Aula 1-Parte I

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Aula 1: Introdução à Inteligência Computacional
Conceitos
Prof. Dra. Larissa Pereira Ribeiro Teodoro
UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM AGRONOMIA
DISCIPLINA: INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL APLICADA À AGRICULTURA
Motivação
O que é Inteligência???
Capacidade mental de raciocinar, 
planejar, resolver problemas, abstrair 
ideias, compreender ideias e linguagens e 
aprender 
Inteligência Computacional Aplicada à Agricultura – Prof. Dra Larissa P. R. Teodoro – UFMS/CPCSInteligência Computacional Aplicada à Agricultura – Prof. Dra Larissa P. R. Teodoro – UFMS/CPCS
Motivação
O que é Inteligência Computacional?
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Motivação
Princípios da Inteligência Computacional
Aprendizado
Reconhecimento
Solução de Problemas
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Motivação
• Informação incompleta
Aprendizado
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Motivação
• Ruído na Informação
Aprendizado
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Motivação
• Informação completa mas não estruturada
Aprendizado
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Motivação
Reconhecimento de padrões 
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Motivação
Que animal é este ???
Reconhecimento de padrões 
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Motivação
Alan Turing (1912-1954): Pai da Ciência da Computação
• Durante a Segunda Guerra Mundial, Turing desenvolveu um teste que
consistia em um operador não poder diferenciar se as respostas a
perguntas elaboradas pelo operador eram vindas ou não de um
computador. Caso afirmativo, o computador poderia ser considerado como
dotado de inteligência artificial. Sua máquina pode ser programada de tal
modo que pode imitar qualquer sistema formal.
• A partir deste feito, a ideia de computabilidade começou a ser delineada.
• Formalização do conceito de algoritmo e computação 
com a máquina de Turing
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Origem da Inteligência Computacional 
Motivação
O Jogo da Imitação
2014 ‧ Drama/Thriller ‧ 1h 54m
O Jogo da Imitação é baseado na história real do lendário
criptoanalista inglês Alan Turing, considerado o pai da
computação moderna, e narra a tensa corrida contra o tempo
de Turing e sua brilhante equipe no projeto Ultra para decifrar
os códigos de guerra nazistas e contribuir para o final do
conflito.
Data de lançamento: 29 de janeiro de 2015 (Brasil)
Direção: Morten Tyldum
Prêmios: Oscar de Melhor Roteiro Adaptado
Indicações: Oscar de Melhor Filme, Oscar de Melhor Ator
O matemático britânico Alan Turing (1912-1954), recebeu o perdão (23/12/2013) real 59
anos depois de morrer intoxicado por cianeto, decorrência de um processo de castração
química ao qual foi condenado pelo Reino Unido em 1952 por ser assumidamente
homossexual –o que, à época, era ilegal.
Origem da Inteligência Computacional 
Inteligência Computacional Aplicada à Agricultura – Prof. Dra Larissa P. R. Teodoro – UFMS/CPCS
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https://www.google.com.br/search?newwindow=1&q=Oscar+de+melhor+ator&stick=H4sIAAAAAAAAAOPgE-LSz9U3KCuON6ooUOIAsdNMKsy1lLKTrfQTyxOLUiBkfHlmXl5qkVVefm5mXmJJZn5eMQDbGy0EPAAAAA&sa=X&ved=0ahUKEwjB0MqZ19HLAhVLkZAKHTqKDcQQmxMIigEoAjAS
Motivação
Técnicas de Inteligência Computacional
• Lógica Fuzzy (ou nebulosa): abordagem lógica
que considera qualquer número real entre 0 e 1.
Transformar informações vagas em material para a
tomada de decisão;
• Aprendizagem de máquina (Machine Learning):
investiga estratégias para que um software
proponha soluções e faça análises sobre os
resultados para desenvolver outros métodos ainda
mais eficientes;
• Aprendizagem profunda (Deep Learning):
método similar ao Machine Learning, mas que
adota padrões de análise baseados em diversas
camadas de dados, potencializando a
identificação.
Redes Neurais Artificiais
Árvores de Decisão
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https://www.meupositivo.com.br/panoramapositivo/machine-learning/
https://www.meupositivo.com.br/panoramapositivo/deep-learning/
Motivação
O que são Redes Neurais Artificiais (RNAs)?
Modelos computacionais inspirados 
no cérebro humano
Capacidade de aquisição e 
manutenção do conhecimento
Unidades de processamento Neurônios artificiais 
interconectados
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Motivação
Neurônio Biológico
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Motivação
Neurônio Biológico
• Em média, cada neurônio 
forma entre mil e dez mil 
sinapses.
• O cérebro humano possui 
cerca de 86 bilhões de 
neurônios
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Motivação
Neurônio Biológico x Neurônio Artificial
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Motivação
Neurônio Artificial
x1
x2
xn
w1
w1
wn
Σ g(u)
y = g(u)
θ
u
Primeiro modelo – McCulloch & Pitts (1943) Modelo não-linear
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Coleta os sinais das 
entradas
Produz um sinal de saída 
(resposta)
Agrega os sinais das 
entradas ponderados
Motivação
Redes Neurais
Capacidade de aprendizado
Adaptação por experiência
Habilidade de generalização
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