhos Científicos da Área Departamental de Ciências Exactas da Universidade de Évora e da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa, após aprovação nos respectivos Senados Universitários, e ao abrigo do disposto nos Decretos-Lei nº 173/80, de 29 de Maio; no artigo 7º do Decreto-Lei nº 155/89, de 11 de Maio e no nº 216/92 de 13 de Outubro, foi criado o Mestrado em Inteligência Artificial Aplicada (MIAA).
Objectivos
O objectivo deste primeiro mestrado em Inteligência Artificial em Portugal, é proporcionar formação aprofundada em variados temas de Inteligência Artificial e suas aplicações. Pretende-se satisfazer quer as necessidades profissionais de especialização em aplicações nesta área, quer as necessidades académicas de formação de docentes e investigadores. O profissional deverá adquirir uma maior capacidade de autonomia científica e de responsabilização por projectos, e o docente obter a maturidade científica necessária ao prosseguimento do doutoramento assim como as suas actividades de docência e investigação.
O mestrado fornece conhecimentos teóricos gerais mais sólidos e conhecimentos de ponta sedimentados, não só para uma iniciação à investigação, mas também como meio de permitir reconhecer e usar técnicas avançadas de Inteligência Artificial para resolver problemas aplicados em vários domínios. Serão, assim, desenvolvidas as capacidades profissionais críticas e a intuição, providenciando um equilíbrio de aprendizagem e experiência, susceptível de conduzir a tomadas de decisão informadas, através da interligação entre teoria e prática.
Também as capacidades de comunicação, sumarização, e relato escrito, visando a especificação de objectivos, métodos de solução, resultados e conclusões, serão desenvolvidas ao longo dos projectos e trabalhos de dissertação. Os alunos deverão ainda aprender a utilizar as publicações especializadas como forma de se manterem actualizados e de exercitarem a procura autónoma de informação. O trabalho em grupo cooperativo é também incentivado.
O mestrado providencia uma formação genérica em Inteligência Artificial, com aprofundamento especializado nalguns temas abaixo discriminados. Os projectos e a dissertação exercitarão ainda a avaliação e a aplicação de novos resultados da investigação e novos avanços tecnológicos, e providenciarão a unificação de técnicas oriundas de diferentes disciplinas para a realização de um mesmo objectivo.
Regulamento do Mestrado
Organização
A Universidade de Évora (UE) e a Universidade Nova de Lisboa, esta última através da Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT/UNL), conferem o grau de Mestre em Inteligência Artificial Aplicada. Para frequentar o MIAA, o aluno pode inscrever-se quer na FCT/UNL, quer na UE. 
O grau de mestre será conferido após a aprovação na parte escolar do mestrado, e a elaboração e aprovação de uma dissertação, nos termos do artigo 5º do Decreto-Lei nº 216/92 de 13 de Outubro.
O grau de Mestre em Inteligência Artificial Aplicada será conferido pela Universidade onde o aluno realizar a matrícula e defender a dissertação. O resultado final das provas de Mestrado será expressa pelas fórmulas em vigor na Universidade em que seja obtido o grau.
A conclusão, com aprovação, da parte escolar do mestrado, confere um diploma de especialização em Inteligência Artificial Aplicada, em conformidade com o disposto no nº 1º do artigo 10º do Decreto-Lei nº 216/92 de 13 de Outubro, de acordo com o anexo I.
Docentes
O Mestrado em Inteligência Artificial Aplicada conta com um corpo docente altamente especializado, constituído pelos seguintes professores:

• Luís Moniz Pereira, Prof. Cated. FCT/UNL ........... Coordenador 
• Salvador Pinto Abreu, Prof. Assoc. Univ. Évora
• José Júlio Alferes, Prof. Assoc. FCT/UNL .....Comissão Científica
• Joaquim Aparício, Prof. Aux. FCT/UNL
• Pedro Barahona, Prof. Assoc. FCT/UNL
• Luís Correia, Prof. Aux. FCT/UNL
	• Carlos Damásio, Prof. Aux. FCT/UNL
• Fernando Moura Pires, Prof. Assoc. Univ. Évora
• João Moura Pires, Prof. Aux. FCT/UNL
	• Paulo Quaresma, Prof. Assoc. Univ. Évora ..........Comissão Científica
• Nuno Marques, Prof. Aux. FCT/UNL
• Irene Rodrigues, Prof. Assoc. Univ. Évora	Comissão Científica
Plano do Mestrado
O Mestrado em Inteligência Artificial Aplicada tem uma duração de dois a quatro semestres. Na parte escolar do mestrado, o aluno deverá fazer 7 ou mais das disciplinas abaixo. 
N.B. O  aluno pode ter equivalência de até 4 disciplinas duma licenciatura em Informática, ou de outros mestrados, permitindo-se-lhe realizar o MIAA em um ano apenas – ver Condições de Funcionamento. Tal é facilitado no caso da LEI da FCT/UNL pois todas as disciplinas abaixo assinaladas com *  são oferecidas como opcionais na LEI.
• Computação e Ciências Cognitivas *	1º semestre
	• Bases de Dados e Data Warehousing *	1º semestre
• Processamento de Língua Natural 1	1º semestre
• Programação por Restrições *	1º semestre
• Representação do Conhecimento *	1º semestre
• Aprendizagem Automática	1º semestre
• Programação Declarativa 	1º semestre
• Análise de Corpora *	1º semestre
• Aprendizagem e Data Mining *	2º semestre
• Redes Neuronais *	2º semestre
• Processamento de Língua Natural 2	2º semestre
• Programação Não-Determinística	2º semestre
• Raciocínio Computacional *	2º semestre
• Vida Artificial *	2º semestre
• Agentes *	2º semestre

* Disciplinas oferecidas pelo MIAA à LEI como opções
Depois da parte escolar tem lugar a elaboração de uma dissertação, sob  a orientação de um professor do mestrado ou reconhecido para o efeito.
N.B. Para alunos vindos das Licenciaturas em Engenharia Informática da FCT/UNL, da UE, ou algumas outras, o trabalho de fim de curso poderá ser planeado, com o orientador, como um início da dissertação. 
Programas das Disciplinas
1º semestre
Base de Dados e Data Warehousing   (comum com o MEI)
Créditos: 3   Carga horária: 30 h teóricas + 45 h de laboratório
Docentes:  João Moura Pires, Prof. Aux. FCT/UNL     
Bases de Dados Transaccionais e Sistemas OLAP
Sistemas MOLAP
Sistemas ROLAP
DataWarehousing
DataMinig e DataWarehouse
Bases de hierárquicas e a proposta do XML
Mapeamento de XML para Bases de Dados relacionais e
Bases de Dados XML nativas
Programação por Restrições   (comum com o MEI)
Créditos: 3   Carga horária: 30 h teóricas + 45 h de laboratório
Docentes:	Pedro Barahona (Prof. Assoc. FCT/UNL)
	Modelação de problemas como conjuntos de restrições
		Planeamento
		Diagnóstico
	Satisfação de restrições
		Tipos de restrições e domínios de aplicação
	Programação em Lógica com Restrições
	Integração de satisfação de restrições na programação em 
		lógica
	Algoritmos especializados para satisfação de
		Restrições lineares sobre os reais/racionais
		Restrições não-lineares sobre reais/racionais
		Restrições sobre domínios finitos
		Restrições Booleanas
		Restrições pseudo-Booleanas
	Satisfação parcial de restrições
	Exemplos de linguagens
		CHIP, CLP(R), ECLIPSE, SICStus, CLP(FD)
Representação do Conhecimento
Créditos: 3   Carga horária: 30 h teóricas + 45 h de laboratório
Docente:	José Júlio Alferes (Prof. Assoc. FCT/UNL)
	Problemática da representação
		Semântica, expressividade, estruturação e eficácia
	Conhecimento por omissão (“default”)
	Conhecimento auto-epistémico
	Conhecimento por circunscrição
	Conhecimento temporal e acções
	Problema do enquadramento (“frame problem”)
		Cálculo de situações
		Cálculo de eventos
	Representação do conhecimento em Programação em Lógica
	Bases de conhecimento e sistemas periciais

Computação e Ciências Cognitivas
Créditos: 3   Carga horária: 30 h teóricas + 45 h de laboratório
Docente:	Luís Moniz Pereira (Prof. Cated. FCT/UNL)

Estudo da interacção da Inteligência Artificial com e de aplicação a aspectos das Ciências Cognitivas e seus métodos, tais como:
		Inteligência Artificial, Filosofia e Cognição
		Psicologia Cognitiva e Comportamental
		Psicologia Evolucionária
		Consciência, Cognição e Acção
		Conhecimento simbólico e neuronal
		Educação assistida por computador
		Neuro-linguística
		Neuro-biologia do comportamento
		
Processamento de Língua Natural  1
Créditos: 3   Carga horária: 30 h teóricas + 45 h de laboratório
Docente:	Paulo Quaresma (Prof. Assoc. Univ. Évora)
	Sintaxe
		Gramáticas lógicas (DCG, XG, BMG,...)
		Técnicas de análise sintáctica:
			descendente, ascendente, mista, por ‘ chart’
		Outras gramáticas (TAGs, HPSG)
	Léxico e descrição de conhecimento morfológico
	Técnicas estatísticas para o processamento de texto
Aprendizagem Automática
Créditos: 3   Carga horária: 30 h teóricas + 45 h de laboratório
Docente:	Fernando Moura Pires (Prof. Assoc. Univ. Évora)
	Introdução à aprendizagem automática
		Exemplos de aplicação
		Conjunto de treino e medidas de incerteza
	Validação de classificadores
		Definição e precisão de um classificador
		Métodos de estimação da probabilidade de erro dum 
			classificador
	Aprendizagem de conceitos
		Formação de agrupamentos lógicos e de conceitos 
			difusos
		Exemplos de algoritmos: CLUSTER/2 E COBWEB/3
	Aprendizagem a partir de exemplos
		Árvores de decisão e regras de classificação
		Exemplos de algoritmos: ID3, CART, C4.5, CN2
	Introdução às redes neuronais
		Redes associativas, de “feed forward”, e não 
			supervisionadas
		Aprendizagem por reforço
Análise de Corpora
Créditos: 3   Carga horária: 30 h teóricas + 45 h de laboratório
Docente:	Nuno Marques (Prof. Aux. FCT/UNL)

	Foca-se um conjunto de métodos e ferramentas, quer práticas, quer teóricas para o tratamento de largos volumes (corpora) de textos. A cadeira terá uma vertente fortemente prática.

Largos volumes de texto: conceitos base.
Ferramentas Unix para o tratamento de textos.
Teoria da Informação e Entropia: relacionando palavras. 
Associação de palavras: informação mutua e t-score.
Aplicações: pp-attachment; técnicas de agrupamento de palavras: geração de grupos e hierarquias.
O modelo da língua e modelo do léxico: lições da tradução autimática baseada em corpora. Aplicação à compreensão de língua Natural.
Etiquetagem (e desambiguação) morfossintáctica:
Pré-processamento do corpus.
Modelos baseados em regras.
Modelos estatísticos (modelos de markov escondidos e modelos baseados em técnicas de aprendizagem).
Estimação de parâmetros (máxima verosimilhança, good-turing, máxima entropia, redes neuronais).
Modelos loglineares (tabelas de contingência, modelos com interacções, estimação de parâmetros, aplicações na etiquetagem, pp-attachment e extracção da classe de subcategorização, relação com o modelo de máxima entropia).
Segmentação de texto com métodos estatísticos (DCGs e colocação de parêntesis no texto, data oriented parsing, inside-outside reestimation).
	
Programação Declarativa
Créditos: 3   Carga horária: 30 h teóricas + 45 h de laboratório
Docente:	Carlos Damásio (Prof. Aux. FCT/UNL)

	A disciplina Programação Declarativa visa fornecer aos estudantes os fundamentos práticos de programação e respectivo software para a  construção de sistemas incorporando tecnologias da Inteligência Artificial. A disciplina tem um carácter prático e aplicado, sendo de grande interesse para outras cadeiras do Mestrado, permitindo uniformizar os conhecimentos de base dos alunos.
	Abordam-se as linguagens de programação em lógica e as linguagens de programação  funcionais, fazendo-se uma identificação dos dialectos e sistemas utilizados actualmente.
	Uma linguagem de cada  paradigma será estudada em profundidade, relembrando-se as técnicas de programação específicas de cada um deles, com maior ênfase na programação em lógica.
	A avaliação será efectuada através de um conjunto de trabalhos práticos servindo simultaneamente para sedimentar conceitos e adquirir à vontade na utilização das linguagens. Espera-se que sejam desenvolvidas pequenas aplicações tipo ilustrativas de técnicas, nomeadamente sistemas de pesquisa, demonstradores de teoremas, parsers, compiladores, meta-interpretadores, sistemas periciais, etc.

2º semestre
Aprendizagem e Data Mining    (comum com o MEI)
Créditos: 3   Carga horária: 30 h teóricas + 45 h de laboratório
Docente: Nuno Marques (Prof. Aux. FCT/UNL)

Apresentação e introdução de um conjunto de métodos e
	algoritmos de aprendizagem para o Data Mining
Organização, preparação, análise e interpretação de dados
Extracção de conhecimento implícito, previamente desconhecido
	e potencialmente útil para a tomada de decisões
Métodos de estatística para o armazenamento e selecção de
	dados relevantes para a tomada de decisão, bem como a
	preparação e codificação dos dados
Introdução de métodos de estatística para a validação dos
	resultados
Métodos de aprendizagem
	Redes neuronais não - supervisionadas e supervisionadas
		para a detecção, classificação e predição de padrões
	Algoritmos de aprendizagem para a extracção de 
		conhecimento
	Formas de representação de conhecimento descritivas dos
		dados (essencialmente algoritmos de indução de
		árvores de decisão e de regras).
	Técnicas de visualização como complemento às técnicas
		mencionadas.
				
Redes Neuronais 
Créditos: 3   Carga horária: 30 h teóricas + 45 h de laboratório
Docente:	Luís Correia (Prof. Aux. FCT/UNL)
	
	Redes Neuronais
		Conceitos básicos
		Aprendizagem supervisionada (Perceptrão, 
			Backpropagation, RBF, Hopfield)
		Aprendizagem não-supervisionada (LVQ, SOM, Rede 
			Associativa)
		Aprendizagem por reforço
	Preprocessamento e validação
		Preprocessamento e extracção de características
		Validação (Funções de erro, Estimação de 
			probabilidade)
		Generalização (Bias, Variance, Cross-Validation, 
			Growing, Pruning)
	Extracção de conhecimento
		Representação de conhecimento (local e distribuído, 
			subsimbólico e simbólico)
		Clustering com Redes Neuronais
		Indução de regras (CN2, Itrule, sig*)

Processamento de Língua Natural 2
   Créditos: 3   Carga horária: 30 h teóricas + 45 h de laboratório
   Docente:	Irene Rodrigues (Prof. Assoc. Univ. Évora)
	
	Semântica
		Introdução à teoria de representação do discurso (DRT)
		Composicionalidade
		Outras teorias semânticas
	Pragmática e raciocínio
		Teoria dos actos de fala
		Resolução de anáforas
		Identificação de intensões, planos e crenças em 
			diálogos
		Planeamento das acções a realizar
	Arquitectura de sistemas intencionais de diálogo
	Geração de língua natural
	Tradução automática
	Síntese de fala

Programação Não-Determinística
   Créditos: 3   Carga horária: 30 h teóricas + 45 h de laboratório
   Docente:  Salvador Pinto Abreu (Prof. Assoc. Univ. Évora)
	
	Programação não-declarativa
	Tipos de não-determinismo (don’t know, don’t care)
	Resolução SLD. Leitura procedimental da Lógica de 
		predicados de 1ª ordem
	Adequação da LP1 à implementação como linguagem de 
		programação de uso geral
	Modelo operacional de Prolog. Pilha de pontos de escolha. 
		“Trail”
	Co-rotinagem, suspensão, concorrência
	Outros modelos de pesquisa do espaço de soluções. Sistemas 
		de re-escrita de árvores e/ou: AKL, EAM
	Heurísticas para melhorar a exploração de árvores de 
		pesquisa: retrocesso inteligente, “first-trail”, “pruning” 
		inteligente, selecção baseada em outros critérios
	Programação com tabulação. Programação dinâmica. 
		Detecção de ciclos.
Raciocínio Computacional   (comum com o MEI)
Créditos: 3   Carga horária: 30 h teóricas + 45 h de laboratório
Docente:	Luís Moniz Pereira (Prof. Cat. FCT/UNL)

	Formas lógicas de raciocínio e suas ligações, nomeadamente: hipotético, abdutivo, condicional, paracoinsistente, argumentativo, e contrafactual
		Regras “default”, “defeasable”, “defeating”, e de acções
		Métodos de “update” e “belief revision”
		Condições de integridade e de excepção
		Coexistência de diversos tipos de negação
		Métodos e estratégias de preferência
	Respectivas semânticas, procedimentos, e implementações, baseados na Programação em Lógica
	Aplicações ilustrativas à  IA, como diagnóstico, planeamento de acções, 	taxonomias, revisão de crenças, multi-agentes, “debugging” declarativo, bases de conhecimento activas, etc.

Vida Artificial
Créditos: 3   Carga horária: 30 h teóricas + 45 h de laboratório
Docente:	Luís Correia (Prof. Aux. FCT/UNL)

	Introdução aos Sistemas Auto-Organizados
	Sistemas Dinâmicos Complexos
	Autómatos Celulares
	Algoritmos Evolutivos
		Algoritmos Genéticos
		Estratégias Evolutivas
		Programação Evolutiva
	Simulação de Comportamento Adaptativo
		Robôs Móveis com Controlo Comportamental
		Comportamento Colectivo  (de agentes elementares)
	Modelação Evolutiva de Sistemas Socio-Económicos

Agentes
    Créditos: 3   Carga horária: 30 h teóricas + 45 h de laboratório
    Docente:	Luís Moniz Pereira (Prof. Cat. FCT/UNL) 
	
	Definições e paradigmas de agente
	Arquitecturas de agentes
	Agentes deliberativos versus Agentes reactivos. Agentes 
		racionais
	Controlo centralizado versus distribuído
	Sociedades de agentes
	Comunicação, cooperação, e competição entre agentes
	Programação e simulação de agentes
	Aplicações de agentes
	Futuro dos agentes
Coordenação do Mestrado
O curso será coordenado por uma Comissão Científica composta por dois representantes de cada um dos estabelecimentos de ensino responsáveis pelo MIAA, designados pelos respectivos Conselhos Científicos de entre os docentes participantes na leccionação. Compete à Comissão Científica do Mestrado:
•	Coordenar o funcionamento do Mestrado;
•	Propôr a nomeação dos orientadores das dissertações e a aprovação dos respectivos temas e planos de trabalho;
•	Propôr a constituição dos Júris para apreciação das dissertações;
•  Colaborar na gestão das receitas que venham a ser 
atribuídas ao curso de Mestrado.
Condições de Funcionamento
O Mestrado em Inteligência Artificial Aplicada terá uma duração de dois ou quatro semestres. Na parte escolar é necessária a obtenção de 20 unidades de crédito. Tendo todas as disciplinas oferecidas 3 créditos deve o aluno fazer pelo menos 7 das disciplinas oferecidas ou reconhecidas no MIAA. 
Com o acordo da Comissão Científica do Mestrado, poderá ser concedida a equivalência a uma disciplina deste Mestrado, com nota semelhante, de uma disciplina considerada adequada de outro Mestrado ou de uma licenciatura em Engenharia Informática, desde que com um número de créditos e escolaridade considerados apropriados. Estas equivalências poderão ser atribuídas até um máximo de 12 créditos, isto é, 4 cadeiras.
Em particular, ou aluno pode para tal fazer certas cadeiras oferecidas no MEI, o Mestrado em Engenharia Informática da FCT/UNL.
A parte escolar do MIAA decorrerá nas instalações da FCT/UNL, em salas e laboratórios reservados para o efeito. O horário das aulas é (semi) pós-laboral, em 3 ou 4 dias da semana, normalmente das 16:00-20:00.
Depois de o aluno já ter tido aproveitamento a 4 disciplinas da parte escolar (12 créditos), já poderá ter lugar a elaboração obrigatória da dissertação de mestrado sob a orientação de um professor do MIAA, ou de outro professor reconhecido para o efeito. Para além do acesso ao laboratório de mestrado da FCT/UNL e à Biblioteca especializada, os alunos em dissertação têm normalmente acesso a equipamento adicional associado a projectos do seu orientador, e às instalações do Centro de Inteligência Artificial da UNL - CENTRIA.
Candidatura e Condições de Admissão
As candidaturas são feitas mediante a entrega de fichas de candidatura e respectivos curricula vitae nos prazos fixados, na Secretaria de Pós–Graduados da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa ou no Departamento de Informática da Universidade de Évora. 
São admitidos à candidatura à matrícula no curso os licenciados em Engenharia Informática, ou outras licenciaturas afins, com classificação mínima de 14 valores. Cabe à Comissão Científica definir os cursos a incluir nas áreas afins atrás referidas, e pronunciar-se sobre equivalências de disciplinas de licenciatura ou de outro mestrado.
Excepcionalmente, em casos devidamente justificados, a Comissão Científica poderá admitir à candidatura à matrícula candidatos cujo currículo demonstre adequada preparação profissional, ou científica de base, embora com uma classificação de licenciatura inferior a 14 valores. 
Número de Vagas
Anualmente, a Comissão Científica do Mestrado estabelece a percentagem de vagas reservada a docentes e investigadores de estabelecimentos de ensino superior, bem como o número mínimo de inscrições indispensável ao funcionamento do curso. Para a edição de 2002/03 do MIAA:
•	O número máximo de alunos admitidos à inscrição e matrícula é de 35.
•	O número mínimo de inscrições é de 10.
•	A percentagem de vagas reservada a docentes e investigadores de estabelecimentos de ensino superior é de até 25%.
Critérios de Selecção
Os candidatos à matrícula em cada curso serão seleccionados, tendo em consideração os seguintes critérios:
•	Classificação das licenciaturas, ou de outros graus já obtidos pelo candidato
•	Currículo
•	Desempenho em entrevistas (eventual)
A selecção dos candidatos será feita pela Comissão Científica, de cuja decisão não cabe recurso, salvo se arguida de vício de forma.

Inscrição
Os prazos de candidatura e de inscrição e o calendário lectivo serão fixados pela Comissão Científica do curso. Para a edição de 2002/03 estes prazos são os seguintes:
Candidaturas:	3 de Junho a 19 de Setembro de 2002
Inscrições:	21 a 25 de Outubro de 2002
A inscrição, depois de comunicada a aceitação, pode ser feita quer na FCT/UNL quer na UE.
Propinas
O montante das propinas e respectivo regime de pagamento será fixado anualmente, sob proposta da Comissão Científica do curso, por despacho reitoral conjunto.
N.B. O aluno do MIAA que se vai inscrever para dissertação pode pedir uma bolsa à Fundação para a Ciência e Tecnologia - MCT, sendo assim possível concluir o MIAA com uma bolsa de um ano imediatamente após conclusão da Licenciatura.
Facilidades Escolares
Os alunos de mestrado terão um cartão de aluno que lhes permitirá acesso à biblioteca da FCT/UNL, e à entrada de viatura no campus. Os alunos terão ainda acesso à cantina da FCT/UNL, bem como ao Gabinete de Apoio Psicológico e Aconslhamento (GAPA) e aos Serviços Sociais da UNL.
Laboratório
O laboratório do MIAA tem um professor responsável que se encarrega da gestão corrente do laboratório. Os alunos em dissertação têm normalmente acesso a equipamento adicional associado aos projectos do seu orientador.

Avaliação de Conhecimentos (parte escolar)
A avaliação dos conhecimentos relativos à parte escolar dos cursos é feita com base nos exames finais das disciplinas ou na apreciação de trabalhos práticos.
Orientação da Dissertação
A elaboração da dissertação, será feita terá de observar as normas aprovadas pelo Conselho Científico.
•	O orientador é escolhido pelo candidato de entre os professores do MIAA (ou de outro professor, com o acordo da Comissão Científica do MIAA) sendo necessário que este dê o seu acordo.
•	O orientador deverá ser escolhido até antes do início do ano lectivo em que ocorre a dissertação.
•	O orientador será nomeado pelo Conselho Científico da instituição onde o aluno defender a sua dissertação, sob proposta da Comissão Científica.
Apresentação e Entrega da Dissertação
Os alunos inscritos no curso de Mestrado devem entregar 8 exemplares da sua dissertação na Universidade à qual requerem a apreciação da dissertação nas condições a que se refere o artigo 7º do Dec. Lei nº 216/92 de 13 de Outubro, sem prejuízo das excepções previstas no artigo 12º do mesmo decreto.

Avaliação da Dissertação
O Júri para apreciação da dissertação é nomeado pelo Conselho Científico da instituição à qual requer a sua apreciação, sob proposta da Comissão Científica do curso.  A apreciação da dissertação e a classificação final do curso é feita de acordo com a legislação em vigor. O resultado final das provas de Mestrado será expressa pelas fórmulas em vigor na Universidade em que seja obtido o grau.

Publicação de Trabalhos
Os alunos são encorajados a publicar trabalhos em conferências, e revistas científicas, recebendo apoio financeiro para nelas participar.
Precedências
A referência a cadeiras da LEI é destinada aos alunos oriundos da LEI/FCT/UNL ou da LEI/Évora.
Legenda:	R = recomendada	O = opcional
Agentes
	Programação em Lógica da LEI (R)
	ou Programação Declarativa do MIAA (R)
Introdução à IA da LEI (R)
Representação de Conhecimento do MIAA (R)
Raciocínio Computacional do MIAA (R)
Análise de Corpora
Teoria da Informação da LEI (R)
Introdução à IA da LEI
	ou Aprendizagem Automática do MIAA (O) 
Aprendizagem Automática
Introdução à IA da LEI (R)
Bases de Dados e Data Warehousing
Bases de Dados 1 da LEI (R)
Programação 1 da LEI (R)
Computação e Ciências Cognitivas
Introdução à IA da LEI (R)
Processamento de Língua Natural 1
Programação em Lógica da LEI (R)
	ou Programação Declarativa do MIAA (R)
Introdução à IA da LEI (R)
Processamento de Língua Natural 2
Introdução à IA da LEI (R)
Processamento de Língua Natural I, MIAA (R)
Representação do Conhecimento do MIAA (O)
Programação por Restrições
Introdução à IA da LEI (R)
Métodos Quantitativos da LEI (R)
	Programação em Lógica da LEI (O)
	ou Programação Declarativa do MIAA (R)
Programação Declarativa
Nenhuma
Programação Não-Determinista
Programação em Lógica da LEI (R)
	ou Programação Declarativa do MIAA (R)
Linguagens de Programação da LEI (R)
Raciocínio Computacional
Programação em Lógica da Lei (R)
	ou Programação Declarativa do MIAA (R)
Lógica Computacional da LEI (R)
Introdução à IA da LEI (R)
Representação de Conhecimento do MIAA (R)
Redes Neuronais
Probabilidade e Estatística da LEI (R)
Introdução à IA da LEI (R)
Aprendizagem Automática do MIAA (R)
Representação do Conhecimento
Introdução à IA da LEI (R)
	ou Programação Declarativa do MIAA (R)
Lógica Computacional da LEI (R)
Programação em Lógica da LEI (R)
	ou Programação Declarativa do MIAA (R)
Vida Artificial 
Análise Matemática III da LEI (R)
Teoria da Informação da LEI (R)
Análise e Estruturas de Dados II da LEI (R)
Introdução à IA da LEI (R)

Resumo
Mestrado em Inteligência Artificial Aplicada

Coordenador: Luís Moniz Pereira, Professor Catedrático, FCT/UNL
Parte Escolar  O aluno deve fazer 7 ou mais das seguintes disciplinas:
Disciplinas do 1º semestre
• Análise de Corpora
	Docente: 	Nuno Marques, Profª Aux. FCT/UNL
• Aprendizagem Automática
	Docente: 	Fernando Moura Pires, Prof. Assoc. Univ. Évora
• Bases de Dados e Data Warehousing
	Docente:	João Moura Pires, Prof. Aux FCT/UNL
• Computação e Ciências Cognitivas
	Docente: 	Luís Moniz Pereira, Prof. Cat. FCT/UNL
• Programação Declarativa
	Docente: 	Carlos Damásio, Prof. Aux. FCT/UNL
• Processamento de Língua Natural I
	Docente: 	Paulo Quaresma, Prof. Assoc. Univ. Évora
• Programação por Restrições
	Docente: 	Pedro Barahona, Prof. Assoc. FCT/UNL
• Representação do Conhecimento
	Docente:	José Júlio Alferes, Prof. Assoc. FCT/UNL 
Disciplinas do 2º semestre
• Agentes
	Docente:	Luís Moniz Pereira, Prof. Cat. FCT/UNL
• Aprendizagem e Data Mining
	Docente:	Nuno Marques, Prof. Aux. FCT/UNL
• Processamento de Língua Natural II
	Docente:	Irene Rodrigues, Profª Assoc. Univ. Évora 
• Programação Não-Determinística
	Docente: 	Salvador Pinto Abreu, Prof. Assoc. Univ. Évora
• Raciocínio Computacional
	Docente:	Luís Moniz Pereira, Prof. Cat. FCT/UNL
• Redes Neuronais
	Docente: 	Luís Correia, Prof. Aux. FCT/UNL
• Vida Artificial
	Docente:	Luís Correia, Prof. Aux FCT/UNL

Dissertação de mestrado 

Depois de já ter obtido aprovação em 4 disciplinas (12 créditos), o aluno pode começar a elaborar uma dissertação de mestrado obrigatória, sob a orientação de um professor do mestrado ou reconhecido para tal.

Informações
Para obter qualquer esclarecimento adicional sobre o Mestrado em Inteligência Artificial Aplicada, contactar:
  
Sílvia Marina Costa
Departamento de Informática
Faculdade de Ciências e Tecnologia
Universidade Nova de Lisboa
Quinta da Torre
2829-516  Caparica
Portugal
Tel:	21 294 85 36
Fax:	21 294 85 41
e-mail: secretaria@di.fct.unl.pt
web:	  http://centria.di.fct.unl.pt/~miaa/

Jacinta Almeida
Departamento de Informática
Universidade de Évora
Rua Romão Ramalho
7000 Évora
Portugal
Tel:	266 745 300
Fax:	266 745 360
e-mail: secretariado@di.uevora.pt
web:	  http://www.uevora.pt/

O que é a Inteligência Artificial?

por Luís Moniz Pereira
Professor Catedrático da UNL
Director do Centro de Inteligência Artificial - CENTRIA

Definição
O campo da Inteligência Artificial (IA)  pretende compreender as entidades inteligentes. Uma das razões para as estudar será para nos compreendermos melhor. Ao contrário da filosofia ou da psicologia, que também se interessam pela inteligência, a IA pretende ainda construir entidades inteligentes, e nesse aspecto é uma ciência do artificial, semelhante a uma engenharia, ocupada com a totalidade dos aspectos relevantes às suas construções.

Torna-se claro, no seu breve tempo de existência, que a IA tem produzido artefactos significativos e empolgantes, e que o seu impacto na nossa vida diária futura e no próprio rumo da civilização será enorme, em conjugação com a Ciência da Computação, a Biologia, e a Vida e Sociedades Artificiais. Antevê-se-lhe um papel de relêvo numa inevitável rede mundial de informação e conhecimento, sucedânea da actual WEB que é  na sua maior parte passiva, e a qual virá a ter capacidades racionais, de introspecção e de monitoração, e ainda de iniciativa.

Sendo uma disciplina muito recente, iniciada em 1956, apesar dos muitos resultados tem, como seria de esperar, muitos e entusiasmantes problemas de fundo em aberto. Tendo o estudo filosófico da inteligência mais de 2.000 anos, só o advento dos computadores modernos no início dos anos 50 veio permitir passar da especulação de poltrona à realização de modelos funcionais in vitro, i.e. no computador, e portanto com um comportamento observável e repetível, ou seja, objectivo.

Sem pretender imitar os humanos ou animais, mas podendo inspirar-se neles, os sistemas de IA são os que pensam e agem de forma racional, e se modelam e implementam em termos computacionais. Computador, redes, robots, e hardware informático especializado permitem executar os algoritmos, percepções, e acções necessárias.

Em síntese, no seu núcleo, a IA é uma disciplina científica que utiliza as capacidades de processamento de símbolos da computação com o fim de encontrar métodos genéricos para automatizar actividades perceptivas, cognitivas, e manipulativas, por via de algoritmos. Recorde-se que um algoritmo é um método seguro e rigoroso para atingir um resultado. A IA comporta quer aspectos de psico-análise como de psico-síntese. Possui uma vertente de investigação fundamental analítica acompanhada de experimentação, e uma vertente de síntese engenheirística, as quais, em conjunto, estão a promover uma revolução tecnológica: a da automatização de faculdades mentais por via da sua implementação em computadores.

Áreas da IA
Funcionalmente, as principais áreas da IA podem organizar-se assim: a Resolução de Problemas, a qual inclui os Métodos de Procura e os Jogos; a Representação de Conhecimento e Raciocínio, onde cabem as Bases de Conhecimento, a Lógica e a Inferência, as Restrições, a Incerteza, e os Métodos de Decisão; o Planeamento de Acções, onde se inserem a respectiva Distribuição e Cooperação; a Aprendizagem, que abarca a Indução, o Clustering, as Redes Neuronais, e os Algoritmos Genéticos; a Comunicação, a qual compreende a Linguagem Natural, escrita e falada; a Percepção e Acção, que envolve a Robótica; os Agentes, singulares e em colectivo; e os Fundamentos Filosóficos e Cognitivos.

Muitos são os ramos do conhecimento com que a IA tem um forte entrosamento: Ciências da Computação e Computadores, Filosofia, Ciências Cognitivas, Linguística, Lógica, Psicologia, Matemática, sem falar das suas múltiplas aplicações numa variedade de domínios.

A IA como Simbiose
O computador torna possível o projecto ambicioso da IA porque é uma máquina que processa símbolos de forma automatizada e eficiente, e com a maior generalidade. Básica para perceber essa generalidade é a distinção entre hardware e software, rica em consequências. Nomeadamente, ela explica a não obrigatoriedade de correspondência entre o processamento de uma certa função, por exemplo cognitiva, e o suporte material que executa esse processamento. O hardware, no nível físico do computador, não é específico apenas de uma função realizada pelo software, antes possibilita a execução de qualquer uma função definida pelo software. Digamos que é o software que comanda o hardware. 

A IA só é possível em virtude dessa independência. Caso contrário, estar-se-ia a estudar a inteligência do computador A, a facilidade de aprendizagem da máquina B, a fluência do autómato C, ou a capacidade de decisão do cérebro D. Isto é, tudo em particular mas nada em geral.

Aceitemos as duas premissas, de que o cérebro tem em grande parte uma componente de processamento de símbolos, e de que há em grande parte um independência do hardware em relação ao software. Ou seja, de que podemos discutir as questões de processamento de símbolos que executam as funções mentais do cérebro sem fazer apelo às operações orgânicas que as suportam,  podendo ao invés suportá-las no computador.

Então, o computador permite-nos explorar melhor o nosso conhecimento sobre certas dimensões do pensamento, tanto pela sua capacidade de retenção e processamento preciso de informação, como pela sua velocidade, surgindo-nos como um instrumento que é uma espécie de telescópio da complexidade. De facto, se com o telescópio passámos a ver o mais longe, com o computador passámos a ver o mais complexo. Ele é na verdade o primeiro instrumento com quantidades significativas de memória passiva, manipulável de forma rápida, racional, e automática por uma memória activa, na forma de instruções memorizadas, permitindo ipso facto uma complexificação ilimitada.

Mas a IA passa por uma simbiose. Não há, segundo creio, uma forma de pensar fixa e imutável. As formas de pensar evoluem, aperfeiçoam-se, e combinam-se. Em última análise, a IA é, e continuará a ser, o resultado se uma simbiose entre a forma de pensar do homem com as potencialidades que a máquina lhe acrescenta. Esta aparece como um reflexo, um espelho epistemológico do homem, enquanto programador da máquina, sem esquecer que esta poderá evoluir por si. O novo e maravilhoso instrumento activo que é o computador animado de IA provoca-nos a imaginação, e com a ajuda da invenção permite-nos explorar possibilidades e elaborar mundos artificiais com os quais dominamos a realidade.

O resultado final é uma complementaridade simbiótica, em que as limitações da IA não serão mais que as nossas próprias limitações enquanto criadores, pois que o barro computacional é infinitamente moldável.

O próximo milénio: prognósticos
	A IA é uma disciplina jovem, que não tem ainda 50 anos. As questões científicas que endereça e as realizações tecnológicas a que se propõe são das mais complexas jamais almejadas pelo ser humano. A crer na sua fruição, a inteligência e o espírito não serão apanágio do homem, que também nesse campo deixará de poder reclamar para si o centro do universo. 
Aliás, encontraremos eventualmente mais depressa uma companhia mental na Terra do que em distantes planetas, e os nossos primeiros emissários a essas paragens serão mais facilmente robots do que nós próprios.

Como disciplina científica e como tecnologia que se dedica à automatização da obtenção de conhecimento, do raciocínio, e da acção, a IA será cada vez mais um instrumento de outras ciências, sejam elas naturais, económicas, humanas, ou sociais.

O próximo milénio verá a confluência da IA, da Vida Artificial, da Biologia, e das Neuro-Ciências. E inevitavelmente a IA distribuída e as Sociedades Artificiais. Haverá uma simbiose entre o Homem e entre a Humanidade com essas suas criações, com as quais vão evoluir conjuntamente, em direcção a uma entidade mental terrena com consciência própria.

A visão desse futuro deve levar-nos à consideração cuidadosa das opções desejáveis. Para congeminarmos e implementarmos essas opções precisamos de mais investigação e recursos, e não de menos.  O “bug” do ano 3.000 não deverá existir, mas se ocorrer será porventura pela nossa displiscência em lançar os fundamentos de uma ética artificial, pela qual respeitemos e nos façamos respeitar pelas nossas próprias criaturas.

Organização da IA em Portugal
A IA em Portugal está organizada em torno da APPIA - Associação Portuguesa Para a Inteligência Artificial (http://www-ia.di.fct.unl.pt/~appia/), que realiza uma Escola Avançada e um Encontro Internacional em anos alternados, e de dois centros de investigação específicos. São estes o LIACC – Laboratório de Inteligência Artificial e Ciência de Computadores da Universidade do Porto (http://www.ncc.up.pt/liacc/index.html), que suporta o Mestrado em Inteligência Artificial e Computação (http://www.liacc.up.pt/mestrados/), e o CENTRIA – Centro de Inteligência Artificial da Universidade Nova de Lisboa (http://centria.fct.unl.pt/), que mantem o Mestrado em Inteligência Artificial Aplicada. Existem ainda algumas empresas que se dedicam a comercializar produtos próprios de IA: a Heurística, a Siscog e a Servisoft.

Livros Recomendados
Helder Coelho, “Sonho e Razão – Ao Lado do Artificial”, Relógio D’Água, 1999. Uma introdução em português, os grupos de IA em Portugal, e uma lista de sites na Internet.
	Daniel C. Dennett, “Brainchildren – Essays on Designing Minds”, Penguin Books, 1998. Para as ligações filosóficas da IA.
Daniel Crevier, “AI: The Tumultous History of the Search for Artificial Intelligence”, Basic Books, 1993. Para a história da IA.
Steven Pinker, “How the Mind Works”, W.W.Norton, 1997. Para a ligação da IA às Ciências Cognitivas.
Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence – A Modern Approach”,  Prentice Hall, 1995. Livro de texto substancial e exaustivo, com muitas referências.
Stuart Shapiro (ed.), “Encyclopedia of Artificial Intelligence”, J.Wiley, 2ª edição, 1992. Para aprofundamento de tópicos específicos.