Disciplina Transversal | Inteligência Artificial Aplicada |
Sigla no SIGA | GRADTR004 Departamento: Pró-Reitoria de Graduação e Educação Profissional |
Oferta | 1.º semestre de 2024 |
Dia da semana | Terça-feira |
Horário | Das 19h às 21h |
Local de acesso | As aulas devem ser acompanhadas ao vivo pelo YouTube (o link será fornecido semanalmente na UFPR Virtual) |
Matrículas | 04/03/2024 e 05/03/2024 Alunos UFPR: As inscrições devem ser realizadas via portal do aluno no SIGA |
Início das aulas | 23/04/2024 |
Previsão de fim das aulas | 25/06/2024 |
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 |
Requisitos:
Ser aluno de graduação da UFPR, exceto de Medicina e Odontologia.
Ementa ofertada:
– 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 | 23/04 | Introdução a Inteligência Artificial: Conceitos, definições e breve histórico; as principais linhas da Inteligência Artificial e Comparação com programação convencional. | Prof. Dr.º Luis Henrique Assumpção Lolis |
2 | 30/04 | Reconhecimento de Padrões | Prof. Dr.º Luis Henrique Assumpção Lolis |
3 | 07/05 | Extração de características. | Prof. Dr.º Éliton Fontana |
4 | 14/05 | Aprendizado de Máquinas – supervisionados redes semi-supervisionados e outros. | Prof. Dr.º Luis Henrique Assumpção Lolis |
5 | 21/05 | Algoritmos Genéticos e lógica Fuzzy | Prof. Dr.º Alexandre Rasi Aoki |
6 | 28/05 | Aplicações de I.A. no Setor Elétrico. | Prof. Dr.º Alexandre Rasi Aoki |
7 | 05/06 | Aplicação: Visão computacional e IA, tecnologias e conceitos. (CNN + aprendizado supervisionado) | Prof. Dr.º Luis Henrique Assumpção Lolis |
8 | 11/06 | Aplicação de IA na robótica. Aprendizado por reforço | Prof. Dr.º Ricardo Schumacher |
9 | 18/06 | IA Generativa: Aplicações de IA Generativa – texto (baseado em ChatGPT/Gemini) | Prof. Dr.º Dieval Guizelini |
10 | 25/06 | 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.