FUNDAÇÃO DE APOIO AO ENSINO TÉCNICO DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO FAETERJ Petrópolis Área de Extensão PLANO DE CURSO

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1 FUNDAÇÃO DE APOIO AO ENINO TÉCNICO DO ETADO DO RIO DE JANEIRO PLANO DE CURO 1. Identificação Curso de Extensão: INTRODUÇÃO AO ITEMA INTELIGENTE Professor Regente: José Carlos Tavares da ilva Carga Horária: 80hs emestre: ( 2 ) Ano: ( 2014 ) 2. Ementa Visão geral dos sistemas inteligentes. Problemas de busca: problemas simples, base da IA simbólica. Métodos de Busca: métodos de busca não informados e informados. Jogos com Oponentes: algoritmo MiniMax. istemas Especialistas: visão geral dos sistemas especialistas e estudo de aspectos básicos relacionados a base de conhecimento, mecanismo de inferência e shells. Algoritmos Genéticos e imulated Annealing: estudo de algoritmos alternativos de busca. Aprendizado de máquina: estudo das duas diferentes formas de aprendizado de máquina, sendo elas a supervisionada e a não supervisionada. Algoritmos de Categorização e Redes Neurais: sistemas exemplo para o aprendizado de máquina. Lógica Nebulosa: introdução a extensão da Lógica Clássica 3. Objetivos Gerais - Fornecer uma visão diversificada em relação às muitas linhas de pesquisa dentro da área de istemas Inteligentes. - Introduzir os problemas abordados através de istemas Inteligentes. - Apresentar a extensa aplicabilidade dos istemas Inteligentes no universo dos istemas de Computação. II Plano de Curso / 10

2 FUNDAÇÃO DE APOIO AO ENINO TÉCNICO DO ETADO DO RIO DE JANEIRO 4. Relação dos Conteúdos da Disciplina com ênfase nos conteúdos nucleares Habilidades de Formação Unidade 1. Introdução à Inteligência Artificial 1.1. O que é inteligência artificial 1.2. Diferentes abordagens 1.3. Alicerces históricos e interdisciplinares 1.4. Inteligência artificial inteligência computacional Unidade 2. Problemas de Busca 2.1. Definição de problemas de busca 2.2. Mapeamento entre problemas do mundo real e problemas de busca 2.3. Exemplos clássicos de problemas de busca Unidade 3. Métodos Não Informados de Busca 3.1. Busca em largura 3.2. Busca em profundidade 3.3. Busca em profundidade limitada 3.4. Busca em profundidade limitada iterativa Unidade 4. Métodos Informados de Busca 4.1. Busca gulosa por pesos 4.2. Conceito de heurística 4.3. Busca gulosa por heurística 4.4. Algoritmo A* Conceituação de elementos básicos dainteligência Artificial Apresentar as diferentes caracterizações de sistemas inteligentes Comparar IA histórica com a moderna visão da Inteligência Computacional Conceituação dos tipos de busca Representando o mundo e mapeando a solução como um problema de busca na base de conhecimento Apresentar exemplos e aplicações de problemas de busca para auxilio a decisão. Caracterização das diferentes formas de percorrer a base de conhecimento. Apresentar vantagens e limitações dos métodos de busca não informados e sobre os informados Apresentar a aplicabilidade desses métodos a problemas de IA. Caracterização das diferentes formas de percorrer a base de conhecimento. Apresentar vantagens e limitações dos métodos de busca informados e não informados Apresentar a aplicabilidade desses métodos a problemas de IA. Unidade 5. Algoritmos Genéticos 5.1. Breve abordagem da teoria da evolução de Charles Darwin 5.2. Introdução dos conceitos (computacionais) de cromossomo, crossover, mutação, seleção natural II Plano de Curso / 10 Revisar o básico da teoria da evolução de Charles Darwin Introduzir o conceito de AG computacional Demonstrar como reconhecer e

3 FUNDAÇÃO DE APOIO AO ENINO TÉCNICO DO ETADO DO RIO DE JANEIRO (método da roleta) 5.3. O algoritmo 5.4. Aplicações no mundo real 5.5. Breve introdução ao conceito de problemas NP-completos Unidade 6. istemas Especialistas 6.1. Fundamentação 6.2. A base de conhecimento 6.3. Aplicações 6.4. Exemplos clássicos 6.5. Problemas atuais 6.6. hells Unidade 7. Formas de Aprendizado 7.1. Aprendizado supervisionado aprendizado não supervisionado 7.2. Introdução ao conceito de padrão Unidade 8. Redes Neurais 8.1. O neurônio biológico 8.2. O neurônio artificial 8.3. Características de redes neurais 8.4. Modelos de rede (Perceptron, MLP) Unidade 9. Algoritmos de Categorização 9.1. panning tree 9.2. K-means 9.3. C-means 9.4. K-NN rígido II Plano de Curso / 10 formalizar as operações genéticas aplicadas ao contexto computacional Apresentar aplicações dos AG s. Apresentar AG s também como forma de solucionar problemas NPcompletos Conceituar e classificar E s. Construir base de conhecimento Aplicações de E s a problemas de diagnóstico de falhas Apresentar categorias típicas para aplicação de E s. Apresentar softwares do tipo middleware capazes de acelerar o desenvolvimento de E s. Introduzir mecanismo de aprendizado e raciocínio de máquina. Elaborar planos e métodos para reconhecer padrões em bases de dados aplica-los e mostrar os benefícios produzidos por essa tecnologia Apresentar a IA conexionista como inspiração no modelo humano de processamento e armazenamento do conhecimento. Apresentar o neurônio artificial e alertar quanto às severas limitações do mesmo em relação ao neurônio biológico. Apresentar os modelos clássicos de redes neurais artificiais perceptrons, modelos lineares, lineares adaptativos e assemelhados. Apresentar algoritmos capazes de selecionar e categorizar elementos num conjunto pré-definido Apresentar as diferentes técnicas de levantamento das propriedades e

4 FUNDAÇÃO DE APOIO AO ENINO TÉCNICO DO ETADO DO RIO DE JANEIRO suas categorizações Unidade 10. Lógica Nebulosa Histórico Aplicações Conceitos básicos Inferência nebulosa Desnebulização Conceituar Lógica nebulosa e conjunto nebuloso Demonstrar como essa lógica pode auxiliar em sistemas de apoio a decisão Conceituar e aplicar inferência nebulosa em solução de problemas de IA Demonstrar, nos casos possíveis, como desnebulizar um conjunto. Apresentar as métricas adicionais para desnebulização. II Plano de Curso / 10

5 FUNDAÇÃO DE APOIO AO ENINO TÉCNICO DO ETADO DO RIO DE JANEIRO 5. Programa Analítico Aula Data Horário Local Conteúdo Programático Atividade % da Professor T TP P Turma 1, 2, 3, 4 18/08 2ª 08:30 Unidade 1. Introdução à Inteligência Artificial 1.1. O que é inteligência artificial 1.2. Diferentes abordagens 1.3. Alicerces históricos e interdisciplinares 1.4. Inteligência artificial inteligência computacional 5, 6, 7, 8 25/08 2ª 08:30 Unidade 2. Problemas de Busca 9,10, 11, 12 01/09 2ª 08: Definição de problemas de busca 2.2. Mapeamento entre problemas do mundo real e problemas de busca 2.3. Exemplos clássicos de problemas de busca Exercícios Unidade 3. Métodos Não Informados de Busca 13,14, 15,16 08/09 2ª 08: Busca em largura 3.2. Busca em profundidade 3.3. Busca em profundidade limitada Busca em profundidade limitada iterativa Unidade 4. Métodos Informados de Busca II Plano de Curso Pág. 5 / 10

6 FUNDAÇÃO DE APOIO AO ENINO TÉCNICO DO ETADO DO RIO DE JANEIRO 4.1. Busca gulosa por pesos 4.2. Conceito de heurística 4.3. Busca gulosa por heurística 4.4. Algoritmo A* 17,18,19,20 15/09 2ª 08:30 Unidade 5. Algoritmos Genéticos 5.1. Breve abordagem da teoria da evolução de Charles Darwin 5.2. Introdução dos conceitos (computacionais) de cromossomo, crossover, mutação, seleção natural (método da roleta) 21,22,23,24 22/09 2ª 08:30 25,26, 27,28 29/09 2ª 08: O algoritmo 5.4. Aplicações no mundo real 5.5. Breve introdução ao conceito de problemas NPcompletos 29,30, /10 2ª 08:30 33,34,35,36 13/10 2ª 08:30 Exercícios Unidade 6. istemas Especialistas 6.1. Fundamentação 6.2. A base de conhecimento 6.3. Aplicações 6.4. Exemplos clássicos 37,38,39,40 20/10 2ª 08:30 Exercícios Primeira Avaliação II Plano de Curso Pág. 6 / 10

7 FUNDAÇÃO DE APOIO AO ENINO TÉCNICO DO ETADO DO RIO DE JANEIRO 41,42, 43,44 20/10 2ª 08:30 Unidade 7. Redes Neurais 7.1. O neurônio biológico 7.2. O neurônio artificial 7.3. Características de redes neurais 7.4. Modelos de rede (Perceptron, MLP) 45,46, 47,48 27/10 2ª 08:30 49,50, 51,52 03/11 2ª 08:30 53,54, 55,56 10/11 2ª 08:30 57,58, 59,60 17/11 2ª 08:30 61,62, 63,64 24/11 2ª 08: Modelos de rede (Perceptron, MLP)(continuação) Exercícios Unidade 8. Formas de Aprendizado 8.1. Aprendizado supervisionado aprendizado não supervisionado 8.2. Introdução ao conceito de padrão 8.3. Exercícios Unidade 9. Algoritmos de Categorização 9.1. panning tree 9.2. K-means 9.3. C-means 9.4. K-NN rígido Exercícios Unidade 1. Lógica Nebulosa 1.1. Histórico 1.2. Aplicações 1.3. Conceitos básicos II Plano de Curso Pág. 7 / 10

8 FUNDAÇÃO DE APOIO AO ENINO TÉCNICO DO ETADO DO RIO DE JANEIRO 1.4. Inferência nebulosa 1.5. Desnebulização 65,66,67,68 01/12 2ª 08:30 69,70, 71,72 08/12 2ª 08:30 73,74,75,76 15/12 2ª 08:30 77,78,79,80 22/12 2ª 08:30 Exercícios - PROJETO Exercícios- PROJETO egunda Avaliação Apresentação dos graus e Terceira Avaliação II Plano de Curso Pág. 8 / 10

9 FUNDAÇÃO DE APOIO AO ENINO TÉCNICO DO ETADO DO RIO DE JANEIRO 6. Cronograma /Dinâmicas Curso Teórico Dias da emana Horário Dinâmicas Utilizadas egundas 08:30 as Aulas Expositivas Curso Teórico-prático Dias da emana Horário N.º de Grupos Dinâmicas Utilizadas egundas 08:30 as Até seis grupos conforme o Tarefas em classe orientadas dimensionamento da turma aos conteúdos programáticos e Listas de exercícios a serem resolvidos em grupo presencialmente. II Plano de Curso Pág. 9 / 10

10 FUNDAÇÃO DE APOIO AO ENINO TÉCNICO DO ETADO DO RIO DE JANEIRO 7. Avaliação Estão previstas três avaliações escritas, 1 a, 2 a e 3 a Avaliações, e um Portfolio de atividades práticas consistindo de lista de exercícios e pequenos projetos. As avaliações escritas serão realizadas nas datas previstas na programação. Caso o aluno falte à 1 a ou 2 a Avaliações em classe, será permitido fazer uma prova de 2 a Chamada. A nota da 2 a Chamada substituirá a nota da 1 a ou da 2 a Avaliação em classe, daquela que ele tiver faltado. e tiver faltado às duas, ficará com nota zero na 2 a Avaliação. A nota de conceito é calculada como a média das notas obtidas nos exercícios feitos durante o curso. A ituação Final de aprovação ou reprovação será obtida da seguinte forma: Calcula-se a média NFinal = (1 a Nota + 2 a Nota + Portfolio) / 3. e NFinal>6,0 (maior ou igual a seis), o aluno estará liberado da 3 a Avaliação. e NF < 6,0 (entre quatro, inclusive, e seis, exclusive), o aluno deverá fazer à 3 a Avaliação a qual substituirá a pior nota para fins de apuração de NFinal definitiva. e esta última NFinal< 5,0 o aluno estará reprovado. 8. Bibliografia 1 RUELL,. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: Elsevier, RUELL,. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Ed. Prentice-Hall, BRAGA, A.P.; et al. Redes Neurais Artificiais: teoria e aplicações. Rio de Janeiro: LTC, HAYKIN,. Redes Neurais:Princípio e Prática. Porto Alegre: Bookman, OLIVEIRA JÚNIOR, H.A. Lógica Difusa: aspectos práticos e aplicações. Rio de Janeiro: Interciência, (com CDs) 6 RICH, E.; KNIGHT, K.; RATTO, M. C..R., trad. Inteligência Artificial. ão Paulo: Makron Books, NILON, Nils J., Artificial Intelligence: A New ynthesis, an Francisco: Morgan Kaufmann Publishers,Inc, Interações Desejáveis Programação em Ambientes Visuais Matemática Projetos de istemas ou similar Estrutura de Dados II Plano de Curso Pág. 10 / 10

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