Inteligência Artificial: Algoritmos Inteligentes de Busca
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Inteligência Artificial: Algoritmos Inteligentes de Busca

Construa um sistema de busca inteligente de cidades parecido com o que é usado pelo Google Maps para encontrar rotas!
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Created by Jones Granatyr
Last updated 8/2017
Portuguese
Current price: $12 Original price: $25 Discount: 52% off
30-Day Money-Back Guarantee
Includes:
  • 6 hours on-demand video
  • 7 Articles
  • 18 Supplemental Resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
What Will I Learn?
  • Entenda os conceitos sobre os algoritmos de busca
  • Aprenda na teoria e na prática sobre busca sem informação e busca com informação/heurística
  • Entenda a oportunidade de negócio que a área de Inteligência Artificial pode trazer
  • Aprenda passo a passo como desenvolver um algoritmo para encontrar a melhor rota entre cidades
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Requirements
  • É recomendado conhecimentos básicos sobre lógica de programação, embora não seja um pré-requisito
  • Não são necessários conhecimentos prévios sobre a linguagem Java
Description

Importante: o módulo sobre a integração com o Google Maps será adicionado em breve

A resolução de problemas por meio de algoritmos de busca é uma importante ramificação da Inteligência Artificial, sendo responsável por várias aplicações práticas utilizadas em nosso dia a dia, tal como o mecanismo para encontrar a menor rota em um aparelho GPS.

Neste curso você terá uma visão teórica e prática sobre essa área, aplicando todos os conceitos em um projeto prático que terá como objetivo aplicar os algoritmos para encontrar a menor rota entre duas cidades. Utilizaremos duas abordagens: a busca sem informação e a busca com informação. A primeira não apresenta inteligência e é composta pelos algoritmos de busca em largura e profundidade, enquanto que a segunda abordagem será implementada por meio dos algoritmos de busca gulosa e busca A* (A Estrela). Esse último algoritmo é muito utilizado em jogos e foi ele que deu origem à tecnologia de GPS (Global Position System) que muito utilizamos em nosso dia a dia!

Utilizaremos a linguagem Java para a implementação do projeto, porém, o código fonte pode ser facilmente portado para outras linguagens. Além disso, depois da aplicação dos algoritmos faremos uma simulação com a API do próprio Google Maps para testar as rotas que nossos algoritmos traçarão! Não há problema se você não conhece a linguagem Java, pois os conceitos serão apresentados de forma que se você tem uma noção básica de lógica de programação conseguirá acompanhar as aulas tranquilamente.

Todo o curso é 100% em vídeo aulas, tem direito a certificado e acesso vitalício!

Sobre a Inteligência Artificial

Você sabia que a Inteligência Artificial (IA) é uma das área de TI que mais está crescendo e se expandindo no mundo? E que o conhecimento dessa área pode também abrir novas oportunidades de negócio? Veja só alguns fatos que foram noticiados recentemente pela mídia: a Apple reforçando os investimento em IA, a Microsoft criando uma unidade de pesquisa especializada em IA, o Uber e o Twitter comprando startups de IA, a Samsung adquirindo uma plataforma de IA, a Toyota, o Facebook, a IBM e o Google investindo muito dinheiro em pesquisas nessa área! Isso sem falar que no Vale do Silício profissionais com esses conhecimentos estão em alta e que a Acer já previu que 2017 será definitivamente o ano da Inteligência Artificial!

A tendência é que o campo de trabalho de IA se desenvolva cada vez mais e é praticamente certo que haverá um aquecimento muito grande no mercado, fazendo com que as empresas busquem profissionais qualificados para atuarem em projetos dessa área! Não tem mais como ficar de fora!

O professor Jones Granatyr é fundador do portal IA Expert, que é um site com conteúdo exclusivo e atualizado sobre IA. Ele também leciona para os cursos de graduação em Ciência da Computação e Sistemas de Informação há mais de 10 anos e é doutorando e mestre na área de Inteligência Artificial pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo você no curso! :)

Who is the target audience?
  • Pessoas interessadas em Inteligência Artificial
  • Pessoas que querem iniciar uma nova carreira em Inteligência Artificial
Curriculum For This Course
50 Lectures
05:57:32
+
Boas-vindas
1 Lecture 05:48

Neste vídeo você terá uma visão geral sobre o conteúdo e os objetivos do curso

Preview 05:48
+
Resolução de problemas por meio de busca
7 Lectures 45:31

Nesta aula você terá uma visão geral de todo o conteúdo que será abordado neste módulo

Introdução
01:31

Nesta aula você aprenderá sobre os componentes básicos de um problema em Inteligência Artificial

Definição de problemas e soluções
17:08

Nesta aula você verá os softwares que serão utilizados durante todo o curso

Instalação dos softwares
02:45

Nesta aula veremos alguns detalhes adicionais sobre o mapa das cidades que utilizaremos como estudo de caso durante todo o curso

Mapa das cidades
05:42

Nesta aula daremos início a implementação do mapa das cidades no Java

Preview 09:28

Nesta aula finalizaremos a construção do nosso mapa das cidades

Implementação do mapa II
08:54

Código fonte parcial
00:03
+
Busca sem informação
23 Lectures 02:56:55

Neste vídeo será apresentada uma visão geral de todo o conteúdo que será abordado neste módulo

Introdução
01:23

Nesta aula serão abordados conceitos sobre as buscas sem informação

Busca sem informação
11:24

Nesta aula serão apresentados conceitos sobre pilhas

Pilha I
09:35

Gibi sobre pilhas
00:06

Nesta aula faremos a implementação passo a passo da pilha, simulado em nosso mapa de cidades

Pilha II
15:19

Nesta aula executaremos alguns testes passo a passo na estrutura de pilha construída

Pilha III
07:48

Nesta aula você aprenderá os conceitos teóricos sobre a busca em profundidade

Busca em profundidade I
13:41

Nesta aula veremos brevemente alguns conceitos de funções recursivas, que serão utilizadas para implementação das buscas

Recursão
07:34

Nesta aula implementaremos a função para fazer a busca em profundidade no mapa das cidades

Busca em profundidade II
12:52

Nesta aula faremos a depuração passo a passo do algoritmo de busca em profundidade

Busca em profundidade III
18:58

Nesta aula você aprenderá como encerrar a busca em profundidade quando a cidade objetivo é encontrada

Preview 07:53

Código fonte parcial
00:04

Nesta aula serão apresentados conceitos sobre filas

Fila I
06:07

Gibi sobre filas
00:06

Nesta aula você aprenderá conceitos sobre filas circulares, que será a abordagem que utilizaremos para a implementação prática no Java

Fila II
04:11

Nesta aula implementaremos passo a passo a fila no Java

Fila III
11:11

Nesta aula faremos a depuração do código da fila que foi implementado na aula anterior

Fila IV
08:32

Nesta aula você aprenderá a teoria sobre a busca em largura aplicada no mapa das cidades

Busca em largura I
08:58

Nesta aula faremos a implementação da busca em largura passo a passo no Java

Busca em largura II
09:58

Nesta aula faremos a depuração passo a passo do código fonte da busca em largura utilizando pilha

Preview 14:53

Nesta aula finalizaremos a implementação da busca em largura, adicionando o critério para verificar se a cidade objetivo foi atingida

Busca em largura IV
03:34

Nesta aula teremos um resumo rápido sobre os algoritmos de busca sem informação

Resumo dos algoritmos
02:42

Código fonte parcial
00:04
+
Busca com informação
17 Lectures 02:04:38

Neste vídeo será apresentado o conteúdo que será abordado neste módulo

Introdução
01:36

Nesta aula serão apresentados conceitos teóricos sobre as buscas com informação/heurística

Busca com informação
06:29

Nesta aula você aprenderá os conceitos teóricos sobre heurísticas

Heurísticas
17:07

Nesta aula faremos uma alteração no grafo das cidades para que possamos implementar as heurísticas de distância em linha reta posteriormente

Alteração no mapa das cidades I
03:58

Nesta aula teremos uma introdução aos vetores ordenados, os quais serão a base para a construção das buscas com informação

Vetor ordenado I
06:11

Nesta aula você implementará passo a passo o vetor ordenado no Java

Vetor ordenado II
17:02

Nesta aula veremos os conceitos teóricos sobre a busca gulosa, bem como o passo a passo aplicado no mapa das cidades

Busca gulosa I
10:55

Nesta aula faremos a implementação passo a passo da busca gulosa no Java

Busca gulosa II
10:24

Nesta aula faremos a depuração passo a passo da busca gulosa no Java

Preview 05:30

Nesta aula você aprenderá o funcionamento da busca A* aplicado no mapa das cidades

Busca A* I
17:35

Robô Shakey
00:14

Nesta aula faremos mais algumas alterações no grafo das cidades para posterior aplicação prática do algoritmo A*

Alteração no mapa das cidades II
03:31

Nesta aula faremos alterações no vetor ordenado e na classe Adjacente para preparar o código para implementação da busca A*

Busca A* II
06:19

Nesta aula faremos a implementação passo a passo do algoritmo A* no Java

Busca A* III
05:19

Nesta aula faremos a depuração passo a passo da implementação da busca A* aplicada no mapa das cidades

Busca A* IV
05:06

Nesta aula veremos um breve resumo e comparativo dos caminhos gerados pelos algoritmos de busca gulosa e A*

Resumo dos algoritmos
04:42

Nesta aula você aprenderá sobre o conceito de relaxação de problemas

Relaxação de problemas
02:40
+
Considerações finais
2 Lectures 04:38

Neste vídeo eu apresento os meus outros materiais sobre Inteligência Artificial caso você tenha interesse em saber mais sobre o assunto

Preview 04:35

Cupons de desconto
00:03
About the Instructor
Jones Granatyr
4.7 Average rating
365 Reviews
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Professor

JonesGranatyr é professor, pesquisador e fundador do portal IA Expert. É doutorando (bolsista CAPES) e mestre (bolsista CNPq) em Ciência da Computação com ênfase em Inteligência Artificial, já tendo trabalhado há mais de 08 anos nesta área. No mestrado trabalhou dentro do contexto do projeto PAI-L (Piloto Automático Inteligente para Locomotivas) financiado pela FINEP, o qual teve como objetivo o desenvolvimento de um software inteligente para condução de locomotivas de carga. Possui especialização em Segurança em Redes de Computadores e Banco de Dados Distribuídos e graduação em Sistemas de Informação. Trabalha em projetos de pesquisa relacionados a área Inteligência Artificial, tais como Sistemas Especialistas, Mineração de Dados, Mineração de Textos, Sistemas Multiagente, Aprendizagem de Máquina e Computação Afetiva. Entre os anos de 2011 e 2012 foi bolsista de produtividade nível B1 do CNPq, trabalhando com Raciocínio Baseado em Casos no software JUSTINIA (Justiça Inteligente Apoiada em Inteligência Artificial). É membro do grupo de pesquisa de Agentes de Software da Pontifícia Universidade Católica do Paraná e assistente de pesquisa no GAIPS (Intelligent Agents and Synthetic Characters Group) da Universidade de Lisboa/Portugal. Seu principal objetivo é ajudar profissionais de TI a entenderem como a Inteligência Artificial pode ser aplicada em âmbito comercial, para que esses profissionais possam visualizar novas oportunidades de negócios.