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Módulo 1: Introdução à Inteligência Artificial
ste módulo apresenta aos alunos os conceitos fundamentais da Inteligência Artificial (IA), incluindo sua história, definições-chave, aplicações e as considerações éticas relacionadas à IA. Os alunos obterão uma compreensão ampla do que é IA e seu impacto potencial em várias indústrias.
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Fundamentos da Inteligência Artificial
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Aspectos de Inteligencia Artificial

Módulo 1: Introdução à Inteligência Artificial

Visão Geral:

Este módulo apresenta aos alunos os conceitos fundamentais da Inteligência Artificial (IA), incluindo sua história, definições-chave, aplicações e as considerações éticas relacionadas à IA. Os alunos obterão uma compreensão ampla do que é IA e seu impacto potencial em várias indústrias.

Objetivos de Aprendizagem:

  • Compreender os conceitos básicos e definições de Inteligência Artificial.
  • Traçar a história e evolução da IA.
  • Identificar as principais aplicações e tipos de IA.
  • Discutir as considerações éticas e o impacto societal da IA.
  • Familiarizar-se com o estado atual e as tendências futuras da IA.

Lição 1: Fundamentos da Inteligência Artificial

Visão Geral da Lição:

Esta lição fornece uma compreensão fundamental da IA, cobrindo definições essenciais, marcos históricos e os princípios básicos que sustentam as tecnologias de IA. Ela prepara o terreno para uma exploração mais detalhada nas lições subsequentes.

Objetivos de Aprendizagem:

  • Definir Inteligência Artificial e termos relacionados.
  • Resumir os principais marcos históricos no desenvolvimento da IA.
  • Explicar os princípios básicos e técnicas utilizadas na IA.

Roteiro da Lição:

  1. Introdução à IA

    • Definição de IA
    • Diferença entre IA, Aprendizado de Máquina (ML) e Aprendizado Profundo (DL)
    • Termos e conceitos chave

  2. Contexto Histórico

    • História inicial e pioneiros da IA
    • Principais marcos no desenvolvimento da IA
    • Evolução da IA ao longo das décadas

  3. Princípios Básicos da IA

    • Como a IA funciona: dados, algoritmos e modelos
    • Visão geral do Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo
    • Técnicas e abordagens comuns da IA (por exemplo, redes neurais, processamento de linguagem natural, visão computacional)

  4. Aplicações da IA

    • IA em várias indústrias (saúde, finanças, transporte, etc.)
    • Estudos de caso e exemplos do mundo real

  5. Considerações Éticas

    • Dilemas éticos e desafios na IA
    • Viés e justiça na IA
    • Considerações regulatórias e políticas

  6. Estado Atual e Tendências Futuras

    • Avanços recentes na IA
    • Possibilidades futuras e tendências
    • O impacto da IA no trabalho e na sociedade