Inteligência Artificial

Inteligência Artificial é o novo curso que estamos lançando, com início previsto para abril.

Inscrições ao final desta página.

O desenvolvimento tecnológico avança em passos largos, numa curva exponencial. Estamos no ponto de virada para um avanço cada vez maior na inteligência artificial. A cada dia vemos a tecnologia avançando cada vez mais, seja através de carros autônomos, tradutores online, recursos em nossos celulares, dentre outros, que podem representar, inclusive uma ameaça aos empregos da atualidade. Mas isso é apenas a ponta do iceberg do que vem por aí. Estudos indicam que em um prazo de aproximadamente 30 anos teremos computadores com a capacidade do cérebro humano, ou seja, capaz de realizar qualquer tarefa que o ser humano é capaz. E para a super inteligência artificial (ASI) extrapolar a nossa capacidade será um pulo. Neste curso você ficará a par dos estudos da área, o que é realidade, o que é ficção, o que é singularity, dentre outras terminologias, e – o mais importante – discutiremos como devemos nos preparar para este futuro próximo. Interessou? Inscreva-se preenchendo o forumulário abaixo.

Professor
Prof. Dr. Adriano Veloso – Pós-Doutor, Cornell University, 2013.

Adriano Veloso possui doutorado (UFMG, 2009), e pós-doutorado (Cornell, 2013) em Ciência da Computação. É professor do Departamento de Ciência da Computação da UFMG desde 2009, onde coordena os grupos de Aprendizado de Máquina e Processamento de Linguagem Natural. Já publicou mais de 120 artigos científicos relacionados à teoria e algoritmos de Aprendizado de Máquina, e é membro afiliado da Academia Brasileira de Ciências desde 2012.

Programa

O Começo Animador (módulo 1)
-Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina.
-Programação vs. Aprendizado de Máquina.
-Tipos de Aprendizado.
-Inspiração biológica.
-O Perceptron.
-Máquinas que aprendem por tentativa e erro.
-Limitações do Perceptron.
-A Década Perdida.O Ressurgimento (módulo 2)
-O advento da teoria.
-Erro empírico e erro esperado.
-Generalização.
-Eventos possíveis, eventos prováveis.
-Engenharia de características.
-Indução por minimização de erro empírico.
-Árvores de Decisão.
-A Navalha de Occam. Regularização.
-Vetores de Suporte.
-Redes Neuronais Artificiais. Perceptrons de Múltiplas Camadas.
-Boosting. Bagging.

Aprendizado Profundo (módulo 3)
-Abundância de dados. Disponibilidade de computação.
-Redes Profundas.
-Pré-Treino e Ajuste Fino.
-Redes Auto-Associativas. Codificação e Decodificação.
-Transferência de Aprendizado. Adaptação de Domínios.
-Aprendizado de Representações.
-Redes de Convolução.
-Redes Recorrentes.
-Redes Adversariais.

Computação Cognitiva (módulo 4)
-Processamento de Linguagem Natural.
-Reconhecimento de Emoções.
-Reconhecimento de Objetos.

Tendências (módulo 4)
-Singularidade Tecnológica.
-Sociedade.
-Empregos e Cadeia de Produção.

Informações Gerais
Aulas às quartas a noite – 19h às 22h15
Valor para pré-inscricões: R$400,00
Início previsto para 12/04
Curso de atualização.
Público-alvo: profissionais de quaisquer áreas de atuação que tenham o desejo de entender sobre o assunto.
Pré-requisito: superior (incompleto).