Apresentação

O curso de extensão universitária EXIA Bases da Inteligência Artificial: de Turing ao Aprendizado de Máquina - Fundamentos tem a duração de 4 meses, com uma carga horária de 40 horas, inteiramente a distância, na modalidade assíncrona.
O curso é baeado nas aulas do professor Dr. Razer Anthom Nizer Rojas Montaño, doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Paraná (UFPR) na área de Inteligência Computacional. A coordenação do curso é do Prof. Dr. Jefferson Jesus Hengles Almeida e a Profa. Esp. Taciana Eugênia Duarte é coordenadora geral dos cursos de extensão, da Faculdade IBPTECH.

Objetivos

O objetivo geral do curso é desenvolver nos participantes do Curso de Extensão Universitária de Bases da Inteligência Artificial: De Turing ao Aprendizado de Máquina - Fundamentos, o conhecimento amplo e integrado sobre os princípios fundamentais da inteligência artificial, capacitando-os a compreender, analisar e aplicar conceitos éticos, métodos de resolução de problemas, raciocínio lógico, conhecimento e técnicas de aprendizado de máquina, incluindo computação evolucionária.

Objetivos Específicos:

• Compreender os Fundamentos da Inteligência Artificial, explorando o conceito, evolução histórica, aplicações práticas e questões éticas da inteligência artificial.
• Aprimorar as Habilidades em Resolução de Problemas. Aprender a definir e analisar problemas, aplicando métodos de busca cega, heurística e técnicas de busca competitiva em jogos.
• Desenvolver Competências em Raciocínio Lógico e Conhecimento. Aprender a identificar agentes lógicos, compreender lógica, raciocínio baseado em lógica, aplicando técnicas de planejamento e representação do conhecimento.
• Compreender princípios do aprendizado de máquina, métodos supervisionados e não supervisionados, e analisar algoritmos genéticos, métodos de seleção e operadores genéticos na computação evolucionária

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 

Sistema de avaliação

Bolsas ou descontos

Documentos para inscrição