Inteligência Artificial

Esta disciplina visa introduzir o estudante ou profissional de informática e ciências afins no mundo da Inteligência Artificial.

METODOLOGIA:

O curso está estruturado a partir de um perfil de formação. Assim, ao final de cada curso o aluno deverá desenvolver as competências e habilidades por trilha de aprendizagem personalizada, de acordo com curso adquirido na Plataforma 2 em 1 Educacional.

TRILHA DE APRENDIZAGEM:

Os conteúdos dos cursos são selecionados para desenvolver as competências e habilidades de acordo com os objetivos de cada curso.

Os conteúdos são acessados no Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) que é a Plataforma da 2 em 1 Educacional. A partir do login de usuário e senha, o aluno tem acesso à objetos de aprendizagem diferenciados: processos interativos, que podem acontecer de forma síncrona e assíncrona e diversificados materiais didáticos.

As atividades ficam gravadas no AVA e são facilmente passíveis de serem comprovadas. Todos os módulos têm material instrucional adequado ao tema abordado.

AVALIAÇÃO:

Para registro da aprendizagem e sua avaliação o aluno realizará atividades e prova.

No final de cada módulo há também uma avaliação da aprendizagem – Avaliação Objetiva Online (prova).

O Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) fará automaticamente a correção da prova.

CERTIFICAÇÃO:

A certificação eletrônica é condicionada à verificação de aproveitamento mínimo de 70% (setenta por cento) nas atividades avaliativas em cada curso.

Atingindo a nota mínima (70%) e, na data selecionada para conclusão, o site disponibilizará o CERTIFICADO ELETRÔNICO para impressão, na área de aluno.

Mesmo realizando as avaliações e obtendo aprovação, o certificado SOMENTE será gerado por via eletrônica, na data em que ele selecionou para conclusão.

As competências serão descritas no verso dos certificados.

COMPETÊNCIAS ESPECÍFICAS:

UNIDADE I – FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

• Compreender como surgiu a IA e seus fundamentos.
• Conhecer o conceito de multiagentes, compreendendo como estes sistemas se relacionam com o ambiente.
• Aplicar os conceitos da lógica proporcional em soluções informáticas.
• Realizar planejamentos por busca em espaço de estados, aplicando o conceito de grafos.

UNIDADE II – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E AS INCERTEZAS

• Entender as características do tratamento das incertezas.
• Compreender a lógica conceitual do algoritmo de Bayes e Markov.
• Identificar a aplicabilidade do algoritmo de Markov.
• Discernir sobre as técnicas de tomadas de decisão, simples e complexas.

UNIDADE III – APRENDIZAGEM DE MÁQUINAS

• Entender como se dá o aprendizado em sistemas inteligentes.
• Compreender o conceito de aprendizado supervisionado.
• Discutir as abordagens da lógica indutiva.
• Identificar outros tipos de aprendizagem de máquina.

UNIDADE IV – LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO PARA IA

• Definir modelos de linguagem natural.
• Extrair, recuperar e classificar informações.
• Compreender o uso de gramáticas em aplicações que utilizam linguagem natural.
• Assimilar o processo de percepção da IA.