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Inteligência Artificial para Iniciantes
4.1 (772 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
2,730 students enrolled

Inteligência Artificial para Iniciantes

Aprender sobre Inteligência Artificial.
4.1 (772 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
2,730 students enrolled
Created by Marcos Castro
Last updated 5/2016
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Inteligência Artificial para Iniciantes
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  • Aprender os conceitos de Inteligência Artificial.
  • Conhecer os tipos de aprendizado de máquina.
  • Conhecer técnicas e algoritmos de aprendizado.
Course content
Expand all 61 lectures 06:20:47
+ – Introdução à Inteligência Artificial
8 lectures 44:23

Apresentação do instrutor e do curso.

Apresentação
Preview 06:31

Exercícios da aula.

Exercício 1
2 questions

Nessa aula farei uma breve introdução sobre Inteligência Artificial (IA).

Introdução
05:00

Exercícios da aula.

Exercício 2
2 questions

Nessa aula iremos discutir um pouco sobre o que é inteligência e mostrarei um exemplo prático do uso de IA.

O que é inteligência
Preview 03:52

Exercícios da aula.

Exercício 3
2 questions

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).

Primeiros passos
07:23

Exercícios da aula.

Exercício 4
2 questions

Essa aula tem como objetivo motivar o aprendizado de Inteligência Artificial.

Motivação - Parte 1
Preview 07:35

Exercícios da aula.

Exercício 5
2 questions

Essa aula tem como objetivo motivar o aprendizado de Inteligência Artificial.

Motivação - Parte 2
05:37

Exercícios da aula.

Exercício 6
1 question

Nessa aula iremos falar sobre o experimento da sala chinesa.

Teste da sala chinesa
04:14

Exercícios da aula.

Exercício 7
1 question

Nessa aula iremos fazer um paralelo entra IA Forte e IA Fraca.

IA Forte e IA Fraca
04:11

Exercícios da aula.

Exercício 8
2 questions
+ – Busca
4 lectures 24:36

Nessa aula iremos tratar sobre resolução de problemas por busca.

Resolução de problemas por busca - Parte 1
06:01

Exercícios da aula.

Exercício 9
2 questions

Nessa aula iremos tratar sobre resolução de problemas por busca.

Resolução de problemas por busca - Parte 2
08:23

Exercícios da aula.

Exercício 10
3 questions

Nessa aula iremos tratar sobre resolução de problemas por busca.

Resolução de problemas por busca - Parte 3
Preview 04:52

Exercícios da aula.

Exercício 11
2 questions

Nessa aula iremos tratar sobre resolução de problemas por busca.

Resolução de problemas por busca - Parte 4
05:20

Exercícios da aula.

Exercício 12
1 question
+ – Busca sem informação
8 lectures 39:20

Nessa aula teremos contato com o conceito de fronteira e explicarei um algoritmo genérico de busca com fronteira.

Algoritmo genérico de busca com fronteira
07:56

Exercícios da aula.

Exercício 13
1 question

Nessa aula iremos conhecer algumas estratégias de busca.

Estratégias de busca sem informação
Preview 05:43

Exercícios da aula.

Exercício 14
2 questions

Nessa aula iremos conhecer a busca em largura.

Busca em largura
08:11

Exercícios da aula.

Exercício 15
2 questions

Nessa aula iremos conhecer a busca em profundidade.

Busca em profundidade
07:46

Exercícios da aula.

Exercício 16
1 question

Nessa aula nós iremos ver um vídeo de um robô tentando resolver o problema do labirinto utilizando busca em profundidade.

Robô em um labirinto
02:34

Nessa aula iremos fazer um paralelo entre busca em profundidade e busca em largura.

Busca em profundidade versus busca em largura
02:59

Exercícios da aula.

Exercício 17
2 questions

Nessa aula iremos conhecer a estratégia de busca em profundidade limitada.

Busca em profundidade limitada
01:50

Exercícios da aula.

Exercício 18
1 question

Nessa aula iremos conhecer a busca por aprofundamento iterativo.

Busca por aprofundamento iterativo
02:21

Exercícios da aula.

Exercício 19
2 questions
+ – Busca com informação
2 lectures 18:34

Nessa aula iremos aprender sobre busca gulosa.

Busca gulosa
06:06

Exercícios da aula.

Exercício 20
2 questions

Nessa aula iremos aprender sobre a busca A-Star.

Busca A-Star
12:28

Exercícios da aula.

Exercício 21
7 questions
+ – Outras estratégias de busca
3 lectures 13:38

Vamos estudar sobre busca com melhoria iterativa.

Busca com melhoria iterativa
04:19

Exercícios da aula.

Exercício 22
2 questions

Nessa aula iremos conhecer um pouco mais sobre a busca subida de encosta (hill-climbing).

Busca subida de encosta (Hill-Climbing)
05:14

Exercícios da aula.

Exercício 23
2 questions

Nessa aula iremos ver a execução da subida de encosta para o problema das 8 rainhas.

Problema das 8 rainhas com subida de encosta
04:05

Exercícios da aula.

Exercício 24
1 question
+ – Algoritmos Genéticos
6 lectures 37:55

Nessa aula iremos ver uma introdução a algoritmos genéticos.

Introdução a Algoritmos Genéticos
Preview 03:39

Exercícios da aula.

Exercício 25
1 question

Nessa aula iremos conhecer o fluxograma dos algoritmos genéticos.

Fluxograma de um Algoritmo Genético
08:07

Exercícios da aula.

Exercício 26
1 question

Nessa aula irei explicar os passos dos algoritmos genéticos com mais detalhes.

Explicação do algoritmo genético
11:54

Exercícios da aula.

Exercício 27
2 questions

Complementando a explicação de algoritmos genéticos.

Mais um pouco sobre algoritmos genéticos
08:15

Exercícios da aula.

Exercício 28
2 questions

Nessa aula irei falar brevemente sobre uma implementação de algoritmos genéticos para resolver o problema do caixeiro-viajante.

Problema do Caixeiro-Viajante com AG
03:17

Exercícios da aula.

Exercício 29
1 question

Nessa aula iremos ver uma aplicação onde se aprende a saltar por cima da bola utilizando algoritmos genéticos.

Aprendendo a saltar por cima da bola
02:43

Exercícios da aula.

Exercício 30
1 question
+ – Simulated Annealing
3 lectures 22:31

Nessa aula iremos ter o primeiro contato com o Simulated Annealing.

Conhecendo o Simulated Annealing
11:12

Exercícios da aula.

Exercício 31
2 questions

Explicação do algoritmo do Simulated Annealing.

Algoritmo do Simulated Annealing
08:04

Exercícios da aula.

Exercício 32
1 question

Vamos ver uma aplicação que utiliza Simulated Annealing para resolver o problema do caixeiro-viajante.

Problema do Caixeiro-Viajante com Simulated Annealing
Preview 03:15
+ – Busca Tabu
7 lectures 58:12

Nessa aula iremos ter o primeiro contato com busca tabu.

Conhecendo a Busca Tabu
03:26

Exercícios da aula.

Exercício 33
2 questions

Nessa aula iremos conhecer o critério de aspiração da Busca Tabu que retira o status tabu de um movimento de acordo com determinadas circunstâncias.

Critério de aspiração
Preview 02:45

Exercícios da aula.

Exercício 34
1 question

Nessa aula saberemos como funciona a Busca Tabu.

Funcionamento da Busca Tabu
10:29

Exercícios da aula.

Exercício 35
2 questions

Nessa aula conheceremos o algoritmo da Busca Tabu.

Algoritmo da Busca Tabu
10:35

Exercícios da aula.

Exercício 36
1 question

Nessa aula irei explicar a busca tabu utilizando o problema da mochila.

Problema da mochila com Busca Tabu - Parte 1
08:30

Exercícios da aula.

Exercício 37
1 question

Nessa aula irei explicar a busca tabu utilizando o problema da mochila.

Problema da mochila com Busca Tabu - Parte 2
20:03

Nessa aula irei mostrar um projeto que resolve o problema da mochila utilizando busca tabu.

Implementação de Busca Tabu
02:24
+ – K-Nearest Neighbors (KNN)
7 lectures 44:30

Nessa aula iremos conhecer tipos de aprendizado com foco em aprendizado supervisionado.

Tipos de aprendizado
08:21

Exercícios da aula.

Exercício 38
1 question

Nessa aula irei fazer uma introdução ao KNN.

Introdução ao KNN
07:36

Exercícios da aula.

Exercício 39
1 question

Nessa aula iremos saber o que é preciso para utilizar o KNN.

O que é necessário para utilizar o KNN?
Preview 04:05

Exercícios da aula.

Exercício 40
1 question

Nessa aula iremos ver como classificar um novo exemplo.

Classificando um novo exemplo
03:01

Exercícios da aula.

Exercício 41
1 question

Nessa aula iremos ver como calcular a distância entre dois pontos.

Calculando a distância entre dois pontos
07:01

Exercícios da aula.

Exercício 42
1 question

Nessa aula iremos ver como determinar a classe de uma nova amostra.

Determinando a classe da nova amostra
09:42

Nessa aula iremos ver uma aplicação que utiliza o KNN para a classificação do Iris dataset.

KNN para classificação do Iris dataset
04:44
+ – Redes Neurais Artificiais
8 lectures 54:29

Nessa aula iremos ter um primeiro contato com redes neurais artificiais.

O que são redes neurais?
10:35

Exercícios da aula.

Exercício 43
3 questions

Vamos conhecer a estrutura de um neurônio artificial.

Estrutura de um neurônio artificial
Preview 09:31

Exercícios da aula.

Exercício 44
4 questions

Nessa aula iremos conhecer algumas funções de ativação.

Funções de ativação
07:17

Exercícios da aula.

Exercício 45
1 question

Nessa aula iremos conhecer a Rede Perceptron.

Rede Perceptron
05:51

Exercícios da aula.

Exercício 46
1 question

Nessa aula iremos conhecer o treinamento da rede perceptron.

Treinamento da Rede Perceptron
11:20

Exercícios da aula.

Exercício 47
1 question

Nessa aula iremos conhecer a fase de operação da Perceptron.

Fase de operação da Perceptron
02:52

Nessa aula iremos ver um projeto que implementa uma rede perceptron multicamadas.

Implementação de uma MLP (Perceptron MultiCamadas)
04:12

Nessa aula iremos ver uma visualização de uma rede neural MLP (Perceptron MultiCamadas) convergindo.

Visualização de uma rede neural
02:51
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.