| Ementa/Descrição: |
● Introdução à Inteligência Artificial na Industria 5.0 ● Definição de Inteligência Artificial e histórico. ● Abordagens simbólicas vs. abordagens baseadas em dados. ● Aplicações de IA em diversas áreas ● Indústria 4.0 e seu pilares: manufatura aditiva, robôs autônomos, integração de sistemas, internet das coisas (IoT), Big Data, computação em nuvem, simulação, cybersegurança) e Indústria 5.0 ● Sistemas Especialistas ● Noções introdutórias de Aprendizado de Máquina no contexto de Indústria 5.0 ● Algoritmos de aprendizado supervisionado (regressão e classificação), não supervisionado (clusterização) e por reforço . ● Avaliação de modelos de aprendizado de máquina. ● Redes Neurais Artificiais e Deep Learning. ● Noções introdutórias de Processamento de Linguagem Natural (PLN) ● Fundamentos do processamento de linguagem natural. ● Extração de características de texto. ● Modelos de linguagem e aplicativos de PLN. ● Automação Inteligente de processos: ● Robótica ● Sistemas Autônomos ● Visão Computacional ● Visão de Máquina ● Evolução dos sistemas produtivos com o avanço da Indústria 5.0: ● Integração homem-máquina ● Personalização (preference modeling) ● Flexibilidade dos sistemas ● Adaptações a mudanças ● Novo papel do ser humano com o advento e evolução da IA: ● Tarefas que exigem mais habilidades cognitivas e criativas Tomada de decisão: Data driven: Inteligência Artificial Preference driven: Inteligência natural (seres humanos) ● Ética e Implicações Sociais da IA ● Questões éticas e sociais relacionadas à IA. ● Bias e equidade em algoritmos de IA.● Regulamentações e diretrizes éticas. ● Aplicações de Inteligência Artificial |
