| Disciplina Transversal | Inteligência Artificial Aplicada |
| Sigla no SIGA |
GRADTR004 Departamento: Pró-Reitoria de Graduação e Educação Profissional
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| Oferta | 2.º semestre de 2024 |
| Dia da semana | Terça-feira |
| Horário | Das 15h às 17h |
| Local de acesso | As aulas devem ser acompanhadas ao vivo pelo YouTube (o link será fornecido semanalmente na UFPR Virtual) |
| Matrículas |
09/09/2024 e 10/09/2024 Alunos UFPR: As inscrições devem ser realizadas via portal do aluno no SIGA |
| Início das aulas | 24/09/2024 |
| Previsão de fim das aulas | 03/12/2024 |
| Total de encontros previstos | 10 encontros síncronos |
| Carga horária / créditos | 30 horas |
| Vagas UFPR: | 600 vagas |
| Professor responsável | Prof. Dr.º Luis Henrique Assumpção Lolis e Prof. Dr.º Dieval Guizelini |
| E-mail: |
transversaisgraduacao@ufpr.br
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Requisitos:
Ser aluno de graduação da UFPR, exceto de Medicina e Odontologia.
Ementa:
Introdução à Inteligência Artificial, aprendizado de máquinas e reconhecimento de padrões, extração de características, redes neurais, conjuntos difusos (lógica nebulosa), algoritmos genéticos e as técnicas atuais.
Programa:
Conceitos, definições e breve histórico, as principais linhas da Inteligência Artificial.
– Reconhecimento de Padrões
– Extração de características
– Aprendizado de Máquinas – supervisionados
– Aprendizado de Máquinas – aprendizado por reforço
– Aplicações: IA no setor elétrico, visão computacional, e robótica
– Algoritmos genéticos
– IA Generativa. Aplicações: Texto (ChatGPT/Gemini)
Referências bibliográficas:
RUSSELL, Stuart, NORVIG, Peter. Inteligência Artificial Tradução da 2a. edição; CAMPUS Elsevier, 2004.
LUGER, George F. Inteligência artificial: estruturas e estratégias para a resolução de problemas complexos; tradução Paulo Martins Engel. 4a edição. Porto Alegre: Bookman, 2004.
BITTENCOURT, Guilherme. Inteligência artificial: ferramentas e teorias. 3. ed. rev. Florianópolis, SC: Ed. da UFSC, 2006.
HARRISON, Matt. Machine Learning Guia de Referência Rápida: Trabalhando com Dados Estruturados em Python; São Paulo: Novatec, 2019.
DOMINGOS, Pedro. O Algoritmo Mestre: como a busca pelo algoritmo de machine learning definitivo recriará nosso mundo. Novatec. 2017
GABRIEL, Martha. Inteligência Artificial do Zero ao Metaverso. Atlas, 2022
CRONOGRAMA DE AULAS
| Aula | Data | Tema | Docente |
| 1 | 23/09 | Introdução a Inteligência Artificial: Conceitos, definições e breve histórico; as principais linhas da Inteligência Artificial e Comparação com programação convencional. | Prof. Dr.º Leandro Coelho |
| 2 | 01/10 | Extração de Características | Prof. Dr.º Eliton Fontana |
| 3 | 08/10 |
Reconhecimento de Padrões |
Prof. Dr.º Luis Henrique Assumpção Lolis |
| 4 | 15/10 | Aprendizado de Máquinas – supervisionados redes semi-supervisionados e outros. |
Prof. Dr.º Luis Henrique Assumpção Lolis |
| 5 | 22/10 | Algoritmos Genéticos e lógica Fuzzy | Prof. Dr.º Alexandre Rasi Aoki |
| 6 | 29/10 | Aplicações de I.A. no Setor Elétrico. | Prof. Dr.º Alexandre Rasi Aoki |
| 7 | 05/11 | Aplicação: Visão computacional e IA, tecnologias e conceitos. (CNN + aprendizado supervisionado) | Prof. Dr.º Luis Henrique Assumpção Lolis |
| 8 | 12/11 | Aplicação de IA na robótica. Aprendizado por reforço | Prof. Dr.º Ricardo Schumacher |
| 9 | 19/11 | IA Generativa: Aplicações de IA Generativa – texto (baseado em ChatGPT/Gemini) |
Prof. Dr.º Dieval Guizelini |
| 10 | 26/11 | Aplicação: IAs acadêmicas para revisão de literatura, leitura e fichamento de textos (Consensus, ResearchRabbit, Inciteful, Litmaps, hatPDF, Elicit, Humata, SciSpace). | Prof. Dr.º Rafael Cardoso Sampaio |
Observação: O cronograma ao longo disciplina pode sofrer alterações a serem comunicadas na UFPR Virtual.5