index

*Equipa Docente*	*Sessões*	*Horário das Aulas*	*Horário de Atendimento*
Manuel Filipe Santos	T	Quarta-Feira, 11-13	Terça-feira, 11-12 Sexta-feira, 9-10 Sexta-feira, 14-18
Manuel Filipe Santos	TP	Sexta-feira, 10-11
Manuel Filipe Santos	P	Terça-feira, 14-16 Terça-feira, 16-18 Quarta-feira, 9-11 Sexta-feira, 11-13
	SE

1. Apresentação da Disciplina

2. Objectivos da Disciplina

Pretende-se que a disciplina possibilite ao aluno:

§ Conhecer a noção de inteligência, agente, conhecimento e inferência.

§ Conhecer a missão da área da Inteligência Artificial na perspectiva dos Agentes Inteligentes e qual o seu contributo para a resolução de problemas complexos e construção de Sistemas de Informação Inteligentes.

§ Compreender como se estrutura, como funciona e que tipo de problemas resolve um Sistema Baseado em Conhecimento.

§ Conhecer o Processo de Desenvolvimento de Sistemas Baseados em Conhecimento.

§ Distinguir e Aplicar formas de representação de conhecimento e raciocínio.

§ Utilizar a linguagem de programação em lógica Prolog para desenvolver pequenos programas, construir bases de conhecimento, e implementar sistemas de inferência simples.

§ Conhecer as várias etapas do processo de aquisição de conhecimento e linguagens disponíveis no contexto da Engenharia do Conhecimento.

§ Compreender, Distinguir e Utilizar técnicas de aquisição de conhecimento semi-automáticas como forma de extrair conhecimento a partir das bases de dados.

§ Conhecer, Utilizar e Avaliar ferramentas de suporte à construção de Sistemas Baseados em Conhecimento;

§ Aplicar estas ferramentas na resolução de problemas.

§ Elaborar relatórios técnicos.

3. Conteúdos Programáticos

Programa Resumido:

Parte 1 – Sistemas Baseados em Conhecimento

A – Conceitos e Definições

A.1 Inteligência Artificial

A.2 Noções Sobre Conhecimento

A.3 Sistemas Inteligentes

A.4 Sistemas Baseados em Conhecimento

A.5 Sistemas Periciais

A.6 Sistemas de Apoio à Decisão

A.7 Sistemas Baseados em Agentes

B – Estrutura Geral de um Sistema Baseado em Conhecimento

B.1 Núcleo do Sistema

B.2 Base de Conhecimento

B.3 Memória de Trabalho

B.4 Base de Dados

B.5 Interface

C – Processo de Desenvolvimento de Sistemas Baseados em Conhecimento

C.1 Planeamento

C.2 Aquisição de Conhecimento

C.3 Implementação do Sistema Baseado em Conhecimento

C.4 Validação e Refinamento do Sistema Baseado em Conhecimento

D – Representação de Conhecimento e Inferência

D.1 Abordagens Computacionais

D.2 – Lógica de Predicados de Primeira Ordem e Programação em Lógica

D.3 Regras de Produção

D.4 Redes Semânticas e Enquadramentos (Frames)

D.5 Orientado por Objectos

D.6 Padrões

D.7 Grafos

D.8 Linguagem Natural: Grafos Conceptuais e Scripts (Guiões)

D.9 Raciocínio Baseado em Casos

D.10 Sistemas Conexionistas

D.11 Sistemas Biológicos

D.12 Incerteza e Informação Incompleta

E – Ferramentas de Suporte à Construção de Sistemas Baseados em Conhecimento

E.1 Ferramentas de Apoio

E.2 Shells de Sistemas Periciais

E.3 Outros Sistemas

Parte 2 – Engenharia do Conhecimento

A – Processo de Aquisição de Conhecimento

A.1 Identificação

A.2 Conceptualização

A.3 Formalização

A.4 Implementação

A.5 Teste

A.6 Manutenção

B – Linguagens Utilizadas no Processo de Aquisição

B.1 Linguagem Natural

B.2 Linguagens Diagramáticas

B.3 Linguagens Semiformais

B.4 Linguagens Formais

B.5 Linguagens de Programação

C – Técnicas de Aquisição de Conhecimento

C.1 Manuais:

C.2 Semi-automáticas Baseadas em Teorias Cognitivas ou em Modelos Existentes

C.3 Semi-automáticas Baseadas em Aprendizagem Automática

C.4 Semi-automáticas Baseadas na Descoberta/Extracção de Conhecimento e Data Mining

Plano Semanal da Disciplina

Semana/ Data	Sessão	Unidade Temática	Conteúdos	Objectivos	Actividades/Estratégias	Material de Apoio	Referências Bibliográficas
00 (19 Set / 23 Set)	T	Semana de Apresentação Estudar planeamento da disciplina. Reunir documentação e bibliografia de apoio à disciplina, disponíveis em http://www.dsi.uminho.pt/disciplinas/LIGIA. Inscrição nos turnos práticos e constituição dos grupos de projecto. Adquirir bibliografia: comprar livros recomendados e imprimir documentos de apoio à disciplina Lançamento do projecto a realizar no tempo não presencial.
	TP
	P
	SE
	NP
01 (26 Set/ 30 Set)	T	1	Conceitos e Definições	Conhecer a noção de inteligência, agente, conhecimento e inferência. Conhecer a missão da área da Inteligência Artificial na perspectiva dos Agentes Inteligentes e qual o seu contributo para a resolução de problemas complexos e construção de Sistemas de Informação Inteligentes.	Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(2)(3)(4)
	TP	1	Conceitos e Definições		Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(2)(3)(4)
	P	1	Exercícios sobre Programação em Lógica de Predicados e Prolog	Utilizar a linguagem de programação em lógica Prolog para desenvolver pequenos programas, construir bases de conhecimento, e implementar sistemas de inferência simples.	Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(1)(5)
	SE
	NP	Estudar o material indicado e resolução dos exercícios sugeridos na aula prática como forma de consolidação de conhecimento. Dissipação de dúvidas juntamente com o docente no horário de atendimento. Preparação da matéria para as aulas subsequentes. Resolução do Projecto.
02 (03 Out / 07 Out)	T	1	Estrutura Geral de um Sistema Baseado em Conhecimento	Compreender como se estrutura, como funciona e que tipo de problemas resolve um Sistema Baseado em Conhecimento	Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(3)(4)
	TP	1	Estrutura Geral de um Sistema Baseado em Conhecimento – Funcionamento e exemplos	Compreender como se estrutura, como funciona e que tipo de problemas resolve um Sistema Baseado em Conhecimento	Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(3)(4)
	P	1	Exercícios sobre Programação em Prolog	Utilizar a linguagem de programação em lógica Prolog para desenvolver pequenos programas, construir bases de conhecimento, e implementar sistemas de inferência simples.	Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(1)(5)
	SE
	NP	Estudar o material indicado e resolução dos exercícios sugeridos na aula prática como forma de consolidação de conhecimento. Dissipação de dúvidas juntamente com o docente no horário de atendimento. Preparação da matéria para as aulas subsequentes. Resolução do Projecto.

Legenda: T – Sessão Teórica TP – Sessão Teórico-Prática P – Sessão Prática SE – Seminário NP – Não Presencial

Semana/ Data	Sessão	Unidade Temática	Conteúdos	Objectivos	Actividades/Estratégias	Material de Apoio	Referências Bibliográficas
03 (10 Out /14 Out)	T	1	Processo de Desenvolvimento de Sistemas Baseados em Conhecimento	Conhecer o Processo de Desenvolvimento de Sistemas Baseados em Conhecimento.	Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(3)(4)
	TP	1	Processo de Desenvolvimento de Sistemas Baseados em Conhecimento	Conhecer o Processo de Desenvolvimento de Sistemas Baseados em Conhecimento.	Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(3)(4)
	P	1	Exercícios sobre Regras de Produção	Utilizar a linguagem de programação em lógica Prolog para desenvolver pequenos programas, construir bases de conhecimento, e implementar sistemas de inferência simples.	Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(1)(5)
	SE
	NP	Estudar o material indicado e resolução dos exercícios sugeridos na aula prática como forma de consolidação de conhecimento. Dissipação de dúvidas juntamente com o docente no horário de atendimento. Preparação da matéria para as aulas subsequentes. Resolução do Projecto.
04 (17 Out/ 21 Out)	T	1	Representação de Conhecimento e Inferência Abordagens Computacionais Lógica de Predicados de Primeira Ordem e Programação em Lógica Regras de Produção	Distinguir e Aplicar formas de representação de conhecimento e raciocínio.	Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(3)(4)
	TP	1	Representação de Conhecimento e Inferência Abordagens Computacionais Lógica de Predicados de Primeira Ordem e Programação em Lógica Regras de Produção	Distinguir e Aplicar formas de representação de conhecimento e raciocínio.	Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(3)(4)
	P	1	Exercícios sobre Regras de Produção	Utilizar a linguagem de programação em lógica Prolog para desenvolver pequenos programas, construir bases de conhecimento, e implementar sistemas de inferência simples.	Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(1)(5)
	SE
	NP	Estudar o material indicado e resolução dos exercícios sugeridos na aula prática como forma de consolidação de conhecimento. Dissipação de dúvidas juntamente com o docente no horário de atendimento. Preparação da matéria para as aulas subsequentes. Resolução do Projecto.
05 (24 Out/ 28 Out)	T	1	Representação de Conhecimento e Inferência Abordagens Computacionais Lógica de Predicados de Primeira Ordem e Programação em Lógica Regras de Produção	Distinguir e Aplicar formas de representação de conhecimento e raciocínio.	Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(3)(4)
	TP	1	Representação de Conhecimento e Inferência Abordagens Computacionais Lógica de Predicados de Primeira Ordem e Programação em Lógica Regras de Produção	Distinguir e Aplicar formas de representação de conhecimento e raciocínio.	Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(3)(4)
	P	1	Exercícios sobre Redes Semânticas e Frames	Utilizar a linguagem de programação em lógica Prolog para desenvolver pequenos programas, construir bases de conhecimento, e implementar sistemas de inferência simples.	Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(1)(5)
	SE
	NP	Estudar o material indicado e resolução dos exercícios sugeridos na aula prática como forma de consolidação de conhecimento. Dissipação de dúvidas juntamente com o docente no horário de atendimento. Preparação da matéria para as aulas subsequentes. Resolução do Projecto.

Semana/ Data	Sessão	Unidade Temática	Conteúdos	Objectivos	Actividades/Estratégias	Material de Apoio	Referências Bibliográficas
06 (31 Out/ 04 Nov)	T	1	Representação de Conhecimento e Inferência Redes Semânticas e Enquadramentos (Frames)	Distinguir e Aplicar formas de representação de conhecimento e raciocínio.	Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(3)(4)
	TP	1	Representação de Conhecimento e Inferência Redes Semânticas e Enquadramentos (Frames)	Distinguir e Aplicar formas de representação de conhecimento e raciocínio.	Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(3)(4)
	P	1	Exercícios sobre Redes Semânticas e Frames	Utilizar a linguagem de programação em lógica Prolog para desenvolver pequenos programas, construir bases de conhecimento, e implementar sistemas de inferência simples.	Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(1)(5)
	SE
	NP	Estudar o material indicado e resolução dos exercícios sugeridos na aula prática como forma de consolidação de conhecimento. Dissipação de dúvidas juntamente com o docente no horário de atendimento. Preparação da matéria para as aulas subsequentes. Resolução do Projecto.
07 ( 07 Nov/ 11 Nov)	p>	1	Representação de Conhecimento e Inferência Redes Semânticas e Enquadramentos (Frames)	Distinguir e Aplicar formas de representação de conhecimento e raciocínio.	Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(3)(4)
	TP	1	Representação de Conhecimento e Inferência Redes Semânticas e Enquadramentos (Frames)	Distinguir e Aplicar formas de representação de conhecimento e raciocínio.	Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(3)(4)
	P	1	Exercícios sobre Procura num Espaço de Estados	Utilizar a linguagem de programação em lógica Prolog para desenvolver pequenos programas, construir bases de conhecimento, e implementar sistemas de inferência simples.	Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(1)(5)
	SE
	NP	Estudar o material indicado e resolução dos exercícios sugeridos na aula prática como forma de consolidação de conhecimento. Dissipação de dúvidas juntamente com o docente no horário de atendimento. Preparação da matéria para as aulas subsequentes. Resolução do Projecto.
08 (14 Nov/ 18 Nov)	T	1	Representação de Conhecimento e Inferência Orientado por Objectos Padrões	Distinguir e Aplicar formas de representação de conhecimento e raciocínio.	Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(3)(4)
	TP	1	Representação de Conhecimento e Inferência Orientado por Objectos Padrões	Distinguir e Aplicar formas de representação de conhecimento e raciocínio.	Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(3)(4)
	P	1	Exercícios sobre Procura num Espaço de Estados	Utilizar a linguagem de programação em lógica Prolog para desenvolver pequenos programas, construir bases de conhecimento, e implementar sistemas de inferência simples.	Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(1)(5)
	SE
	NP	Estudar o material indicado e resolução dos exercícios sugeridos na aula prática como forma de consolidação de conhecimento. Dissipação de dúvidas juntamente com o docente no horário de atendimento. Preparação da matéria para as aulas subsequentes. Resolução do Projecto.

Semana/ Data	Sessão	Unidade Temática	Conteúdos	Objectivos	Actividades/Estratégias	Material de Apoio	Referências Bibliográficas
09 ( 21 Nov/ 25 Nov)	T	1	Representação de Conhecimento e Inferência Grafos Linguagem Natural: Grafos Conceptuais e Scripts (Guiões)	Distinguir e Aplicar formas de representação de conhecimento e raciocínio.	Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(3)(4)
	TP	1	Representação de Conhecimento e Inferência Grafos Linguagem Natural: Grafos Conceptuais e Scripts (Guiões)	Distinguir e Aplicar formas de representação de conhecimento e raciocínio.	Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(3)(4)
	P	1	Exercícios sobre Programação Orientada por Padrões	Utilizar a linguagem de programação em lógica Prolog para desenvolver pequenos programas, construir bases de conhecimento, e implementar sistemas de inferência simples.	Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(1)(5)
	SE
	NP	Estudar o material indicado e resolução dos exercícios sugeridos na aula prática como forma de consolidação de conhecimento. Dissipação de dúvidas juntamente com o docente no horário de atendimento. Preparação da matéria para as aulas subsequentes. Resolução do Projecto.
10 (28 Nov/ 02 Dez)	T	1	Representação de Conhecimento e Inferência Raciocínio Baseado em Casos Sistemas Conexionistas Sistemas Biológicos Incerteza e Informação Incompleta	Distinguir e Aplicar formas de representação de conhecimento e raciocínio.	Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(3)(4)
	TP	1	Representação de Conhecimento e Inferência Raciocínio Baseado em Casos Sistemas Conexionistas Sistemas Biológicos Incerteza e Informação Incompleta	Distinguir e Aplicar formas de representação de conhecimento e raciocínio.	Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(3)(4)
	P	1	Exercícios sobre Programação Orientada por Padrões	Utilizar a linguagem de programação em lógica Prolog para desenvolver pequenos programas, construir bases de conhecimento, e implementar sistemas de inferência simples.	Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(1)(5)
	SE
	NP	Estudar o material indicado e resolução dos exercícios sugeridos na aula prática como forma de consolidação de conhecimento. Dissipação de dúvidas juntamente com o docente no horário de atendimento. Preparação da matéria para as aulas subsequentes. Resolução do Projecto.
11 (05 Dez/ 09 Dez)	T	2	Ferramentas de Suporte à Construção de Sistemas Baseados em Conhecimento	Conhecer, Utilizar e Avaliar ferramentas de suporte à construção de Sistemas Baseados em Conhecimento; Aplicar estas ferramentas na resolução de problemas.	Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(3)(4)
	TP	2	Ferramentas de Suporte à Construção de Sistemas Baseados em Conhecimento Exemplos	Conhecer, Utilizar e Avaliar ferramentas de suporte à construção de Sistemas Baseados em Conhecimento; Aplicar estas ferramentas na resolução de problemas.	Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(3)(4)
	P	1	Exercícios sobre Grafos Conceptuais e Guiões	Utilizar a linguagem de programação em lógica Prolog para desenvolver pequenos programas, construir bases de conhecimento, e implementar sistemas de inferência simples.	Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(1)(5)
	SE
	NP	Estudar o material indicado e resolução dos exercícios sugeridos na aula prática como forma de consolidação de conhecimento. Dissipação de dúvidas juntamente com o docente no horário de atendimento. Preparação da matéria para as aulas subsequentes. Resolução do Projecto.

Semana/ Data	Sessão	Unidade Temática	Conteúdos	Objectivos	Actividades/Estratégias	Material de Apoio	Referências Bibliográficas
12 (12 Dez/ 16 Dez)	T	2	Processo de Aquisição de Conhecimento	Conhecer as várias etapas do processo de aquisição de conhecimento e linguagens disponíveis no contexto da Engenharia do Conhecimento.	Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(3)(4)
	TP	2	Linguagens Utilizadas no Processo de Aquisição Técnicas de Aquisição de Conhecimento	Conhecer as várias etapas do processo de aquisição de conhecimento e linguagens disponíveis no contexto da Engenharia do Conhecimento.	Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(3)(4)
	P	1	Exercícios sobre Grafos Conceptuais e Guiões	Utilizar a linguagem de programação em lógica Prolog para desenvolver pequenos programas, construir bases de conhecimento, e implementar sistemas de inferência simples.	Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(1)(5)
	SE
	NP	Estudar o material indicado e resolução dos exercícios sugeridos na aula prática como forma de consolidação de conhecimento. Dissipação de dúvidas juntamente com o docente no horário de atendimento. Preparação da matéria para as aulas subsequentes. Resolução do Projecto.