Supervisão Inteligente
Código
7228
Unidade Orgânica
Faculdade de Ciências e Tecnologia
Departamento
Departamento de Engenharia Electrotécnica
Créditos
6.0
Professor responsável
Luís Manuel Camarinha de Matos
Horas semanais
5
Total de horas
79
Língua de ensino
Português
Objectivos
Fornecer aos alunos:
1. Saber: a) Conceitos fundamentais de supervisão inteligente. b) Familiarização com várias técnicas de planeamento, monitoração, diagnóstico, recuperação de erros e aprendizagem automática. c) Analisar requisitos de sistemas de supervisão.
2. Fazer: a) Capacidade de integração de conhecimentos multi-disciplinares b) Capacidade de modelação de problemas de supervisão e selecção de ferramentas. c) Capacidade de resolução de problemas em situações novas.
3. Competências não-técnicas: a) Capacidade de experimentação. b)Capacidade de gestão de tempo e cumprimento de prazos.
Conteúdo
INTRODUÇÃO: Conceito de plano e objectivo. Conceito de supervisão.
PLANEAMENTO E SUPERVISÃO: Conceitos básicos de Planeamento. Execução e percepção. Interacção planeador / executor.
ARQUITECTURAS DE SUPERVISÃO: Arquitectura geral dum supervisor. Funcionalidades fundamentais: -Despacho, monitoração, diagnóstico, recuperação. Funcionalidades adicionais: -Prognóstico, apoio à manutenção preventiva. Representação de Erros e Excepções: -Taxonomias, diagramas causais. Arquitecturas multinível. Sistemas baseados em conhecimento:-Regras condição – acção; Assincronismo, -Arquitecturas de quadro preto e multiagente.
SISTEMAS PERICIAIS DE TEMPO REAL: Principais características dum SP de tempo real. Arquitecturas típicas. Exemplos de sistemas. Sistemas híbridos e interfaces.
RACIOCÍNIO QUALITATIVO: Motivação. Conceitos fundamentais de modelação qualitativa. Aproximações ao raciocínio qualitativo. Formalismos de Representação. Simulação. RQ e supervisão.
APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA EM SUPERVISÃO: Necessidade da aprendizagem em supervisão. Panorâmica de técnicas de aprendizagem: -Métodos indutivos, Redes neuronais, Algoritmos genéticos, EBL. Arquitecturas de supervisão com aprendizagem. Recolha e pré-processamento de exemplos. Aprendizagem guiada por modelos qualitativos.
Bibliografia
Supervisão Inteligente – sumário das aulas (Notas de curso)
Artigos seleccionados.
Método de ensino
Componente teórica: Aulas formais de exposição.
Componente prática: Realização acompanhada de trabalhos em laboratório.
Método de avaliação
Minitestes:
- MT1: 29 Out (25%)
-MT2: 10 Dez (25%)
Trabalhos de Laboratório:
- TI: 28 Out (25%) - trabalho de grupo com componente de avaliação individual
- TG: 16 Dez (25%)