Inteligência Artificial - pecepoli
IAD-001 - Análise Estatística de Dados - 30h
Vetores, matrizes e tensores. Operações básicas, normas, determinante, inversa, traço, dependência linear.
Problema de autovalor e autovetor. Decomposição de valor singular.
Probabilidade condicional. Regra da cadeia da probabilidade condicional.
Curva normal: média, desvio padrão e variância.
Variáveis independentes e não independentes. Covariância.
Modelo de Markov, modelo de Markov oculto.
Realização de atividades práticas de programação durante as aulas.
IAD-002 - Negócios com Inteligência Artificial - 20h
O que é exatamente a inteligência artificial (IA)?
Perguntas mais frequentes sobre IA.
Como a IA está mudando a indústria e os negócios.
IA e o mercado de trabalho.
Capacidades reais da IA.
Aplicações atuais de IA: chatbots, veículos autônomos, robôs etc.
IA nas grandes empresas de alta tecnologia
Tecnologias associadas à IA.
Estudos de casos de utilização de IA.
IAD-003 - Programação em Python para IA - 40h
Tipos de variáveis de dados.
Comandos de condição.
Variáveis e expressões booleanas.
Conjunto de dados, strings, listas, dicionários, vetores e matrizes.
Programação orientada a objetos: classe, família, herança, instância.
Pacotes Numpy, Scipy e Matplotlib.
IAD-004 - Aprendizagem de Máquina 1 - 30h
Definição de aprendizado de máquina. Aprendizado supervisionado e não supervisonado.
Regressão e classificação: aproximação de funções, regressão linear, regressão polinomial, regressão logística.
Agrupamento e similaridade: máquinas de vetores de suporte, separadores ótimos, métodos de Kernel, método k-means.
Redução de similaridade: análise de componentes principais (PCA) e suas variações.
Regressão linear Bayesiana, classificadores de Bayes, Bayes ingênuo;
Utilização de práticas eficientes em aprendizado de máquina (teoria de viés, variância, processo de inovação em aprendizado de máquina).
IAD-006 - Aprendizagem de Máquina 2 - 30h
Classificadores tipo árvore, "random forests".
Àrvores de decisão.
Aprendizado competitivo e mapas auto-organizáveis.
Máquina de Boltzmann.
Introdução aos algoritmos genéticos.
IAD-009 - Redes Neurais Convolutivas e Visão Computacional - 30h
Fundamentos de redes neurais convolutivas: tipos de camadas ("pooling" e convolutivas) e configurações.
Redes convolutivas clássicas, redes residuais, redes tipo "inception".
Transferência de aprendizado.
Geração automática de dados de aprendizado e teste.
Redes convolutivas tipo "deep-learning".
Utilização de redes convolutivas para identificação e classificação de objetos.
Utilização de redes convolutivas para detecção e localização de objetos.
Utilização de redes convolutivas para detecção e reconhecimento de faces.
IAD-011 - Aprendizado por Reforço - 30h
Introdução ao aprendizado por reforço. Suas três formas de abordagem: baseado em valor, baseado em modelo e baseado em política.
Processos de decisão de Markov.
Planejamento por programação dinâmica.
Predição livre de modelo.
Controle livre de modelo.
Aproximação de função de valor.
Métodos de gradiente de políticas.
Integração de aprendizado e planejamento.
Exploração e extração.
Aprendizado por reforço usando redes neurais "deep-learning".
Estudo de caso: jogos clássicos.
IAD-012 - Tópicos Avançados em Deep-Learning - 30h
Aspectos de hardware computacional para desenvolvimento de redes neurais "deep-learning". Programação de gpus e clusters de cpus.
Geração automática de texto usando redes neurais recorrentes.
Transferência de estilo usando redes neurais.
Geração de "arte" (imagens, músicas e textos) usando transferência de estilo.
Autocodificadores variacionais.
Geração de "arte" (imagens, músicas e textos) usando autocodificadores.
Redes adversárias generativas (GAN).
Utilização de GANS para geração de "arte".
IAD-014 - Introdução a Redes Neurais Artificiais - 30h
	Conceitos básicos e introdução às redes neurais artificiais. Vida artificial, inteligência artificial e redes neurais artificiais. O que são redes neurais artificiais e suas origens. Alguns aspectos históricos.
	Treinamento supervisionado e não supervisionado.
	Principais arquiteturas de redes.
	Redes "alimentadas-adiante". Perceptrons.
	Unidades lineares (ADALINE) e não lineares.
	O algoritmo de retro-propagação.
	Ajuste de funções e classificação de padrões usando redes neurais artificiais.
	Introdução à plataforma TensorFlow/Keras.
	Criação, treinamento e avaliação de redes neurais seqüenciais usando o Keras.
	Configuração de conjunto de dados: normalização de dados, dados de treinamento, dados de desenvolvimento e dados de teste.
	Inicialização dos parâmetros da rede.
	Métodos de otimização.
	Exemplos de aplicações e realização de atividades práticas de programação durante as aulas.
IAD-015 - Ferramentas de Deep-Learning - 36h
	Técnicas de análise dos resultados (bias e variância).
	Regularização de redes neurais.
	Uso de redes neurais para classificação multiclasse.
	Criação, treinamento e avaliação de redes neurais não sequenciais.
	Funções de custo customizadas.
	Técnicas de criação de "pipeline" de dados para treinamento e operação de redes neurais.
	Uso de serviços de software de Inteligência Artificial por meio de requisições HTTP.
	"Deploy" de redes neurais na internet.
	Realização durante as aulas de atividades práticas usando a linguagem Python e a plataforma TensorFlow/Keras.
IAD-016 - Redes Recorrentes e Séries Temporais - 24h
	Preparação de dados de séries temporais para análise e previsão usando redes neurais.
	Técnicas clássicas de análise e previsão de séries temporais.
	Uso de redes recorrentes com camadas recorrentes simples para análise de séries temporais.
	Uso de redes recorrentes com camadas tipo GRU e LSTM para análise de series temporais.
	Uso de redes com camadas convolucionais 1D para análise de séries temporais.
IAD-017 - Processamento de Linguagem Natural - 30h
	Modelos Linguísticos
	Classificação de Textos
	Cálculos de Relevância da Informação
	Cálculos de Similaridade de Documentos
	Análise de Sentimentos
	Geração Automática de Texto
	Sumarização de Textos
	Sistemas de Perguntas & Respostas
	Chatbots
Para ser considerado aprovado no Curso "Inteligência Artificial", e ter direito ao respectivo Certificado de Conclusão, o participante deverá satisfazer todos os seguintes requisitos:
As redes neurais "deep-learning" (redes profundas) estão se tornando cada vez mais o padrão da inteligência artificial. Atualmente são aplicadas com grande sucesso em entendimento de linguagem, reconhecimento de voz, reconhecimento de imagens, veículos autônomos, games e geração de trabalhos artísticos. Novos produtos estão sendo lançados a cada dia usando essa tecnologia, tais como: tradutor em tempo real, diagnóstico médico, reconhecimento de pessoas pela face, detecção e localização de objetos etc. Como resultado desse avanço, o conhecimento de "deep-learning" é um requisito obrigatório para quem deseja inovar e atua na área de TI, além de ser uma grande vantagem na indústria de informática. Nesse curso o profissional tem a oportunidade de aprender com detalhes os avanços da inteligência artificial usando "deep-learning".
Esse curso tem por objetivo apresentar a teoria e prática de inteligência artificial focalizando na técnica de "deep-learning", uma nova área da inteligência artificial baseada em redes neurais artificiais, que tem se mostrado altamente promissora e cujos resultados têm sido extraordinários.
As aulas serão realizadas na Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, de segundas, terças e quintas-feiras, das 19h30 às 23h30.
O curso tem em seu corpo docente professores doutores da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. A coordenação acadêmica está a cargo da Profa. Dra. Larissa Driemeier e Prof. Dr. Thiago de Castro Martins.
Prof. Dr. Marcos Fernando Lopes
O investimento desde Curso é de:
Valor total de R$ 27.610,00 ou em 22 parcelas mensais e consecutivas de R$ 1.255,00.
Início das Aulas: a partir de 22/02/2022.
Para que o aluno conquiste o certificado do curso de Inteligência Artificial, emitido oficialmente pela Universidade de São Paulo, deverá ser aprovado em todas as disciplinas do curso, com nota mínima de 7,0 e presença acima ou igual a 75%, assim como a aprovação da sua monografia pela banca examinadora.