Duração do curso online: 5 horas e 41 minutos
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O curso "Inteligência Artificial" é uma imersão abrangente no mundo da Inteligência Artificial, perfeito tanto para iniciantes quanto para aqueles que desejam aprofundar seus conhecimentos nessa área fascinante da tecnologia. Com uma duração total de 5 horas e 41 minutos, este curso é otimizado para oferecer uma compreensão detalhada e aplicada dos conceitos e métodos fundamentais da IA.
Desde sua introdução inicial, passando pela estrutura de agentes e técnicas de busca, até os modelos de resolução de problemas, cada aspecto é meticulosamente explorado para fornecer uma base sólida em Inteligência Artificial. O conteúdo é dividido em aulas que cobrem desde conceitos fundamentais, como agentes e raciocínio, até tópicos avançados, incluindo buscas heurísticas e algoritmos de busca A*, garantindo que os alunos adquiram tanto uma visão teórica quanto prática.
O curso é dividido em módulos que seguem uma progressão lógica, começando com os conceitos básicos de agentes e suas propriedades, explorando PEAS (Performance, Environment, Actuators e Sensors), até as diversas propriedades dos ambientes como: parcialmente observável, determinístico, estocástico, estático, dinâmico, entre outros. Cada módulo é projetado para ser interativo e envolvente, com exemplos práticos e situações reais que ilustram os conceitos ensinados.
Um dos pontos altos deste curso é a abordagem detalhada das buscas espaciais, onde os alunos aprenderão sobre os métodos de busca em profundidade, largura, profundidade limitada, aprofundamento iterativo, busca bidirecional, busca sensível ao custo e busca de custo uniforme. Além disso, o curso discute o uso de funções heurísticas e a busca A*, proporcionando uma visão completa e realista das técnicas utilizadas na resolução de problemas em IA.
A adaptação prática e a explicação detalhada dos diferentes modelos de agentes, como agentes reativos, baseados em objetivos e utilidade, fornecem aos alunos as ferramentas necessárias para implementar soluções inteligentes em projetos reais. Além disso, o curso aborda métodos de medição de desempenho, expansão de árvores de busca e consumo de memória, ajudando os alunos a otimizar suas soluções e compreender as limitações e vantagens de cada abordagem.
Com uma avaliação média de 5 estrelas, este curso é altamente reconhecido por sua qualidade e profundidade, o que o torna uma escolha ideal para quem deseja ingressar ou se especializar no campo da Inteligência Artificial. O instrutor traz uma didática clara e prática, facilitando o entendimento dos conceitos mais complexos e preparando os alunos para desafios reais no mundo da IA e ciência de dados.
Categoria: Informática (TI) - Subcategoria: Inteligência Artificial e Ciência de Dados
Prepare-se para desbravar o universo da Inteligência Artificial com um curso que é o estado da arte no ensino de IA, desenvolvendo habilidades que são cada vez mais demandadas no mercado de trabalho atual. Este não é apenas um aprendizado teórico, mas uma verdadeira jornada prática pelo mundo da Inteligência Artificial, com uma vastidão de exemplos e atividades que solidificam o conhecimento adquirido.
Aula em vídeo: Inteligência Artificial: Aula 0 - Introdução
03m
Aula em vídeo: Inteligência Artificial: Aula 1 - Agente
04m
Aula em vídeo: Inteligência Artificial: Aula 2 - Raciocínio, Onisciência e Autonomia
07m
Exercício: _Qual a diferença entre racionalidade e eficiência, de acordo com o exemplo dado pelo Zurubabel sobre o jogo de estratégia?
Aula em vídeo: Inteligência Artificial: Aula 3 - PEAS (Performance)
06m
Aula em vídeo: Inteligência Artificial: Aula 4 - PEAS (Environment)
04m
Exercício: _No vídeo, é mencionado que o agente precisa ter autonomia para saber em qual ambiente ele está trabalhando. Qual é a importância disso para o agente?
Aula em vídeo: Inteligência Artificial: Aula 5 - PEAS (Actuators)
03m
Aula em vídeo: Inteligência Artificial: Aula 6 - PEAS (Sensors)
04m
Exercício: _Quais são os tipos de sensores que podem ser utilizados em um carro autônomo?
Aula em vídeo: Inteligência Artificial: Aula 7 - Propriedade de Ambiente (Completamente vs Parcialmente Observável)
07m
Aula em vídeo: Inteligência Artificial: Aula 8 - Propriedade de Ambiente (Determinístico e Estocástico)
07m
Exercício: _O que é um ambiente determinístico?
Aula em vídeo: Inteligência Artificial: Aula 9 - Propriedade de Ambiente (Estático vs Dinâmico)
05m
Aula em vídeo: Inteligência Artificial: Aula 10 - Propriedade de Ambiente (Episódico vs Sequencial)
07m
Aula em vídeo: Inteligência Artificial: Aula 11 - Propriedade de Ambiente (Discreto vs Contínuo)
06m
Aula em vídeo: Inteligência Artificial: Aula 12 - Estrutura de Agentes
04m
Exercício: _O que é um agente na inteligência artificial?
Aula em vídeo: Inteligência Artificial: Aula 13 - Programa do Agente x Função do Agente
05m
Aula em vídeo: Inteligência Artificial: Aula 14 - (Agentes) Agente Dirigido por Tabela
06m
Exercício: _Qual é o grande problema da abordagem orientada a tabela na criação de agentes baseados em modelo?
Aula em vídeo: Inteligência Artificial - Aula 15: Agente Reativo Simples (Parte 1)
05m
Aula em vídeo: Inteligência Artificial - Aula 16: Agente Reativo Simples (Parte 2 - Aleatoriedade)
04m
Aula em vídeo: Inteligência Artificial - Aula 17: Agente Reativo Baseado em Modelos
06m
Aula em vídeo: Agente Baseado em Objetivo - Inteligência Artificial (Aula 18)
05m
Exercício: _Qual é a diferença entre um agente ativo simples e um agente baseado em objetivo?
Aula em vídeo: Agente Baseado em Utilidade - Inteligência Artificial (Aula 19)
08m
5 horas e 41 minutos de curso online em vídeo
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