| Ementa/Descrição: |
Exemplos de Inteligência Artificial. Construção sócio-histórico-cultural e filosófica. Teste de Turing. Dos Problemas de Satisfação de Restrições ao Aprendizado de Máquina. Paradigmas e abordagens de IA. Aprendizado de Máquina como abordagem de IA. Problemas de predição, regressão, classificação, descrição e associação e níveis de supervisão humana. Função alvo, amostra, função aproximada, erro e validação. Análise dos dados, visualização e pré processamento. Oficinas com técnicas de aprendizagem como: Regressão Linear, Árvores de Decisão, Aprendizado Bayesiano, Aprendizado Baseado em Instâncias, Redes Neurais, Agrupamento Hierárquico, K-Médias, Otimização de Partículas e Regras de Associação. Mobilização da ferramenta WEKA e de bibliotecas Python de Aprendizado de Máquina. Maldição da dimensionalidade e seleção de características. Problema do gradiente descendente e Redes Neurais Convolutivas de Aprendizagem Profunda. IA e sociedade (AI for good). Aplicação Educacional da IA. Plausibilidade biológica e filosofia. |
