Guia do Universitário

O que vou aprender no curso de: Inteligência Artificial (em cursos de Ciência da Computação ou Engenharia de Computação)

Descrição:

Neste glossário, vamos explorar o que você pode aprender em um curso de Inteligência Artificial (IA) oferecido em cursos de Ciência da Computação ou Engenharia de Computação. A IA é um campo em rápido crescimento que envolve o desenvolvimento de sistemas e algoritmos capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. Ao longo deste curso, você terá a oportunidade de aprender sobre os fundamentos teóricos da IA, bem como as técnicas e ferramentas práticas utilizadas para implementar soluções inteligentes.

Fundamentos da Inteligência Artificial

O que é Inteligência Artificial?

No início do curso, você será introduzido ao conceito de Inteligência Artificial e sua importância na atualidade. Você aprenderá sobre a capacidade dos sistemas de IA de realizar tarefas complexas, como reconhecimento de padrões, tomada de decisões e processamento de linguagem natural. Além disso, você entenderá a diferença entre IA forte e IA fraca, bem como as principais áreas de aplicação da IA.

Agentes Inteligentes

Nesta seção, você estudará os agentes inteligentes, que são entidades capazes de perceber seu ambiente e tomar ações para atingir seus objetivos. Você aprenderá sobre os diferentes tipos de agentes, como agentes reativos simples, agentes baseados em modelos e agentes baseados em objetivos. Além disso, você explorará os conceitos de raciocínio lógico e planejamento em agentes inteligentes.

Aprendizado de Máquina

Introdução ao Aprendizado de Máquina

Nesta parte do curso, você será apresentado ao Aprendizado de Máquina (Machine Learning), uma subárea da IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos capazes de aprender a partir de dados. Você entenderá os diferentes tipos de aprendizado de máquina, como aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, e como eles são aplicados em problemas do mundo real.

Pré-processamento de Dados

Antes de aplicar algoritmos de aprendizado de máquina, é necessário preparar os dados para análise. Nesta seção, você aprenderá sobre técnicas de pré-processamento de dados, como limpeza, transformação e seleção de atributos. Você também explorará a importância da normalização e codificação de dados para garantir resultados precisos e confiáveis.

Algoritmos de Aprendizado de Máquina

Nesta etapa do curso, você estudará os principais algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão linear, árvores de decisão, k-vizinhos mais próximos, redes neurais e algoritmos de agrupamento. Você entenderá como esses algoritmos funcionam e como aplicá-los a conjuntos de dados específicos. Além disso, você explorará técnicas de avaliação e validação de modelos de aprendizado de máquina.

Redes Neurais e Deep Learning

Introdução às Redes Neurais

Nesta seção, você será introduzido ao conceito de redes neurais artificiais, que são modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano. Você aprenderá sobre os diferentes tipos de camadas em uma rede neural, como camadas de entrada, ocultas e de saída, e como elas são conectadas para processar informações. Além disso, você explorará algoritmos de treinamento de redes neurais, como o backpropagation.

Deep Learning

O Deep Learning é uma área especializada de IA que se concentra no treinamento de redes neurais profundas com várias camadas ocultas. Nesta seção, você estudará os conceitos fundamentais do Deep Learning e como ele é aplicado em problemas de reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e outras tarefas complexas. Você também explorará arquiteturas populares de redes neurais, como redes convolucionais e redes recorrentes.

Processamento de Linguagem Natural

Introdução ao Processamento de Linguagem Natural

Nesta parte do curso, você será apresentado ao Processamento de Linguagem Natural (PLN), uma área da IA que se concentra na interação entre computadores e linguagem humana. Você aprenderá sobre técnicas de pré-processamento de texto, como tokenização, remoção de stopwords e stemming. Além disso, você explorará algoritmos de PLN, como classificação de texto, análise de sentimentos e geração de linguagem natural.

Modelos de Linguagem

Os modelos de linguagem são essenciais para o PLN, pois ajudam a entender e gerar texto coerente. Nesta seção, você estudará os diferentes tipos de modelos de linguagem, como modelos de n-gramas, modelos baseados em sequências e modelos de atenção. Você também explorará técnicas avançadas, como o uso de redes neurais para treinar modelos de linguagem.

Aplicações da Inteligência Artificial

Visão Computacional

A visão computacional é uma área da IA que se concentra no desenvolvimento de sistemas capazes de entender e interpretar imagens e vídeos. Nesta seção, você aprenderá sobre técnicas de processamento de imagem, como detecção de objetos, reconhecimento facial e segmentação de imagens. Além disso, você explorará o uso de redes neurais convolucionais para resolver problemas de visão computacional.

IA em Jogos

Os jogos são um campo de aplicação popular para a IA, pois exigem tomada de decisões inteligentes e comportamentos realistas. Nesta seção, você estudará como a IA é usada em jogos, desde jogos de tabuleiro até jogos eletrônicos modernos. Você aprenderá sobre algoritmos de busca, como o algoritmo Minimax, e técnicas avançadas, como aprendizado por reforço em jogos.

IA em Sistemas de Recomendação

Os sistemas de recomendação são amplamente utilizados em plataformas de comércio eletrônico, serviços de streaming e redes sociais. Nesta seção, você explorará como a IA é aplicada no desenvolvimento de sistemas de recomendação personalizados. Você aprenderá sobre algoritmos de filtragem colaborativa, como filtragem baseada em conteúdo e filtragem baseada em itens, e como eles são usados para fornecer recomendações precisas aos usuários.

Ética e Implicações da IA

Por fim, você estudará as questões éticas e as implicações sociais da IA. Você explorará tópicos como privacidade, viés algorítmico, responsabilidade e impacto no mercado de trabalho. Além disso, você discutirá as medidas necessárias para garantir o uso responsável e ético da IA em diferentes setores da sociedade.