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Aula demo
Fundamentos de Inteligência Artificial: História e evolução da
IA; Tipos de IA: estreita, geral e superinteligência; Paradigmas de
IA: simbólica, conexionista e híbrida; Agentes inteligentes e
sistemas multiagentes; Resolução de problemas e busca;
Representação do conhecimento; Lógica e inferência. Ética,
Responsabilidade e Governança em IA: Princípios éticos em IA;
Vieses algorítmicos e fairness; Explicabilidade e
interpretabilidade (XAI); Privacidade e proteção de dados;
Responsabilidade algorítmica; IA responsável e sustentável;
Regulamentação e compliance.
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Aula 01 (Prof. Lucas Ianni)
Machine Learning: Conceitos fundamentais de aprendizado de
máquina; Tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado e
por reforço;
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Aula 02 (Prof. Lucas Ianni)
Algoritmos de classificação e regressão; Clustering e análise
de associação; Overfitting, underfitting e técnicas de
regularização; (Parte 1)
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Aula 03 (Prof. Lucas Ianni)
Algoritmos de classificação e regressão; Clustering e análise
de associação; Overfitting, underfitting e técnicas de
regularização; (Parte 2)
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Aula 04 (Prof. Lucas Ianni)
Algoritmos de classificação e regressão; Clustering e análise
de associação; Overfitting, underfitting e técnicas de
regularização; (Parte 3)
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Aula 05 (Prof. Lucas Ianni)
Deep Learning: Redes neurais artificiais; Deep Learning: CNNs,
RNNs, Transformers; IA generativa
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Aula 06 (Prof. Lucas Ianni)
Avaliação de modelos e métricas de performance;
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Aula 07 (Prof. Lucas Ianni)
Aplicações de IA no Setor Público: Estratégia Brasileira de
Inteligência Artificial; Análise preditiva para políticas públicas;
Chatbots e atendimento ao cidadão; Large Language Models. Feature
engineering e seleção de variáveis; Treinamento e validação de
modelos; Deployment e MLOps; Monitoramento e manutenção de
modelos;
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Aula 08 (Prof. Lucas Ianni)
Desenvolvimento e Implementação de Soluções de IA; Ciclo de
vida de projetos de IA (CRISP-DM, KDD); Coleta, preparação e
qualidade de dados;
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Aula 09 (Prof. André Castro) Somente em
PDF
Internet das Coisas (IoT);
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Aula 10 (Profs. Felipe Mathias e Raphael
Lacerda)
Ferramentas e Tecnologias para IA: Linguagens de programação:
Python;
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Aula 11 (Profs. Lucas Ianni e Raphael
Lacerda)
Bibliotecas: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch;
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Aula 12 (Profs. Diego Carvalho e Renato da
Costa)
Linguagens de programação: R;
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Aula 13 (Profs. Felipe Mathias e Raphael
Lacerda)
Containers e orquestração (Docker, Kubernetes).
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