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TopicosemInteligênciaArtificial.html
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<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no" />
<meta name="description" content="" />
<meta name="author" content="" />
<title>Ricardo Kerschbaumer</title>
<!-- Favicon-->
<link rel="icon" type="image/x-icon" href="assets/favicon.ico" />
<!-- Core theme CSS (includes Bootstrap)-->
<link href="css/styles.css" rel="stylesheet" />
</head>
<body>
<!-- Responsive navbar-->
<div id="menu-placeholder"></div>
<script>
fetch('menu.html')
.then(response => response.text())
.then(data => {
document.getElementById('menu-placeholder').innerHTML = data;
})
.catch(error => console.error('Erro ao carregar o menu:', error));
</script>
<!-- Page content-->
<div class="container">
<div class="text-center mt-5">
<h1>Tópicos em Inteligência Artificial</h1>
<p class="lead"><div style="text-align: justify">
<h2>Material Auxiliar</h2>
<p><a href="Anexos/AlgoritmosEEstruturaDaInformacao.pdf">Apostila de Algoritmos e Estrutura da Informação</a></p>
<h2>Material das Aulas</h2>
<p><a href="Anexos/Slides Introdução a TIA.pdf">Slides de Introdução a Tópicos em Inteligência Artificial</a></p>
<p><a href="Anexos/Slides Sistemas Especialistas.pdf">Slides Sistemas Especialistas</a></p>
<p><a href="Anexos/Slides Lógica Fuzzy.pdf">Slides Lógica Fuzzy</a></p>
<ul>
<li><a href="Anexos/Métodos de defuzzificação.pdf">Métodos de Defuzzificação</a></li>
<li><a href="https://replit.com/@RicardoKers/MaquinaDeLavar">Exemplo da máquina de lavar roupas</a></li>
<li><a href="Anexos/Exercício de lógica fuzzy.pdf">Exercício de lógica fuzzy</a></li>
</ul>
<p><a href="Anexos/Slides Algoritmos Genéticos.pdf">Slides Algoritmos Genéticos</a></p>
<ul>
<li><a href="https://replit.com/@RicardoKers/AGProblemaDaMochilaLimites">Exemplo de Algoritmo Genético, problema da mochila</a></li>
<li><a href="Anexos/Exercício de algoritmos genéticos.pdf">Exercício de algoritmos genéticos</a></li>
</ul>
<p><a href="Anexos/Slides Redes Neurais.pdf">Slides Redes Neurais</a></p>
<ul>
<li><a href="https://replit.com/@RicardoKers/RNA-treinamento">Exemplo Rede Neural Artificial – Treinamento</a></li>
<li><a href="https://replit.com/@RicardoKers/RNA-PortaLogica">Exemplo Rede Neural Artificial - Porta Lógica</a></li>
<li><a href="https://replit.com/@RicardoKers/RNA-CircuitoDigital">Exemplo de Rede Neural Artificial - Circuito Digital</a></li>
<li><a href="Anexos/Exercício de Redes Neurais Artificiais.pdf">Exercício de Redes Neurais Artificiais</a></li>
</ul>
<h2>Outros Materiais</h2>
<p><a href="Anexos/Dados para o problema do caixeiro vianajte.pdf">Dados para o problema do caixeiro vianajte</a></p>
<h2>Ementa</h2>
<p>Sistemas especialistas. Lógica Fuzzy. Algoritmos genéticos. Redes neurais. Deep Learning.</p>
<h2>Objetivos</h2>
<h3>Objetivo Geral</h3>
<p>Compreender os diferentes paradigmas envolvidos com a Inteligência Artificial. Entender suas principais aplicações e limitações. Aplicar os conceitos e técnicas da Inteligência Artificial.</p>
<h3>Objetivos Específicos</h3>
<ul>
<li>Apresentar os conceitos sobre Inteligência Artificial e como eles podem ser aplicados na prática;</li>
<li>Apresentar os problemas clássicos que podem ser resolvidos através da Inteligência Artificial;</li>
<li>Capacitar o aluno em identificar qual a solução de Inteligência Artificial mais adequada para a resolução de determinado problema;</li>
<li>Apresentar as principais tendências da área de Inteligência Artificial.</li>
</ul>
<h2>Conteúdo Programático</h2>
<ul>
<li>Apresentação do plano de ensino e introdução aos Tópicos em Inteligência Artificial 4 aulas;</li>
<li>Programação de sistemas de inteligências artificial 4 aulas;</li>
<li>Sistemas especialistas e exercícios 4 aulas;</li>
<li>Lógica Fuzzy 4 aulas;</li>
<li>Prática com Lógica Fuzzy 4 aulas;</li>
<li>Prática com Lógica Fuzzy (N1) 4 aulas;</li>
<li>Algoritmos genéticos 4 aulas;</li>
<li>Prática com Algoritmos genéticos 4 aulas;</li>
<li>Prática com Algoritmos genéticos (N2) 4 aulas;</li>
<li>Redes Neurais 4 aulas;</li>
<li>Prática com Redes Neurais 4 aulas;</li>
<li>Prática com Redes Neurais (N3) 4 aulas;</li>
<li>Definição de um projeto que envolva Inteligência artificial 4 aulas;</li>
<li>Elaboração do projeto 4 aulas;</li>
<li>Elaboração do projeto 4 aulas;</li>
<li>Elaboração do projeto 4 aulas;</li>
<li>Elaboração do projeto 4 aulas;</li>
<li>Apresentação do projeto (N4) 4 aulas;</li>
</ul>
<h2>Metodologia</h2>
<p>As aulas serão conduzidas de maneira expositivo-dialogadas, com exercícios práticos e atividades individuais e em grupo, O principal foco do desenvolvimento do conhecimento será através da resolução de exercícios para cada assunto estudado, através da colaboração coletiva e no final análise e discussão dos resultados. O professor irá atuar como intermediário para que o aluno no final da disciplina consiga resolver ativamente problemas do mundo real com o uso do computador. O material didático será disponibilizado de forma a guiar o desenvolvimento das aulas, com complementação através de livros e pesquisas na internet, além da utilização de conteúdos multimídia como sites, blogs e vídeos. As aulas serão realizadas em sala de aula, onde serão abordadas as atividades que envolvem raciocínio lógico e, quando necessário, no laboratório de informática para o desenvolvimento de programas computacionais. Também, se possível, pretende-se realizar visitas técnicas de forma a visualizar aplicações da inteligência artificial na prática.</p>
<h2>Procedimentos de Avaliação</h2>
<p>A média do período será composta de 4 avaliações. As avaliações serão feitas sobre a prática com<br />
Lógica Fuzzy (N1), a prática com Algoritmos genéticos (N2), a prática com Redes Neurais (N3) e a<br />
apresentação do projeto (N4). A média do período (MP) será composta pela média de todas as<br />
avaliações aplicadas ao longo da disciplina conforme a seguir:<br />
<strong>MP = N1 x 0,2 +N2 x 0,2 +N3 x 0,2 + N4 x 0,4.</strong><br />
O estudante que não atingir média 7,0 tem direito a realização do exame para que seja feita a reposição<br />
das notas, atendido o critério de aprovação por assiduidade, sendo que a média final para aprovação<br />
deve ser maior que, ou igual a 5,0 (cinco), resultante da seguinte fórmula:<br />
MF = (MP+ME)/2<br />
onde<br />
MF = Média final<br />
MP = média do período<br />
ME = média do exame</p>
<h2>Referências Bibliográficas</h2>
<h3>Referência bibliografia básica</h3>
<p>RUSSELL, Stuart Jonathan; NORVING, <strong>Peter. Inteligência artificial.</strong> 2. ed. 7 reimp. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004.<br />
CAMPOS, Mario Massa de; SAITO, Kaku. <strong>Sistemas inteligentes em controle e automação de processos</strong>. Rio de Janeiro: Ciência Moderna Ltda, 2004.<br />
ROSA, João Luís Garcia. <strong>Fundamentos da inteligência artificial</strong>. Rio de Janeiro: LTC, 2011.</p>
<h3>Referência bibliográfica complementar</h3>
<p>SIMÕES, Marcelo Godoy; SHAW, Ian S. <strong>Controle e modelagem fuzzy</strong>. 2. ed. rev. e ampl. São Paulo: Edgard Blucher, 2007.<br />
NASCIMENTO JR, Cairo L.; YONEYAMA, Takashi.<strong> Inteligência artificial em controle e automação</strong>. São Paulo: Edgard Blucher, 2000.<br />
HAYKIN, Simon.<strong> Redes neurais : princípios e prática.</strong> 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001.<br />
CARVALHO, André.<strong> Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizagem de máquina. </strong>1 ed. LTC. 2011<br />
LIMA, Isaias; PINHEIRO, Carlos A. M.; SANTOS, Flavia A. Oliveira. <strong>Inteligência Artificial.</strong> 1 ed. Campus. 2014</p>
</div>
</div>
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