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Fundamentos da Inteligência Artificial: Da Resolução de Problemas ao Aprendizado de Máquina

A Inteligência Artificial (IA) emergiu como uma das tecnologias mais transformadoras de nosso tempo, revolucionando indústrias e remodelando a forma como vivemos e trabalhamos. Baseada no conceito de desenvolver máquinas com a capacidade de imitar a inteligência humana, a IA desbloqueou um tremendo potencial em diversos setores, desde saúde e finanças até transporte e entretenimento.

Visão Geral do Curso

Este curso abrangente serve como uma introdução ao campo da Inteligência Artificial (IA), abordando estratégias fundamentais de resolução de problemas, análise baseada em agentes, problemas de satisfação de restrições, algoritmos de busca e representação do conhecimento. Ao final do curso, os alunos terão uma base sólida nesses conceitos essenciais de IA, permitindo-lhes aplicar essas técnicas para modelar e resolver problemas do mundo real.

Estratégias Básicas de Resolução de Problemas

O curso começa introduzindo os alunos a várias abordagens de resolução de problemas comumente usadas em IA. Essas estratégias incluem técnicas como dividir e conquistar, algoritmos gananciosos, programação dinâmica e retrocesso. Para facilitar o entendimento, problemas simples e ilustrativos são utilizados como ferramentas de aprendizado inicial.

Análise Baseada em Agentes

Na IA, um agente é uma entidade que percebe seu ambiente e toma ações para alcançar metas específicas. Este curso explora o conceito de agentes e suas características, como racionalidade e autonomia. Os alunos aprenderão como os agentes podem interagir com o ambiente e adaptar seu comportamento com base no feedback e nas observações.

Problemas de Satisfação de Restrições

Problemas de satisfação de restrições (PSRs) são uma classe de problemas em que o objetivo é encontrar uma solução que satisfaça um conjunto de restrições. O curso explora como modelar problemas do mundo real como PSRs e como usar vários algoritmos, como retrocesso e propagação de restrições, para encontrar soluções de forma eficiente.

Espaço de Busca e Algoritmos de Busca

Buscar por um vasto espaço de soluções possíveis é um aspecto fundamental da IA. O curso explica o conceito de espaço de busca, que representa todos os estados possíveis de um problema, e ensina os alunos a percorrê-lo sistematicamente. Os alunos aprenderão sobre algoritmos de busca não informada, como busca em largura e busca em profundidade, bem como algoritmos de busca informada, como busca A* e técnicas baseadas em heurística.

Representação do Conhecimento

Representar o conhecimento é crucial para que os sistemas de IA possam raciocinar e tomar decisões. O curso explora dois principais tipos de representação do conhecimento: lógica proposicional e lógica de predicados.

Lógica Proposicional

Esta parte do curso ensina os alunos a representar o conhecimento usando proposições, que são declarações simples que podem ser verdadeiras ou falsas. Eles aprenderão sobre conectivos lógicos (E, OU, NÃO, etc.) e como construir expressões complexas para representar relacionamentos e regras.

Lógica de Predicados

A lógica de predicados estende a lógica proposicional introduzindo variáveis e quantificadores. Os alunos aprenderão como expressar relacionamentos e propriedades envolvendo múltiplas entidades e usar quantificadores como "para todo" e "existe" para raciocinar sobre conjuntos de objetos.

Inferência e Raciocínio

Uma vez que o conhecimento é representado, os alunos serão introduzidos ao processo de inferência, que envolve derivar novas informações a partir do conhecimento existente usando regras lógicas e técnicas de dedução. Eles aprenderão como aplicar mecanismos de inferência para chegar a conclusões com base na base de conhecimento fornecida.

O Que Você Vai Aprender

- Obter uma compreensão das técnicas básicas para construir sistemas computacionais inteligentes - Compreender os procedimentos de técnicas de busca aplicadas a problemas do mundo real - Compreender os tipos de lógica e esquemas de representação do conhecimento - Obter uma compreensão de como a IA é aplicada a problemas """