PLANO DE ENSINO |
2024/2 |
CURSO |
Sistemas de Informação |
ESTRUTURA CURRICULAR |
Sistemas de Informação Par786/17 |
PROFESSOR |
Sabrina Bet |
DISCIPLINA |
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Nome |
Cód. |
Sem. |
Créditos |
C. Horária |
Inteligência Artificial |
0-18443 |
8º |
4 |
80 |
EMENTA |
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Introdução à Inteligência Artificial. Frameworks cognitivos. Modelos de IA. Machine Learning. Deep Learning. Desenvolvimento de projetos em IA. |
OBJETIVO GERAL |
Ao final da disciplina o aluno deve ser capaz de aplicar os conceitos e técnicas de Inteligência Artificial para o desenvolvimento de aplicações, levando em consideração as vantagens e desvantagens de cada técnica. |
OBJETIVOS ESPECÍFICOS |
Compreender como é formada a área de Inteligência Artificial e as disciplinas que a compõem. Compreender os principais conceitos sobre Inteligência Artificial e tecnologias correlatas. Entender a sua aplicabilidade em setores, empresas ou organizações. Desenvolver aplicações utilizando Inteligência Artificial. |
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO |
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UN. |
CONTEÚDOS |
C.H. |
1 |
Apresentação da disciplina |
2 |
2 |
1. Introdução à Inteligência Artificial. |
4 |
3 |
2. Modelos de IA. |
4 |
4 |
3. Frameworks cognitivos. |
22 |
5 |
4. Machine Learning. |
24 |
6 |
5. Desenvolvimento de projetos em IA. |
24 |
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TOTAL DE HORAS |
80 h |
A avaliação será Processual e Contínua, com base nas entregas das atividades realizadas em todas as aulas. A recuperação de cada atividade acontecerá automaticamente, com uma nova entrega da mesma atividade, no prazo máximo de 7 dias após a inicial. A ausência do(a) aluno(a) no período da aula deverá ser justificada à Coordenação do Curso, por meio de formulário disponível no Portal (justificativa de faltas). |
Estratégias:ARS - Aula Remota Síncrona; AGM - Aula Google Meet; AGC - Atividade Google Classroom; AEX - Aula expositiva dialogada; APE – Atividades Práticas Extraclasse; ARM – Aula com Recursos Multimídia; DG – Dinâmicas de Grupo; DM – Dramatização; EC – Estudo de Caso; ED - Estudo Dirigido; ET – Estudo de Texto; EX – Exercício de Fixação; FR – Fórum; LAB – Aula em Laboratório; MAC - Mapeamento Conceitual; PAL – Palestra; SE – Seminário; SI – Simulação; TG - Trabalho em Grupo; TIG – Trabalho Integrado e em Grupo; TI - Trabalho Individual; VT - Visitas Técnicas. |
SISTEMÁTICA DE AVALIAÇÃO |
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CONHECIMENTOS |
Projetos e atividades propostas. |
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HABILIDADES |
Eficiência e eficácia das soluções apresentadas para a resolução das atividades propostas. Articula saberes teóricos e práticos para a resolução de problemas. |
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ATITUDES |
Pontualidade, assiduidade, contribuição para o bom andamento das aulas, participação nas atividades propostas, proatividade, trabalho em equipe, responsabilidade, respeito, sigilo profissional, postura profissional, uso das tecnologias em sala somente com foco educacional. |
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OUTRAS |
- |
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DATAS PREVISTAS |
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Avaliação |
Unidades |
C |
H |
A |
Valor |
Data |
Recuperação |
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Sim |
Data |
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Avaliação 01 – Projetos e Práticas Aprendizagem de Máquina (Supervisionado) |
todas |
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|
2.5 |
A definir |
x |
A definir |
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Avaliação 02 – Projeto e Práticas Aprendizagem de Máquina (Não Supervisionado) |
todas |
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|
-1 |
A definir |
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Avaliação 03 – Projeto e Práticas Visão Computacional |
todas |
|
|
|
3 |
A definir |
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Avaliação 04 – Projeto Integrador³ |
todas |
|
|
|
3 |
A definir |
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BIBLIOGRAFIA BÁSICA |
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1 |
RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter; SOUZA, Vandenberg D. de. Inteligência artificial: tradução da segunda edição. Campinas: Editora Campus, 2004. 1021 p. ISBN 853521177-2 |
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2 |
LUGER, George F. Inteligência artificial: estruturas e estratégias para a solução de problemas complexos. 4.ed. Porto Alegre: Bookman, 2004. 774 p. ISBN 8536303964 |
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3 |
WHITBY, Blay. Inteligência artificial: um guia para iniciantes. São Paulo: Madras, 2004. 154 p. ISBN 8573748036 |
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR |
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1 |
ROVER, Aires José. Informática no direito: inteligência artificial : introdução aos sistemas especialistas legais. Curitiba: Editora Juruá, 2002. 268 p. ISBN 8573947446 |
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2 |
BITTENCOURT, Guilherme. Inteligência artificial: ferramentas e teorias. Florianópolis: Universidade Federal de Santa Catarina, 2001. 362 p. 21113 |
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3 |
FACELI, Katti et al. Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. 2. Rio de Janeiro: LTC, 2021. 1 recurso online. ISBN 9788521637509. |
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4 |
BARRETO, Jorge Muniz. Inteligência artificial no limiar do século XXI. 3.ed. Florianópolis: Ed. do Autor, 2001. 379 p. 23688 ISBN 859003825-4 |
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5 |
CAMPOS, Mário Massa de; SAITO, Kaku. Sistemas inteligentes em controle e automação de processos. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2004. 235 p. ISBN 85739323089 |
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obs:A avaliação será Processual e Contínua, com base nas entregas das atividades realizadas em todas as aulas. A recuperação de cada atividade acontecerá automaticamente, com uma nova entrega da mesma atividade, no prazo máximo de 7 dias após a inicial. A ausência do(a) aluno(a) no período da aula deverá ser justificada à Coordenação do Curso, por meio de formulário disponível no Portal (justificativa de faltas). |
Para a atenticação do plano de ensino |
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