Curso Básico: Fundamentos de Inteligência Artificial
3.6 (5 ratings)
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35 students enrolled

Curso Básico: Fundamentos de Inteligência Artificial

Aprenda sobre Inteligência Artificial sem complicação (Learn about Artificial Intelligence without complication)!
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Last updated 2/2020
Portuguese
English, Portuguese
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This course includes
  • 2 hours on-demand video
  • 97 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • História Básica da Inteligência Artificial (Basic history of Artificial Intelligence)
  • Grafos, Matrizes de Adjacência e Árvores de Peso Mínimo (Graphs, Adjacence's Matrices & Minimun Weight Tree)
  • Busca por Largura e Busca em Profundidade (Breadth-First Search & Depth-First Search)
  • Busca Heurística com Best-First e A* (Heuristic Search Using Best-First and A* Algorithms)
  • Algoritmos Kruskal, Djikstra e Prim (Kruskal, Djikstra e Prim Algorithms)
  • Fundamentos de PEAS e Sistemas Multiagentes (PEAS & Multi-Agent Systems Fundamentals)
  • Busca Competitiva MINIMAX (Competitive Search MINIMAX)
  • Lógica Proposicional e Lógica Fuzzy (Propositional and Fuzzy Logics)
  • Resolução de Pathfinding (Pathfinding Resolution)
  • Redes Neurais Perceptron e BackPropagator (Perceptron and BackPropagator's Neural Artificial Networks)
Course content
Expand all 37 lectures 02:11:44
+ Introdução (Introduction)
4 lectures 11:38

Nessa aula, faremos uma breve introdução sobre inteligência artificial, contando sua história, de forma breve, e suas definições.

Preview 01:38

Nessa aula, conheceremos o que é o Teste de Turing, como ele funciona, e quais os componentes necessários para se passar pelo teste.

Preview 02:20

Nessa aula faremos teremos uma breve explicação sobre os três tipos básicos de problemas do ponto de vista matemático.

Preview 03:17

Nessa aula aprenderemos sobre os agentes racionais, sobre as medidas de racionalidade, e sobre o quadro de desempenho PEAS.

Preview 04:23
+ Grafos (Graphs)
4 lectures 14:18

Nessa aula faremos uma breve introdução sobre o que são grafos, suas propriedades e tipos.

Tipos de Grafos (Types of Graphs)
03:04

Nessa aula aprenderemos um pouco sobre o que são matrizes de adjacência.

Matriz de Adjacência (Adjacence's Matrix)
02:25

Nessa aula aprofundaremos o estudo sobre Inteligência Artificial conhecendo o algoritmo de busca em largura, ou BFS.

Busca em Largura (Breadth-First Search)
04:34

Nessa aula conheceremos o algoritmo de busca em profundidade, ou DFS.

Busca em Profundidade (Depth-First Search)
04:15
+ Busca Heurística (Heuristic Search)
4 lectures 12:16

Nessa aula conheceremos um pouco sobre o que é uma busca heurística.

Definição de Heurística (Heuristic's Definition)
02:10

Nessa aula será apresentado o algoritmo Best-First, para busca heurística.

Algoritmo Best-First (Best-First's Algorithm)
03:32

Nessa aula será apresentado o algoritmo A*, para busca heurística.

Algoritmo A* (A*'s Algorithm)
04:22

Nessa aula aprenderemos os conceitos por trás do algoritmo Hill Climbing, bem como seus problemas.

Hill Climbing
02:12
+ Busca em Árvores Mínimas (Minimun Tree Searching)
3 lectures 12:02

Nessa aula aprenderemos como resolver buscas em árvores mínimas utilizando o algoritmo Kruskal.

Algoritmo Kruskal (Kruskal's Algorithm)
03:20

Nessa aula aprenderemos como resolver buscas em árvores mínimas utilizando o algoritmo Djikstra.

Algoritmo Djikstra (Djikstra's Algorithm)
05:15

Nessa aula aprenderemos como resolver buscas em árvores mínimas utilizando o algoritmo Prim.

Algoritmo Prim (Prim's Algorithm)
03:27
+ Sistemas Multiagentes (Multi-Agent Systems)
1 lecture 04:26

Nessa aula conheceremos um pouco sobre os sistemas multiagentes, suas motivações, vantagens e principais funcionalidades.

Características dos Sistemas Multiagentes (Main Characteristics)
04:26
+ Exemplo Prático - Mundo de Wumpus (Practical Example - Wumpus's World)
1 lecture 05:48

Nessa aula aprenderemos a resolver um exercício que envolve teoria dos jogos aliada aos conceitos de PEAS, vistos anteriormente, e busca pelo melhor caminho.

Mundo de Wumpus (Wumpus's World)
05:48
+ Busca Competitiva MINIMAX (Competitive Search MINIMAX)
3 lectures 11:25

Nessa aula será mostrado como resolver problemas que envolvem a busca MINIMAX com apenas 2 jogadores.

MINIMAX com 2 jogadores (MINIMAX with 2 Players)
03:07

Nessa aula será mostrado como resolver problemas que envolvem a busca MINIMAX com mais de 2 jogadores.

MINIMAX com mais de 2 jogadores (MINIMAX with More than 2 Players)
03:41

Nessa aula será mostrado como resolver problemas que envolvem a busca MINIMAX com poda alfa-beta.

MINIMAX com Poda Alfa-Beta (MINIMAX Alpha-Beta Pruning)
04:37
+ Lógica Proposicional (Propositional Logic)
4 lectures 11:34

Nessa aula aprenderemos os conceitos básicos de lógica proposicional.

Conceitos Básicos (Basic Concepts)
01:38

Nessa aula aprenderemos mais sobre lógica proposicional, sua sintaxe e como formular argumentos.

Sintaxe e Argumentos (Sintax & Arguments)
03:45

Nessa aula conheceremos os componentes da tabela verdade e nos aprofundaremos um pouco mais na lógica proposicional.

Tabela Verdade (Truth-Table)
03:04

Nessa aula vamos aprender como validar os argumentos de uma fórmula contingente.

Inferência (Applying Inference)
03:07
+ Lógica Fuzzy (Fuzzy Logic)
4 lectures 12:42

Nessa aula faremos uma breve introdução sobre a lógica Fuzzy.

Introdução à Lógica Fuzzy (Introduction)
01:45

Nessa aula aprenderemos o que é o processo de fuzzificação e como aplicá-lo.

Fuzzificação (Fuzzification)
03:21

Nessa aula serão apresentados os tipos de operações da lógica Fuzzy, bem como os modificadores linguísticos e as diferentes fórmulas.

Modificadores Linguísticos e Fórmulas (Linguistic Modifiers & Formulas)
04:23

Nessa aula vamos aprender como aplicar o processo de defuzzificação, tornando valores Fuzzy em valores reais.

Defuzzificação (Defuzzification)
03:13
+ Pathfinding
2 lectures 09:36

Nessa aula vamos aprender como aplicar os conceitos de inteligência artificial para resolvermos problemas envolvendo Pathfinding sem o uso de diagonais.

Pathfinding sem o Uso de Diagonais (Pathfinding without Diagonals)
05:36

Nessa aula vamos prosseguir com o Pathfinding, desta vez utilizando as diagonais.

Pathfinding Utilizando Diagonais (Pathfinding with Diagonals)
04:00
Requirements
  • Conhecimentos Básicos de Matemática e Lógica (Basic Knowledge of Math and Logic)
Description

Curso de Fundamentos de Inteligência Artificial! Aprenda sobre esse assunto tão requerido em TI sem muita complicação seguindo vídeo aulas breves e explicativas!

Nesse curso online serão abordados diversos temas dentro desse fascinante assunto, passando por uma breve história sobre sua concepção e características, apresentação de diferentes algoritmos de resolução de problemas, lógicas para transformar valores e conceitos do mundo real para que uma máquina consiga entender, e uma breve pincelada no campo de redes neurais artificiais onde é possível ensinar uma máquina a aprender padrões (tudo com exemplos resolvidos durante as aulas e exercícios para reforçar todo o aprendizado).

As aulas são divididas em tópicos que abrangem cada etapa do aprendizado, seguidas por exercícios dependendo do assunto (a resolução dos exercícios também é fornecida, sempre na aula seguinte).

Ao final do curso, você conseguirá resolver diversos problemas que utilizem algum dos algoritmos ou técnicas explicadas durante os vídeos, podendo aplicar esse conhecimento tanto para a área de Jogos Digitais quanto em qualquer outra dentro do ramo de Tecnologia da Informação.

Desejo muito sucesso para todos que adquiriram o curso, e que todos aproveitem e aprendam bastante no decorrer das aulas!


(Basic Course of Artificial Intelligence! Learn about this much-needed subject in IT without much complication following brief and explanatory video lessons! With videos subtitled in English!

In this online course will be discussed various topics within this fascinating subject, going through a brief history about its creation and characteristics, presentation of different problem solving algorithms, logic to transform real world values ​​and concepts so that a machine can understand, and a brief lessons in the field of artificial neural networks where it's possible to teach a machine how to learn patterns (all with examples solved during classes and exercises to reinforce all learning).

Classes are divided into topics that cover each stage of learning, followed by exercises depending on the subject (exercise resolution is also provided, always in the next class).

At the end of the course, you'll be able to solve several problems that use some of the algorithms or techniques explained during the videos, being able to apply this knowledge both for the Digital Games area and any other within the branch of Information Technology.

I wish much success for all who have acquired the course, and that everyone enjoys and learn a lot with the classes!)

Who this course is for:
  • Pessoas que desejam conhecer o básico sobre algoritmos utilizados em Inteligência Artificial ou que tenham muita vontade de aprender sobre como funcionam os diferentes métodos aplicados nesse ramo de Tecnologia da Informação.
  • People who want to know the basics about algorithms used in Artificial Intelligence or who are very keen to learn about how the different methods applied in this branch of Information Technology work.