| Ementa/Descrição: |
1. Visão geral da inteligência artificial (IA): definição, escopo, desenvolvimento histórico e marcos;
2. Aplicações de IA em setores diversos;
3. Considerações éticas em aplicações de IA;
4. Tipos de IA: IA restrita vs. IA geral;
5. Aprendizado de máquina (ML) vs. sistemas baseados em regras;
6. Heurísticas (caminho mais curto, aplicação em jogos simples)
7. Ferramentas e frameworks: introdução às bibliotecas de IA populares.
8. Conceitos introdutórios de IA, história e evolução.
9. Noções de armazenamento, gerenciamento de dados (preparação/transformação para IA).
10. Fundamentos de aprendizado de máquina.
11. Abordagens supervisionada, não-supervisionada e por reforço.
12. Conceitos e aplicações de processamento de linguagem natural e visão computacional.
13. Aplicações de IA em setores estratégicos: jogos, entretenimento, comércio, indústria e coisas conectadas.
IA na geração e otimização de software. Ética, viés e privacidade. Visões futuras da IA.
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