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Aula1 - Introdução

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Inteligência Artificial
Aula 1
Prof. Willian P. Amorim
Estrutura do Curso
• Apresentação de Técnicas e Algoritmos
• Aplicações de técnicas em problemas reais
• Jogos de Damas (ou Xadrez)
• Filtro de spam
• Reconhecimento de Caracteres
• Recomendações de produtos comerciais
• ...
Provas
• P1 = ?
• P2 = ?
• PS = ?
• Trabalhos = ?
• Média Final (MF) = (((P1+P2)/2)*0.7)+(Média Trabalhos * 0.3)
Bibliografia
• Artigos de maior impacto na área
• Básica
• RUSSEL, S. NORVIG, P. Inteligência Artificial. Editora Campus, 2004.
• HAYKIN, S. Redes Neurais. Bookman, 2007.
• RICH, E. Inteligência Artificial. McGraw Hill. 1988.
• Complementar
• WINSTON, P. H. Inteligência Artificial. LTC, 1988.
• BRAGA, A. P. CARVALHO, A. C. P. de L., LUDEMIR, T. B. Redes Neurais Artificiais. LTC, 
2007.
• BITTENCOURT, G. Inteligência Artificial, ferramentas e teorias. Editora da UFSC. 
Florianópolis, SC,2006.
• RESENDE, S. Sistemas Inteligentes. Edt. Manole. 2000.
Ementa
• Definição e objetivos da Inteligência Artificial. Agentes Inteligentes. 
Resolução de problemas por meio de busca. Agentes baseados em 
conhecimento. Planejamento. Aprendizado de máquina.
• Objetivos: Esta disciplina tem por finalidade o estudo de diversas 
técnicas e problemas de Inteligência Artificial como ferramentas 
para modelar e resolver problemas práticos.
Aula de Hoje
• Definição de Inteligência Artificial
• Aplicações
Introdução
• Nossa capacidade mental (inteligência) foi fato fundamental para a 
sobrevivência da nossa espécie.
• A inteligência que nos torna seres dominantes nesse planeta.
• Estudar e entender entidades inteligentes é um grande desafio.
• Filosofia e psicologia procuram entender.
Introdução
IA está interessada em construir essas entidades inteligentes.
Introdução
• O que é Inteligência Artificial (IA) ? Existem diversas definições.
• IA é uma área de pesquisa que procura desenvolver técnicas que 
possibilitam sistemas computacionais realizar atividades 
consideradas inteligentes.
Inteligência
• Inteligência é um termo utilizado para descrever as diversas 
características de uma mente, tais como:
• raciocinar;
• planejar;
• imaginar;
• compreender;
• ...
• aprender.
Aprender
• Aprender é uma das características mais interessantes da mente 
humana.
• Aprender é como se fosse a chave para obtermos as outras 
características.
• Boa parte dos esforços atuais em pesquisa em IA está justamente no 
aprendizado.
Então IA e sinônimo de aprendizado?
• Não!
• Aprendizado e uma das áreas mais pesquisadas atualmente em IA 
mas existe uma longa lista de áreas de pesquisa dentro de IA.
Conhecendo Inteligência Artificial
• O que precisamos fazer para conhecermos uma pessoa?
• Seu histórico.
Conhecendo Inteligência Artificial
• O que precisamos fazer para conhecermos uma pessoa?
• Seu histórico.
• Quem são os seus pais? Onde você mora? Qual e a sua realidade no 
dia a dia, seus problemas, vitorias e derrotas...
Teste de Turing
• Teste de Turing e um teste proposto por Alan Turing em uma 
publicação de 1950 chamada "Computing Machinery and
Intelligence“ cujo objetivo era determinar se um programa de 
computador é ou não inteligente.
• O programa é inteligente se a pessoa que participa no teste não for 
capaz de dizer se foi o programa ou um ser humano que respondeu 
as suas perguntas.
Teste de Turing Invertido (CAPTCHA)
• Captcha: teste de Turing automático para distinguir homem e 
máquina.
• Teste aplicado por um computador para certificar que o usuário e 
humano
• Criado como ferramenta anti-spam e crawlers automáticos
ChatterBots Alice
www.alicebot.org
Um pouco da minha infância
Um pouco da minha infância
Introdução
• O que temos atualmente
• http://www.youtube.com/watch?v=oyHWkQcin7I
Introdução
• Utilizar modelos matemáticos para o controle destes robôs
• Qual modelo?
• Como ajustar os parâmetros deste modelo?
Introdução
• Ideia 1: Construir um modelo manualmente e fazer um ajuste na 
tentativa e erro.
• Ideia 2: Construir um modelo automaticamente e fazer o ajuste 
utilizando informações do passado (exemplos de treinamento). Em 
outras palavras, deixar o robô aprender por si mesmo.
• (Aprendizado de Maquina)
Robôs com tarefas super especializadas
Introdução
• http://www.youtube.com/watch?v=qsRsrMQy64k
• http://www.youtube.com/watch?v=ReN2l816L8k
• http://www.youtube.com/watch?v=VghVtljvWew&list=PLEC80AC626
DBB2AA9
Aprendizado por Reforço
• http://www.youtube.com/watch?v=CIF2SBVY-J0
Tipos de Aprendizado
• Aprendizado por dedução (motores de inferência em programação 
lógica).
• Aprendizado por instrução (definição de um conjunto de ações)
• Aprendizado por analogia (raciocínio baseado em casos)
• Aprendizado por reforço (premia caso esteja fazendo corretamente)
• Aprendizado por indução
Aprendizado por Indução
• Naturalmente fazemos observações do mundo para lançar hipóteses. 
(Indução de hipótese)
Tarefa: Como separar os robôs?
Tarefa: Como separar os robôs?
Aprendizado por Indução
• A maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina conhecidos 
atualmente faz uso de aprendizado por indução.
• A entrada desses algoritmos são descrições do mundo (tabelas 
atributo valor) e a saída e um modelo (classificador, agrupador, etc)
Aprender
• Tá bom.. mas o que é “aprender”?
• Onde acontece o aprendizado?
Aprender
• Aprendizado Segundo Michalski 1986 “Aprender é construir ou 
modicar representações sobre o que sendo experimentado”
• Experiência por estímulos (visão, audição, olfato, tato e paladar)
• Sistemas especialistas e sistemas baseados em conhecimento 
(geração “manual” de representações do conhecimento)
• Aprendizado de Máquina (geração automática de representações do 
conhecimento).
Um simples exemplo de aprendizado (árvore 
de decisão)
• Tabela atributo-valor
Um simples exemplo de aprendizado (árvore 
de decisão)
• Conjunto de dados palestra
Um simples exemplo de aprendizado (árvore 
de decisão)
• Árvore de Decisão induzida
Google’s Car
• http://www.youtube.com/watch?v=t9Fxp3HK6DI
EMOTIV
• http://www.youtube.com/watch?v=kQLsjbQy7NI
Outras Aplicações
• (ILP) Detecção de estruturas que ocasionam câncer (Stephen H. 
Muggleton)
• (classificação,agrupamento) Genoma Humano
• (agrupamento) Picasaweb
• (agrupamento) Amazon (recomendação de livros)
• (LSA, agrupamento) Recomendação de Filmes 
Considerações Finais
• As técnicas de IA atuais são fundamentados em otimização, 
estatística, logica e algoritmos.
• Cada vez mais é necessário uma base solida em matemática para 
compreender os trabalhos realizados na área.
• Ir além de problemas de classificação e agrupamento
Depois deste semestre o que seremos 
capazes de fazer?
• Desenvolver sistemas capazes de:
• Reconhecer padrões (voz, imagens, dados científicos, etc);
• Simular inteligência (apresentar soluções ótimas para os mais diversos 
problemas);
• Recomendar livros, vídeos e outros produtos comerciais;
• Minerar dados;
Contato
• www.do.ufgd.edu.br/WillianAmorim
• WillianAmorim@ufgd.edu.br
• paraguassuec@gmail.com