Bases da Inteligência Artificial

O curso de extensão universitária EXIA – Bases da Inteligência Artificial: De Turing ao Aprendizado de Máquina – Fundamentos é ofertado pela Faculdade IBPTECH na modalidade on-line assíncrona.

Este curso inicial concentra-se nos fundamentos da inteligência artificial, abordando conceitos, evolução histórica, métodos clássicos, raciocínio lógico, resolução de problemas, aprendizado de máquina e computação evolucionária. Aplicações mais recentes e especializadas, como inteligência artificial generativa, são tratadas em cursos específicos subsequentes.

Objetivo

Desenvolver nos participantes uma compreensão ampla, integrada e fundamentada dos princípios essenciais da inteligência artificial, capacitando-os a compreender, analisar e aplicar conceitos relacionados à resolução de problemas, raciocínio lógico, representação do conhecimento, aprendizado de máquina e computação evolucionária, com atenção também aos aspectos éticos associados ao desenvolvimento e ao uso da inteligência artificial.

Ao final do curso, espera-se que o participante seja capaz de:

• compreender os fundamentos da inteligência artificial, incluindo seu conceito, evolução histórica, principais aplicações e questões éticas;
• analisar problemas e aplicar métodos clássicos de busca por soluções, incluindo busca cega, busca heurística e busca competitiva em jogos;
• compreender conceitos de agentes lógicos, lógica, raciocínio baseado em lógica, planejamento e representação do conhecimento;
• reconhecer os princípios do aprendizado de máquina, com noções sobre métodos supervisionados e não supervisionados;
• compreender os fundamentos da computação evolucionária, incluindo algoritmos genéticos, métodos de seleção e operadores genéticos.

Ementa

O curso apresenta uma abordagem introdutória e progressiva dos fundamentos da inteligência artificial, organizada em cinco módulos.

O primeiro módulo introduz os conceitos essenciais da inteligência artificial, sua evolução histórica, aplicações em diferentes setores e questões éticas relacionadas ao seu desenvolvimento e uso.

O segundo módulo trata da resolução de problemas em inteligência artificial, abordando a definição e análise de problemas, a busca por soluções, os métodos de busca cega, busca heurística e busca competitiva, especialmente em contextos de jogos.

O terceiro módulo aprofunda os temas de raciocínio lógico e representação do conhecimento, incluindo agentes lógicos, fundamentos de lógica, raciocínio baseado em lógica, planejamento e formas de representação do conhecimento em sistemas inteligentes.

O quarto módulo introduz os fundamentos do aprendizado de máquina, com ênfase em conceitos básicos e em métodos supervisionados e não supervisionados.

O quinto módulo apresenta os fundamentos da computação evolucionária, abordando algoritmos genéticos, métodos de seleção e operadores genéticos, com foco na compreensão dessas técnicas e de sua aplicação em problemas complexos e dinâmicos.

Conteúdo Programático

Módulo 1 – Fundamentos de inteligência artificial 

• O que é inteligência artificial 
• História da inteligência artificial 
• Aplicações da inteligência artificial 
• Questões éticas referentes à inteligência artificial 

Módulo 2 – Resolução de problemas 

• Definição de problemas 
• Busca por soluções 
• Busca cega 
• Busca heurística 
• Busca competitiva: jogos 

Módulo 3 – Raciocínio lógico e conhecimento 

• Agentes lógicos 
• Lógica 
• Raciocínio baseado em lógica 
• Planejamento 
• Representação do conhecimento 

Módulo 4 – Aprendizado de máquina 

• Introdução ao aprendizado de máquina 
• Aprendizado supervisionado 
• Aprendizado não supervisionado 

Módulo 5 – Computação evolucionária 

• Algoritmos genéticos 
• Métodos de seleção 
• Operadores genéticos 

Corpo Docente

A coordenação dos cursos de extensão da Faculdade IBPTECH cabe à Prof.ª Esp. Taciana E. Duarte, e a coordenação deste curso é realizada pelo Prof. Dr. Jefferson Jesus Hengles Almeida.

O curso é baseado em aulas ministradas pelo Prof. Dr. Razer Anthom Nizer Rojas Montaño, doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Paraná — UFPR, na área de Inteligência Computacional. Possui graduação e mestrado em Informática pela UFPR.

Atualmente, é professor do Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas e coordenador acadêmico do Setor de Educação Profissional e Tecnológica na mesma universidade.

O professor possui experiência em análise, projeto e desenvolvimento de software, com ênfase na plataforma Java e em aplicações corporativas; aprendizado de máquina, incluindo regressão, classificação, clusterização, regras de associação, linguagem R e avaliação de modelos; e planejamento em inteligência artificial, com ênfase em lógica matemática, SAT, Redes de Petri e raciocínio sobre ações.

Avaliação

O sistema de avaliação é composto por exercícios comentados, que acompanham o desenvolvimento do processo de aprendizagem do aluno ao longo do curso.

Após a conclusão dos módulos, o discente realizará uma prova objetiva de múltipla escolha como avaliação final. 

Certificação

A certificação de conclusão do curso de extensão universitária EXIA – Bases da Inteligência Artificial: De Turing ao Aprendizado de Máquina – Fundamentos, da Faculdade IBPTECH, com carga horária de 40 horas, será concedida ao aluno que:

• concluir as atividades obrigatórias do curso;
• obtiver média final igual ou superior a 7,0;
• for estudante ou diplomado em curso superior.

O aluno deverá concluir o curso no prazo máximo de 4 meses.