Back to Course
Curso BCS EXIN Artificial Intelligence Foundation | AIF
0% Complete
0/0 Steps
-
Módulo 1 - Introdução a IA e Inteligência Humana Éticas e Sustentáveis23 Topics|1 Teste
-
Público-alvo do Curso de Inteligência Artificial
-
Resumo do Curso
-
Detalhes do Exame
-
Objetivos do Módulo
-
Definição de Inteligência
-
O Método Científico
-
Inteligência Emocional
-
O Que é Inteligência Artificial?
-
IA Estreita e Agentes Inteligentes
-
As Inteligências Artificiais Inspiradas no Cérebro Humano
-
Níveis Lógicos do Pensamento Humano e a Programação Neurolinguística
-
A Ética e a Inteligência Artificial
-
Preocupações Críticas Levantadas pela IA
-
O Papel da Ética na IA
-
Estrutura e Requisitos para uma IA Confiável
-
Métodos Técnicos, Não Técnicos e a Avaliação de uma IA Confiável
-
A IA e a Sustentabilidade
-
Design Universal
-
A Quarta Revolução Industrial
-
A IA e o Aprendizado de Máquina
-
O Ser Humano é mais do que o QI e QE
-
A Definição de Aprendizado de Máquina
-
Encerramento do Módulo 1
-
Público-alvo do Curso de Inteligência Artificial
-
Módulo 2 - IA e Robótica18 Topics|1 Teste
-
Objetivo do Módulo
-
Abordagens de Estudo da Inteligência Artificial
-
As Quatro Dependências de um Agente Racional
-
A Estrutura de um Agente Racional
-
Os Quatro Tipos de Agentes
-
Agente de Aprendizado Geral
-
Funcionalidades e o Estado de Arte de um Agente
-
Ambientes Multiagentes
-
Autonomia do Agente de IA e o Robô
-
Automação
-
Robô e Robótica
-
Exemplos de Agentes
-
Os Paradigmas da Robótica
-
Os Três Paradigmas Robóticos
-
O Robô e os Agentes de IA
-
A Mecânica de um Robô
-
Os Princípios de Robótica
-
Encerramento do Módulo 2
-
Objetivo do Módulo
-
Módulo 3 - Benefícios, Riscos e Desafios na Aplicação de IA30 Topics|1 Teste
-
Objetivo do Módulo
-
A IA Inspirada em Humanos
-
Uma Modelagem Humana
-
A Sustentabilidade Relacionada à IA Ética
-
A IA e o Desenvolvimento Social
-
Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR)
-
A IA e o P&D (Pesquisa e Desenvolvimento)
-
Engenharia
-
Assistência Médica e Social
-
Entretenimento
-
Vendas e Marketing
-
Modelagem
-
Logística
-
Utopia e Distopia
-
Desafios Éticos da IA
-
O Que Cada um Faz Melhor?
-
Os Projetos de IA São Diferentes?
-
Riscos e Desafios Relacionados a Dados e Algoritmos
-
Outros Riscos e Desafios Relacionados à IA
-
Riscos e Desafios Relacionados às Pessoas
-
A IA Acarreta em Mudanças que Precisamos Gerenciar
-
O Projeto e a Equipe Típica de IA
-
Modelo em Cascata
-
Internet das Coisas e Big Data
-
Computação em Nuvem de Alto Desempenho
-
Redes Neurais Artificiais de Aprendizado Profundo
-
Aprendizado por Reforço Profundo
-
Técnicas Populares de Aprendizado de Máquina
-
O Financiamento de um Projeto de IA
-
Encerramento do Módulo 3
-
Objetivo do Módulo
-
Módulo 4 - O Aprendizado de Máquina na Teoria e Prática52 Topics|1 Teste
-
Objetivo do Módulo
-
Funcionalidade, Software e Hardware
-
O Que É Aprendizado de Máquina?
-
A Multidisciplinaridade e os Habilitadores do Aprendizado de Máquina
-
Estados do Mundo de Agente
-
O Aprendizado Geral e as Funcionalidades Típicas de um Agente
-
Etapas de um Projeto de Aprendizado de Máquina
-
Os Pilares Matemáticos do Aprendizado de Máquina
-
Desafios Para Obter Bons Dados e Algoritmos
-
Típicos Projetos Iniciais de Aprendizado de Máquina
-
Aprendizado Supervisionado, Não Supervisionado e Semi Supervisionado
-
Aprendizado Por Reforço
-
Aprendizado Offline e Online
-
Modelo Baseado em Instância Versus Baseado em Modelo
-
Overfitting e Underfitting
-
Ajustes dos Hiperparâmetros
-
Viés e Variação
-
O Trade-Off (Equilíbrio) Entre Complexidade e Precisão
-
O Aprendizado de Máquina, a Probabilidade e a Estatística
-
Os Axiomas da Probabilidade
-
Diagrama de Venn na Representação da Probabilidade
-
Probabilidade Condicional
-
Independência Estatística e Condicional
-
Redes Bayesianas
-
Aprendizado Estatístico
-
Distribuição Discreta e Distribuição Contínua
-
Exemplos de Função de Disponibilidade
-
Teorema do Limite Central
-
Gerando Números Aleatórios
-
Uma Introdução à Álgebra Linear e Cálculo Vetorial
-
Grandeza Escalar e Vetor
-
Matriz
-
O Papel da Álgebra Linear
-
Cálculo Vetorial
-
A Equação de Black-Scholes
-
Abundância de Softwares de Apoio
-
Visualização de Dados em um Projeto de IA
-
Ferramentas Open Source e Comerciais de Visualização de Dados
-
A Visualização de Grandes Conjuntos de Dados
-
Gráficos e Outras Representações de Dados
-
O Ambiente de Aprendizado e o Blender Como Exemplo
-
Redes Neurais e o Aprendizado Profundo
-
O Neurônio
-
O Modelo Matemático de McColluch e Pitts
-
A Rede de Perceptrons
-
Treinando uma Rede Neural
-
Software de Código Aberto para IA e Robótica
-
A Programação Orientada a Objetos e o OpenAI.com
-
Computação Paralela
-
Tensorflow, Scikit-Learn e ROS (Robot Operating System)
-
LEGO Educacional EV3
-
Encerramento do Módulo 4
-
Objetivo do Módulo
-
Módulo 5 - O Trabalho de Humanos e Máquinas e a Abordagem Ágil17 Topics|1 Teste
-
Objetivo do Módulo
-
O Futuro de Humanos e Máquinas, e o Que Cada Um Faz Bem
-
Humanos e Máquinas Trabalhando Juntos
-
O Meio Campo Ausente
-
Os Papéis da IA Aprimorando a Capacidade Humana
-
Consciência das Máquinas
-
Estudos da Consciência Humana
-
Os Problemas da Consciência Humana e o Experimento da Sala Chinesa
-
Algumas Considerações
-
Uma Abordagem Ágil Ou Uma Abordagem em Cascata?
-
O Método Ágil e o seu Manifesto
-
O Ágil Se Encaixa Bem Para Projetos de IA
-
Desafios e Fatores Que Diferenciam um Caso de Negócio de IA
-
Times De Projetos Ágeis
-
DevOps
-
Riscos e Impactos no Projeto Ágil
-
Encerramento do Módulo 5
-
Objetivo do Módulo
-
Aulas ao Vivo
Aulas dos dias 24 e 25/07/20212 Topics -
AvaliaçãoFeedback1 Topic
Lesson Progress
0% Complete
Responses