Programa

INTELIGÊNCIA E SEUS CONCEITOS ASSOCIADOS

Neste módulo inicial, vamos discutir em profundidade o conceito mais importante de toda a teoria e prática da IA: a “inteligência”.

- As formas de conhecimento: evolução biológica, experiência, cultura e máquinas
- A quem cabe ser inteligente: entidades, agentes e indivíduos
- Inteligência, ambiente e conhecimento - conceitos práticos para a IA 
- Criação e representação de conhecimento humano

CONHECIMENTO E APRENDIZADO DE MÁQUINA

Neste módulo, vamos conhecer as principais estratégias e ferramentas disponíveis no mercado para a construção dos “learners”, o componente mais importante dos produtos baseados em IA.

- Construindo learners com os paradigmas do machine learning 
- O inverso da dedução e o paradigma Simbolista
- A inferência por evidências e o paradigma Bayesiano
- Aprendendo por similaridades com o paradigma Analogizante 
- Imitando o cérebro humano com o paradigma Conexionista
- Imitando a natureza com o paradigma Evolucionário
- A integração de paradigmas e o estado da arte

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E SUAS APLICAÇÕES

Neste módulo, vamos conhecer as diversas tarefas, aplicações e produtos baseados em IA que já fazem parte do nosso dia-a-dia.

- GOFAI - Good Old-fashionable AI
- Estratégias de construção de agentes
- Jogos e sistemas especialistas
- IA e os modernos “learners
- A revolução do deep learning    
- Reinforcement learning e a interação com o ambiente
- IA embarcada em produtos: Machine Vision, Natural Language Processing (NLP), Predictive Analysis, Computational
- Scientific Discovery, Expert Systems, Search & Optimization, Digital Assistants, Intelligent Agents, Robotics & Control.

A EXPONENCIAL DIGITAL E SEUS EFEITOS TRANSFORMADORES

Neste módulo, vamos estudar o cenário econômico atual para entender o papel e os riscos da IA no contexto da transformação digital.

- Variáveis econômicas da tecnologia da informação (TI)
- Fenômenos logísticos e exponenciais
- Paradigmas fabris de manipulação de informação
- Cenários futuros para as trajetórias de evolução da TI
- O que não vai fazer sentido numa hipotética Singularidade Tecnológica

INTERPRETABILIDADE DOS MODELOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Neste módulo, vamos entender o grande desafio de interpretar as ações das máquinas dotadas de IA.

- Como a humanidade modelou o “acaso” com as ferramentas estatísticas
Modelando o “mundo oculto aos humanos” com as ferramentas de machine learning
- Estratégias para lidar com o problema da interpretabilidade de modelos de IA
- A visão semiótica da interpretação de agentes dotados de IA
- A interpretação como um processo de aprendizagem
- Na fronteira da Explainable AI com as “cadeias semióticas confiáveis”