CP1. A História da Inteligência Artificial; Fundamentos de Estatística; Literacia dos Dados;
CP2. Noções fundamentais de IA com destaque para a abordagem baseada em procura; Inteligência Artificial Clássica (GOFAI);
CP3. Machine Learning (ML); Tipos de Aprendizagem; Algoritmos genéticos;
CP4. Redes Neuronais; IA Generativa; Chatbots e Agentes pessoais; Transformer Architecture e GPT;
CP5. Aplicações de IA Generativa em diferentes indústrias; Prompt Engineering; Análise de dados com IA Generativa;
CP6. Avanços em Inteligência Artificial: Transformação na Administração Pública e Inovações no Setor Privado;
CP7. Introdução ao Design Centrado no Utilizador (DCU); Desenho de Serviços Inteligentes Centrados nos Utilizadores;
CP8. A Inteligência Artificial e a Ética.

A avaliação desta UC é realizada através de um projeto prático em grupo, desenvolvido ao longo de todo o semestre, que consiste em desenvolver um sistema baseado em IA, que irá contemplar os vários tópicos abordados nas aulas. O projeto representa 100% da nota final e inclui entregas parcelares dos resultados em momentos específicos previamente definidos.
As entregas parcelares (E1, E2 e E3) correspondem a etapas do projeto e possuem as seguintes designações e respetivas ponderações na nota final:

- E1: Planeamento e análise inicial do projeto (30%)
- E2: Desenho e conceção parcial do sistema de IA (30%)
- E3: Projeto final completo e apresentação (40%)

A avaliação individual de cada aluno será aferida através da participação nas apresentações, discussões em grupo e pela contribuição efetiva em cada etapa do projeto. Poderão ser realizadas discussões orais individuais para assegurar a contribuição e o conhecimento de cada elemento do grupo.
A presença nas aulas não é obrigatória, mas é fortemente recomendada para um acompanhamento adequado do projeto e para o esclarecimento de dúvidas.

Obrigatória

Machine Learning For Dummies de Luca Massaron e John Paul Mueller

Opcional