Inteligência Artificial
Inteligência Artificial
Carga Horária: 80h
EMENTA. Fundamentos da inteligência artificial. Resolução de problemas por meio de busca. Sistemas baseados em conhecimento. Aprendizagem de máquina.
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CONTEÚDO PROGRAMÁTICO E MATERIAIS:
1. Introdução à Inteligência Artificial
Aula 1 - Introdução à Inteligência Artificial - Slides
Aula 1 - Inteligência artificial. Matéria da revista Superinteressante de julho de 2001
Aula 1 - Aplicação da IA nas diferentes áreas do conhecimento. Palestra realizada na Semana Nacional de Ciência e Tecnologia em 2020 - Vídeo no Youtube
Aula 2 - Conceitos básicos de Inteligência Artificial - Slides
Aula 2 - Potencial de Mercado da Inteligência Artificial - Material elaborado pelo SEBRAE-SC
2. Algoritmos de Busca
Aula 3 - Busca em Largura - Slides
Aula 3 - Busca em Largura - Vídeo no Youtube
Aula 3 - Busca em Largura - Exemplo para resolução do problema do Mapa - Código em Python no Colab
Aula 4 - Busca em Profundidade, Profundidade Limitada e Aprofundamento Iterativo - Slides
Aula 4 - Busca em Profundidade - Vídeo no Youtube
Aula 4 - Busca em Profundidade Limitada e Aprofundamento Iterativo - Vídeo no Youtube
Aula 4 - Busca em Profundidade Limitada e Aprofundamento Iterativo - Exemplo para resolução do problema do Mapa - Código em Python no Colab
Aula 5 - Busca Bidirecional e Busca de Custo Uniforme - Slides
Aula 5 - Busca Bidirecional - Vídeo no Youtube
Aula 5 - Busca Bidirecional - Exemplo para resolução do problema do Mapa - Código em Python no Colab
Aula 5 - Busca de Custo Uniforme - Vídeo no Youtube
Aula 6 - Busca Heurística - Gulosa e Algoritmo A* - Slides
Aula 6 - Busca Heurística - Gulosa - Vídeo no Youtube
Aula 6 - Busca Heurística - Algoritmo A* - Vídeo no Youtube
Aula 7 - Meta-heurísticas - Introdução e Algoritmos Genéticos - Slides
Aula 7 - Algoritmos Genéticos - Planilha - Slides
3. Sistemas Baseados em Conhecimento
Aula 8 - Sistemas Baseados em Conhecimento - Introdução - Slides
Aula 9 - Sistemas Baseados em Regras de Produção - Slides
Aula 9 - Exemplos - Arquivo compactado com vários códigos
Aula 10 - Lógica Fuzzy - Slides
Aula 10 - Exemplo - Seleção de Jogadores de Basquete - Descrição
Aula 10 - Exemplo - Seleção de Jogadores de Basquete com Regras de Produção - Base do Expert Sinta
Aula 10 - Exemplo - Seleção de Jogadores de Basquete com Lógica Fuzzy - Código em Python no Colab
Aula 11 - Redes Bayesianas - Slides
Aula 11 - Representação do Conhecimento Incerto - Texto em pdf
Aula 11 - Instalador do software Nética
Aula 11 - Exemplo - Previsão de Chuva - Arquivo do Nética
Aula 11 - Exemplo - Previsão de Chuva - Código em Python no Colab
Aula 11 - Exemplo - Previsão de Doença Cardíaca - Código em Python no Colab
Aula 11 - Exemplo - Previsão de Doença Cardíaca - Dataset
4. Aprendizagem de Máquina
Aula 12 - Aprendizagem de Máquina - Introdução - Slides
Aula 13 - Regressão e Classificação com Modelos Lineares - Slides
Aula 13 - Regressão e Classificação com Modelos Lineares - Atividade 1 - Cálculo dos Coeficientes
Aula 14 - Avaliação de Modelos - Slides
Aula 14 - Avaliação de Modelos - Exemplo 1 - Medidas de Classificação - Código em Python no Colab
Aula 15 - Redes Neurais Artificiais - Introdução - Slides
Aula 16 - Redes Neurais Artificiais - Aprendizagem - Slides
Aula 16 - Redes Neurais Artificiais - Exemplo 1 - Código em Python no Colab
Aula 17 - Redes Neurais Convolucionais (CNN) - Slides
Aula 17 - Redes Neurais Convolucionais (CNN) - Exemplo - Código em Python no Colab
Aula 17 - Redes Neurais Convolucionais (CNN) - Exemplo - Dataset para execução do Colab
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