Inteligência Artificial para Iniciantes

Name: Inteligência Artificial para Iniciantes
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Aprender sobre Inteligência Artificial.

Created byMarcos Castro

Last updated 5/2016

Portuguese

What you'll learn

Aprender os conceitos de Inteligência Artificial.
Conhecer os tipos de aprendizado de máquina.
Conhecer técnicas e algoritmos de aprendizado.

Course content

12 sections • 61 lectures • 6h 20m total length

Apresentação6:31
Apresentação do instrutor e do curso.
Exercício 1
Introdução5:00
Nessa aula farei uma breve introdução sobre Inteligência Artificial (IA).
Exercício 2
O que é inteligência3:52
Nessa aula iremos discutir um pouco sobre o que é inteligência e mostrarei um exemplo prático do uso de IA.
Exercício 3
Primeiros passos7:23
Nessa aula daremos os primeiros passos falando um pouco das subáreas da IA, sobre agente inteligente, o Teste de Turing e finalizaremos com um vídeo mostrando uma conversa entre robôs (chatbots).
Exercício 4
Motivação - Parte 17:35
Essa aula tem como objetivo motivar o aprendizado de Inteligência Artificial.
Exercício 5
Motivação - Parte 25:37
Essa aula tem como objetivo motivar o aprendizado de Inteligência Artificial.
Exercício 6
Teste da sala chinesa4:14
Nessa aula iremos falar sobre o experimento da sala chinesa.
Exercício 7
IA Forte e IA Fraca4:11
Nessa aula iremos fazer um paralelo entra IA Forte e IA Fraca.
Exercício 8

Resolução de problemas por busca - Parte 16:01
Nessa aula iremos tratar sobre resolução de problemas por busca.
Exercício 9
Resolução de problemas por busca - Parte 28:23
Nessa aula iremos tratar sobre resolução de problemas por busca.
Exercício 10
Resolução de problemas por busca - Parte 34:52
Nessa aula iremos tratar sobre resolução de problemas por busca.
Exercício 11
Resolução de problemas por busca - Parte 45:20
Nessa aula iremos tratar sobre resolução de problemas por busca.
Exercício 12

Algoritmo genérico de busca com fronteira7:56
Nessa aula teremos contato com o conceito de fronteira e explicarei um algoritmo genérico de busca com fronteira.
Exercício 13
Estratégias de busca sem informação5:43
Nessa aula iremos conhecer algumas estratégias de busca.
Exercício 14
Busca em largura8:11
Nessa aula iremos conhecer a busca em largura.
Exercício 15
Busca em profundidade7:46
Nessa aula iremos conhecer a busca em profundidade.
Exercício 16
Robô em um labirinto2:34
Nessa aula nós iremos ver um vídeo de um robô tentando resolver o problema do labirinto utilizando busca em profundidade.
Busca em profundidade versus busca em largura2:59
Nessa aula iremos fazer um paralelo entre busca em profundidade e busca em largura.
Exercício 17
Busca em profundidade limitada1:50
Nessa aula iremos conhecer a estratégia de busca em profundidade limitada.
Exercício 18
Busca por aprofundamento iterativo2:21
Nessa aula iremos conhecer a busca por aprofundamento iterativo.
Exercício 19

Introdução a Algoritmos Genéticos3:39
Nessa aula iremos ver uma introdução a algoritmos genéticos.
Exercício 25
Fluxograma de um Algoritmo Genético8:07
Nessa aula iremos conhecer o fluxograma dos algoritmos genéticos.
Exercício 26
Explicação do algoritmo genético11:54
Nessa aula irei explicar os passos dos algoritmos genéticos com mais detalhes.
Exercício 27
Mais um pouco sobre algoritmos genéticos8:15
Complementando a explicação de algoritmos genéticos.
Exercício 28
Problema do Caixeiro-Viajante com AG3:17
Nessa aula irei falar brevemente sobre uma implementação de algoritmos genéticos para resolver o problema do caixeiro-viajante.
Exercício 29
Aprendendo a saltar por cima da bola2:43
Nessa aula iremos ver uma aplicação onde se aprende a saltar por cima da bola utilizando algoritmos genéticos.
Exercício 30

Conhecendo a Busca Tabu3:26
Nessa aula iremos ter o primeiro contato com busca tabu.
Exercício 33
Critério de aspiração2:45
Nessa aula iremos conhecer o critério de aspiração da Busca Tabu que retira o status tabu de um movimento de acordo com determinadas circunstâncias.
Exercício 34
Funcionamento da Busca Tabu10:29
Nessa aula saberemos como funciona a Busca Tabu.
Exercício 35
Algoritmo da Busca Tabu10:35
Nessa aula conheceremos o algoritmo da Busca Tabu.
Exercício 36
Problema da mochila com Busca Tabu - Parte 18:30
Nessa aula irei explicar a busca tabu utilizando o problema da mochila.
Exercício 37
Problema da mochila com Busca Tabu - Parte 220:03
Nessa aula irei explicar a busca tabu utilizando o problema da mochila.
Implementação de Busca Tabu2:24
Nessa aula irei mostrar um projeto que resolve o problema da mochila utilizando busca tabu.

Tipos de aprendizado8:21
Nessa aula iremos conhecer tipos de aprendizado com foco em aprendizado supervisionado.
Exercício 38
Introdução ao KNN7:36
Nessa aula irei fazer uma introdução ao KNN.
Exercício 39
O que é necessário para utilizar o KNN?4:05
Nessa aula iremos saber o que é preciso para utilizar o KNN.
Exercício 40
Classificando um novo exemplo3:01
Nessa aula iremos ver como classificar um novo exemplo.
Exercício 41
Calculando a distância entre dois pontos7:01
Nessa aula iremos ver como calcular a distância entre dois pontos.
Exercício 42
Determinando a classe da nova amostra9:42
Nessa aula iremos ver como determinar a classe de uma nova amostra.
KNN para classificação do Iris dataset4:44
Nessa aula iremos ver uma aplicação que utiliza o KNN para a classificação do Iris dataset.

O que são redes neurais?10:35
Nessa aula iremos ter um primeiro contato com redes neurais artificiais.
Exercício 43
Estrutura de um neurônio artificial9:31
Vamos conhecer a estrutura de um neurônio artificial.
Exercício 44
Funções de ativação7:17
Nessa aula iremos conhecer algumas funções de ativação.
Exercício 45
Rede Perceptron5:51
Nessa aula iremos conhecer a Rede Perceptron.
Exercício 46
Treinamento da Rede Perceptron11:20
Nessa aula iremos conhecer o treinamento da rede perceptron.
Exercício 47
Fase de operação da Perceptron2:52
Nessa aula iremos conhecer a fase de operação da Perceptron.
Implementação de uma MLP (Perceptron MultiCamadas)4:12
Nessa aula iremos ver um projeto que implementa uma rede perceptron multicamadas.
Visualização de uma rede neural2:51
Nessa aula iremos ver uma visualização de uma rede neural MLP (Perceptron MultiCamadas) convergindo.

Requirements

Não é necessário conhecimento prévio algum.

Description

Inteligência Artificial (IA) é o ramo da Ciência da Computação que lida com automação do pensamento e comportamento inteligente. IA é uma tecnologia chave para o software do presente/futuro.

Existem várias aplicações que utilizam IA tais como reconhecimento facial, robôs autônomos, reconhecimento de voz, sistemas de recomendação e muitas outras. Muitas empresas importantes utilizam IA como por exemplo Facebook, Google, IBM, Microsoft etc.

Nesse curso você irá aprender os conceitos de Inteligência Artificial, técnicas de aprendizado e algoritmos para que você possa implementar essas técnicas. Não é necessário conhecimento de nenhuma linguagem de programação, pois com a explicação das técnicas você será capaz de implementar utilizando a sua linguagem preferida.

Who this course is for:

Todos podem participar desse curso.

Inteligência Artificial para Iniciantes

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Introdução à Inteligência Artificial8 lectures • 44min

Busca4 lectures • 25min

Busca sem informação8 lectures • 39min

Busca com informação2 lectures • 19min

Outras estratégias de busca3 lectures • 14min

Algoritmos Genéticos6 lectures • 38min

Simulated Annealing3 lectures • 23min

Busca Tabu7 lectures • 58min

K-Nearest Neighbors (KNN)7 lectures • 45min

Redes Neurais Artificiais8 lectures • 54min

Requirements

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