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Semana/ Data	Sessão	Unidade Temática	Conteúdos	Objectivos	Actividades/Estratégias	Material de Apoio	Referências Bibliográficas
00 (20 Fev./ 24 Fev.)	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.
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01 (27 Fev./ 3 Mar..)	T	1	Sistemas Evolutivos Características de um programa evolutivo/adaptativo, Estrutura	Conhecer e aplicar técnicas evolutivas baseadas na genética e selecção natural para resolver problemas de procura e optimização.	Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(1)(5)
	TP	1	Aplicações de programas evolutivos		Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(1)(5)
	P	1	Exercícios sobre sistemas evolutivos		Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(4)
	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.					Ler capítulo 9 de (1) Ler (4) (5)
02 (6 Mar/ 10 Mar )	T	1	Algoritmos genéticos Estrutura e funcionamento, Exemplos de Aplicação Algoritmos genéticos		Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(1)(5)
	TP	1	Algoritmos genéticos Operadores genéticos, Função de avaliação		Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(1)(5)
	P	1	Exercícios sobre algoritmos genéticos		Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(4)
	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.					Ler capítulo 9 de (1) Ler (4) (5)
03 ( 13 Mar/ 17 Mar)	T	2	Conceitos sobre Aprendizagem Automática	Compreender, distinguir e aplicar técnicas/paradigmas de aprendizagem automática que permitam construir agentes aprendizes e suportar processos de descoberta de conhecimento e data mining.	Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(1)(2)
	TP	2	Conceitos sobre Aprendizagem Automática		Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(1)(2)(3)
	P	2	Exercícios sobre sistemas evolutivos		Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(4)
	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.					Ler capítulo 18 de (2) Ler capítulo 4 de (1)
04 ( 20 Mar/ 24 Mar)	T	2	Sistemas de classificação Estrutura e funcionamento, Subsistema de regras e mensagens, Subsistema de distribuição de créditos		Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(6)(3’)
	TP	2	Sistemas de classificação Subsistema de descoberta de regras		Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(6)
	P	2	Exercícios sobre sistemas de classificação		Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(4)
	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.					Ler (6)
05 ( 27 Mar/ 31 Mar)	T	2	Aprendizagem por indução (simbólica) Aprendizagem de conceitos através de exemplos Representação de objectos através de redes semânticas Representação de objectos através de atributos		Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(4)(2)
	TP	2	Indução e poda de árvores de decisão		Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(4)(2)
	P	2	Exercícios sobre aprendizagem por indução		Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(4)(2)
	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 subsquentes. Resolução do Projecto.					Ler capítulo 18 de (2) Ler (4)
06 ( 3 Abr/ 7 Abr)	T	2	Indução e poda de árvores de decisão		Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(1)(2)
	TP	2	Indução e poda de árvores de decisão		Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(1)(2)
	P	2	Exercícios sobre árvores de decisão		Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(4)
	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.					Ler capítulo 18 de (2) Ler capítulo 5 de (1) Ler (4)
07 ( 10 Abr/ 14 Abr)	T	2	Indução e poda de árvores de decisão		Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(1)
	TP	2	Férias da Páscoa		Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(1)
	P	2	Exercícios sobre árvores de decisão		Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(4)
	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.					Ler capítulo 5 de (1) Ler (4)
08 ( 17 Abr/ 21 Abr)	T	2	Redes Neuronais Constituição e funcionamento, Funções de activação, Estruturas de redes neuronais		Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(1)
	TP	2	Aprendizagem por incremento fixo		Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(1)
	P	2	Exercícios sobre redes neuronais		Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(4)
	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.					Ler capítulo 6 de (1) Ler (4)
09 ( 24 Abr/ 28 Abr)	T	2	Aprendizagem por backpropagation		Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(1)
	TP	2	Redes de competição		Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(1)
	P	2	Exercícios sobre redes neuronais		Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(4)
	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.					Ler capítulo 6 de (1) Ler (4)
10 ( 1 Mai/ 5 Mai)	T	3	Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados e Data Mining Conceitos, Definições e Processo Estudo de casos	Conhecer as várias etapas do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados. Saber aplicar uma metodologia de data mining, conhecer, utilizar e avaliar ferramentas de data mining na resolução de problemas. Saber avaliar o desempenho de algoritmos de aprendizagem automática e avaliar modelos de data mining.	Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(1)
	TP	3	Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados e Data Mining Estudo de casos		Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(1)
	P	3	Exercícios sobre data mining		Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(4)
	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.					Ler capítulo 12 de (1) Ler (4)
11 ( 8 Mai/ 12 Mai)	T	3	Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados e Data Mining Metodologias		Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(1)
	TP	3	Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados e Data Mining Tecnologias, Técnicas e Ferramentas		Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(1)
	P	3	Exercícios sobre data mining		Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(4)
	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.					Ler capítulo 12 de (1) Ler (4)
12 ( 15 Mai/ 19 Mai)	T	3	Text Mining, Web Mining		Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(1)
	TP	3	Text Mining, Web Mining		Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(1)
	P	3	Exercícios sobre data mining		Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(4)
	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 subsquentes. Resolução do Projecto.					Ler capítulo 13 de (1) Ler (4)
13 ( 22 Mai/ 26 Mai)	T	4	Agentes Inteligentes Definição e estrutura. Percepções, acções, objectivos e ambientes. Agentes racionais e autónomos. Programação de agentes: reflexivos, reflexivos com estado interno, orientados por objectivos e orientados pela utilidade. Tipos de ambientes: acessíveis, determinísticos, episódicos, estático /dinâmicos, discretos /contínuos.	Conhecer os sistemas baseados em agentes com ênfase na caracterização dos agentes, arquitectura, comunicação e negociação entre estes e por fim os ambientes.	Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(1)
	TP	4	Sistemas Baseados em Agentes Conceitos, Definições, Taxionomia, Aplicações Arquitecturas de Agentes, Comunicação e Ambientes		Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(1)(3)
	P	4			Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(4)
	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.					Ler capítulo 11 de (1) Ler (4)
14 ( 29 Mai/ 2 Jun)	T	4	Agentes Inteligentes Definição e estrutura. Percepções, acções, objectivos e ambientes. Agentes racionais e autónomos. Programação de agentes: reflexivos, reflexivos com estado interno, orientados por objectivos e orientados pela utilidade. Tipos de ambientes: acessíveis, determinísticos, episódicos, estático /dinâmicos, discretos /contínuos.		Método expositivo, sendo complementadas com o método activo, no qual os alunos serão envolvidos na execução de diversas tarefas.	Slides do Docente	(1)(3)
	TP	4	Ferramentas de desenvolvimento de sistemas baseados em agentes.		Método activo (envolvimento dos alunos, no estudo de exemplos e casos).	Slides do Docente	(1)
	P	4	Exercícios sobre agentes		Resolução dos exercícios propostos.	Guião das aulas práticas.	(4)
	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.					Ler capítulo 11 de (1) Ler (4)

ÉPOCA DE EXAMES

Legenda: TP - Sessão Teórico-Prática P - Sessão Prática NP - Não Presencial

*Equipa Docente*	*Sessões*	*Horário das Aulas*	*Horário de Atendimento*
Manuel Filipe Santos mfs@dsi.uminho.pt Azurém EEng DSI gab. 1.19 tel. 253 510 306 (ext. 3306)	T	4ª, 11h-13h	3ª, 10-11h 4ª, 10-11h 6ª, 14-18h
	TP	6ª, 10h-11h
	P	P1: 3ª 14-16h P2: 4ª 9-11h P3: 6ª, 11-13h
	SE