Tecnologias de Sistemas Inteligentes
Apontamentos para as aulas. Os apontamentos acessíveis através dos URLs que se apresentam na tabela seguinte incluem toda a matéria dada nas aulas e ainda capítulos e secções sobre matéria que já não é dada (e.g., capítulo sobre Enquadramentos) e estão sempre sujeitos a melhorias ao longo do tempo.
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Raciocínio e representação do conhecimento com incerteza. Abordagem baseada em regras com fatores de confiança. Noções de lógica probabilística [Não vem]. Explicação conceptual do sistema. Exemplo. Descrição da implementação [Não vem]. |
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Representação e Raciocínio com Conceitos Imprecisos: Sistemas de Regras Baseadas na Lógica Vaga |
Raciocínio e representação de conhecimento que envolve conceitos imprecisos. Diferença entre conhecimento incerto e conhecimento certo mas com conceitos imprecisos. Conjuntos vagos. Introdução à lógica vaga. Sistemas de regras baseado em lógica vaga. FUZ-is: ferramenta computacional para sistemas baseados em lógica vaga. FLINT: ferramenta da LPA para sistemas baseados em lógica vaga [Não vem]. |
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Representação e Raciocínio com Enquadramentos [Esta parte não vem] |
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Analogia: Representação e Raciocínio Baseado em Casos [Esta parte não vem] |
Representação e raciocínio por analogia, baseado em casos. Funcionamento e princípios dos sistemas CBR. Determinação da Semelhança. Adaptação. Prolog Case: Ferramenta computacional para sistemas baseados em casos. |
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Sistemas de Agentes: Introdução, conceitos básicos e arquiteturas |
Introdução aos sistemas de agentes. Problemas mais importantes dos sistemas de agentes: coordenação e comunicação. Noção de agente. Arquiteturas típicas de sistemas de agentes: arquitetura centralizada, arquitetura de quadro preto, arquitetura de subsunção, arquitetura de negociação |
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Sistemas de Agentes: Plataforma, linguagem de comunicação e protocolos de interação |
Plataforma de agentes: um conjunto de serviços prestados a sociedades de agentes. Plataforma FIPA. Linguagem de comunicação FIPA ACL. Protocolos de interação da FIPA |
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Introdução à Representação e Processamento de Ontologias: Framework O3f |
Introdução ao conceito de ontologias. Introdução ao Framework O3f de representação e processamento de ontologias. |
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Breve descrição do modelo O3 Model. Não é prioritário |
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Diagrama de classes UML do O3 Model. Não é prioritário |
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Descrição da linguagem Co3l de representação textual de ontologias. A correspondência entre a modelação orientada por objetos e a modelação relacional / funcional / de ação não é dada. Em consequência, os predicados AttributeFunction/3, FMethodFunction/4, RMethodPredicate/4 e AMethodAction/4 e toda a inferência que se poderia fazer relativamente a essa correspondência também não são dados nem vêm para a avaliação geral da cadeira [Não vem]. Os axiomas também não são dados, até porque o Co3l não tem ainda uma linguagem de axiomas [Não vem]. Finalmente, também não são dadas as expressões funcionais (capítulo 2) não é um assunto prioritário. |
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Interação de agentes: linguagem de conteúdo SL (Semantic Language) |
A linguagem de conteúdo SL (Semantic Language) é apresentada através de exemplos de interação de agentes, integrando protocolos, mensagens FIPA-ACL, conteúdo das mensagens e ontologias. |
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Interação com o Directory Facilitator. [Esta parte não vem] |
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Embora os apontamentos para as aulas apresentem a matéria sobre agentes, apresenta‑se de seguida o URL para as especificações da FIPA sobre Agent Communication Language (ACL) e Semantic Language (SL), um dos melhores documentos de especificação da FIPA.
Especificações da FIPA (Zipped Word)
Enunciados de exercícios (Nota: estes exercícios vão sendo modificados e acrescentados ao longo do tempo)
Resoluções de exercícios de lógica vaga sobre o risco de cancro em função da idade e do tabaco e sobre o prémio do seguro (Zipped .pl)