A inteligência artificial aplicada às mais diferentes atividades humanas proporciona o desenvolvimento de sistemas com capacidade de planejar, compreender a linguagem, reconhecer sons e objetos, aprender e resolver problemas. É um processo de aprendizagem de máquina em que um algoritmo é executado várias vezes com grandes quantidades de dados para que o sistema se ajuste e se aprimore continuamente. A aprendizagem de máquina possui diferentes abordagens, como redes neurais, aprendizado profundo (deep learning), árvores de decisão, programação de lógica indutiva, agrupamento, aprendizagem de reforço e redes bayesianas. A disciplina foca principalmente o estudo de redes neurais e os conceitos básicos oriundos de outras áreas do conhecimento relacionados com essa abordagem.

Confira o sumário detalhado desse livro (clique aqui).

Introdução à inteligência artificial
Teste de Turing
Estatística para inteligência artificial
Probabilidade
Introdução ao Python I
Introdução ao Python II
Estrutura de dados para IA I
Estrutura de dados para IA II
Estrutura de dados para IA III
Redes neurais artificiais I
Perceptrons
Redes multicamadas
Aplicações de redes neurais
Redes neurais convolucionais I
Redes neurais convolucionais II
Redes neurais convolucionais III
Diferentes técnicas de IA