Inteligência Computacional

Objetivo terminal

Ao fim deste curso, o aluno deverá ser capaz de aplicar adequadamente algoritmos de inteligência computacional a problemas de classificação de vetores e avaliar os efeitos dessa aplicação.

Tópicos:

Pré-requisitos

Para acompanhar adequadamente o curso, o aluno deve sentir-se confortável com os seguintes tópicos:

Espaços euclidianos

Sejam os vetores $\boldsymbol a = [1, 0]$ e $\boldsymbol b = [1, 1]$. Calcule a norma L2 de $\boldsymbol a + 3 \boldsymbol b$.

Derivadas e regra da cadeia

Calcule $\frac{d}{dx} \cos(x^2)$.

Programação em Python

O programa abaixo calcula a somatória dos elementos de uma lista $A$. Modifique-o para que retorne uma lista $B$ tal que $B[n]$ é a somatória de todos os elementos de $A$ com índice menor que $n$:


In [1]:
A = [1, 4, 3, 2, 1, -5, -3, -2, 4, -3, 1]

cumsum = 0
for x in A:
    cumsum += x
print cumsum


3

Análise de algoritmos

Mostre que o programa acima executa em $O(N)$ operações, onde $N$ é o número de elementos da lista $A$.

Probabilidade

A cada dia de uso contínuo, um disco rígido tem chance de falha catastrófica (queimar) igual a $p$. Calcule o tempo de vida esperado para esse disco rígido, assumindo que ele é usado continuamente.

Atividades do curso

Discussões

Este curso envolve o estudo e análise de diversas soluções para o mesmo problema, que é o problema da classificação de vetores. Durante as etapas de exposição e discussão, os alunos são convidados a contribuir:

  • Com suas experiências pessoais, reflexões ou outros comentários pertinentes;
  • Respondendo (ou contribuindo com a resposta) a perguntas específicas propostas pelo instrutor.

Resoluções de exercícios

Ao fim de cada unidade, há uma série de exercícios propostos. Eles deverão ser resolvidos e entregues em sala de aula. Os exercícios fazem parte do processo de aprendizado e podem ser discutidos em grupo e com o instrutor, mas é importante que cada aluno faça sua própria versão final, usando suas próprias palavras e/ou métodos.

Embora o curso sugira o uso do pacote sklearn, há outros que também podem ser usados. O pacote Weka, em especial, já traz implementações de diversos algoritmos de aprendizado e pode ser usado para os exercícios computacionais.

Avaliação

Ao fim do curso, cada aluno receberá uma nota de 0 a 10, distribuídos da seguinte forma:

  • 5 pontos: participação em sala de aula, contribuindo ativamente com as discussões
  • 5 pontos: média das notas das listas de exercícios realizadas em cada unidade

Além desses pontos, cada aluno pode, opcionalmente, contribuir com material adicional ao curso. Este material será disponibilizado em um repositório de acesso livre. A contribuição desejada deve ser negociada com o instrutor, e valerá até 2 pontos adicionais.


In [ ]:


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