Inteligência Artificial I

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Inteligência Artificial
Professor Vitor Kessler
@vitor_kessler
Introdução
• Campo multidisciplinar da ciência da computação.
• Desenvolve tecnologias autônomas para executar funções.
• Desenvolvimento de sistemas e de algoritmos capazes de realizar tarefas 
que normalmente exigem inteligência humana:
• Criatividade.
• Auto aperfeiçoamento.
• Uso da linguagem.
• Visão computacional.
Introdução
• Os programas:
• Aprendem.
• Raciocinam.
• Reconhecem padrões.
• Inferem.
• Tomam decisões.
• Solucionam problemas.
• Processam e analisam grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente. 
Introdução
• Abordagens principais:
• IA Simbólica:
• Representação de conhecimento por meio de símbolos lógicos.
• Estopim:
• Sistemas especialistas baseados em lógica de primeira ordem construído com Prolog.
• Conhecimento programado diretamente por humanos.
Introdução
• Abordagens principais:
• IA Conexionista:
• Baseada em redes neurais artificiais.
• Uso de Machine Learning.
• Necessidade de grandes massas de dados.
Introdução
• Tipos segundo a capacidade:
• Inteligência artificial limitada (ou estreita): 
• Tem a capacidade de desempenhar determinada tarefa para a qual foi designada.
• Inteligência artificial geral: 
• Tem a capacidade de aprender e desempenhar qualquer tarefa que os seres humanos realizam.
• Superinteligência artificial: 
• Representa a simulação por completo das funcionalidades do cérebro humano, sendo o modelo 
mais avançado de IA.
Introdução
• Tipos segundo a funcionalidade:
• Máquina reativa: 
• Funciona com base em regras pré-programadas e não é capaz de aprender com a experiência ou construir uma memória.
• Forma mais antiga de IA, com alta limitação.
• Memória limitada: 
• Funciona pela análise de comportamentos anteriores que ficaram gravados na memória da IA. 
• Consegue tomar decisões e realizar tarefas.
• Teoria da mente: 
• Em fase de desenvolvimento.
• Tem como função identificar e compreender emoções, crenças, desejos, intenções, pensamentos e sentimentos que 
ocorrem no cérebro humano, melhorando as interações estabelecidas pela IA.
• Autoconsciente: 
• Desenvolvimento de pensamentos e emoções próprias, sem o auxílio de comandos ou algum tipo de pré-programação. 
• Está ciente de seus próprios estados mentais.
• Pode raciocinar sobre o mundo.
• Fica no campo da hipótese.
Introdução
• Desafios da IA:
• Processamento insuficiente de dados.
• Capacidade limitada de hardware.
• Interface Homem-Máquina.
• Custos altos.
• Considerações éticas.
Áreas da IA
• Aprendizado de Máquina (Machine Learning): Algoritmos que permitem que as 
máquinas aprendam com os dados e melhorem seu desempenho ao longo do 
tempo.
• Redes Neurais Artificiais: Modelos inspirados no funcionamento do cérebro 
humano que são usados para processar informações e tomar decisões.
• Processamento de Linguagem Natural (PLN): O estudo da interação entre 
máquinas e linguagem humana, incluindo tarefas como tradução automática, 
reconhecimento de fala e análise de sentimento.
• Visão Computacional: Desenvolvimento de algoritmos e de sistemas capazes de 
entender e de interpretar imagens e vídeos.
• Robótica Inteligente: Combinação de IA e robótica para criar robôs capazes de 
interagir com o ambiente e realizar tarefas complexas.
Áreas da IA
• Sistemas Especialistas: Sistemas de IA projetados para imitar a inteligência 
e o conhecimento de especialistas humanos em um domínio específico.
• Algoritmos Genéticos: Técnicas de otimização baseadas em princípios 
genéticos e em evolução natural, usadas para resolver problemas 
complexos.
• Sistemas de Recomendação: Algoritmos que analisam dados e padrões de 
comportamento do usuário para fornecer sugestões personalizadas.
• IA Conversacional: Tecnologias que permitem a interação entre humanos e 
sistemas de IA por meio de diálogos naturais, como chatbots e assistentes 
virtuais.
Áreas da IA
• Mineração de Dados: Técnicas para descobrir padrões e conhecimentos 
úteis a partir de conjuntos de dados grandes e complexos.
• Reconhecimento de Padrões: Identificação de padrões em dados, como 
reconhecimento facial, detecção de objetos e análise de imagem.
• IA Explicável: Desenvolvimento de métodos e de algoritmos que permitem 
entender e explicar o processo de tomada de decisão de sistemas de IA.
• Agentes Inteligentes: Programas de computador capazes de tomar 
decisões e agir de forma autônoma em um ambiente específico.
Áreas da IA
• Aprendizado Profundo: Subcampo do machine learning, utiliza redes neurais 
(unidades conectadas em rede para a análise de bancos de dados e informações) 
para emular o cérebro humano.
• Processamento de Sinais: Análise e interpretação de sinais, como áudio e vídeo, 
utilizando técnicas de IA.
• IA Responsável: Envolve garantir que a IA seja desenvolvida e implementada de 
forma ética e legalmente responsável.
• Raciocínio Automatizado (Automated Reasoning): Desenvolvimento de 
algoritmos e de técnicas para automatizar o processo de raciocínio lógico, 
permitindo que os computadores cheguem a conclusões ou provem teoremas de 
forma automatizada.
Questões de Concurso
Prova: Quadrix - 2022 - CRT-04 - Assistente de Tecnologia da Informação
Julgue o item, referentes às novas tecnologias. 
O conceito de inteligência artificial (IA) refere-se, unicamente, a duas grandes 
áreas do conhecimento: ciência da computação e matemática.
Questões de Concurso
Prova: Quadrix - 2022 - CRT-04 - Assistente de Tecnologia da Informação
Julgue o item, referentes às novas tecnologias. 
O conceito de inteligência artificial (IA) refere-se, unicamente, a duas grandes 
áreas do conhecimento: ciência da computação e matemática.
Questões de Concurso
Prova: Quadrix - 2022 - CRT-04 - Assistente de Tecnologia da Informação
Julgue o item, referentes às novas tecnologias. 
Em uma visão ampla, a IA pode ser dividida em duas categorias principais: 
machine learning e deep learning. 
Questões de Concurso
Prova: Quadrix - 2022 - CRT-04 - Assistente de Tecnologia da Informação
Julgue o item, referentes às novas tecnologias. 
Em uma visão ampla, a IA pode ser dividida em duas categorias principais: 
machine learning e deep learning. 
Questões de Concurso
Prova: CESPE / CEBRASPE - 2022 - ANP - Regulador de Novas Atribuições 
IV - Cargo 7
Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.
As aplicações em inteligência artificial são definidas como uma subárea da 
área de aprendizagem de máquina (machine learning).
Questões de Concurso
Prova: CESPE / CEBRASPE - 2022 - ANP - Regulador de Novas Atribuições 
IV - Cargo 7
Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.
As aplicações em inteligência artificial são definidas como uma subárea da 
área de aprendizagem de máquina (machine learning).
Questões de Concurso
Prova: Quadrix - 2023 - CRO - SC - Técnico em Informática
No que diz respeito às novas tecnologias, julgue o item.
A inteligência artificial refere-se a um campo de conhecimento que não está 
associado à aprendizagem, uma vez que esta é uma capacidade puramente 
humana; contudo, este campo está associado à linguagem e à inteligência, ao 
raciocínio e à resolução de problemas.
Questões de Concurso
Prova: Quadrix - 2023 - CRO - SC - Técnico em Informática
No que diz respeito às novas tecnologias, julgue o item.
A inteligência artificial refere-se a um campo de conhecimento que não está 
associado à aprendizagem, uma vez que esta é uma capacidade puramente 
humana; contudo, este campo está associado à linguagem e à inteligência, ao 
raciocínio e à resolução de problemas.
Questões de Concurso
Prova: FGV - 2023 - Receita Federal - Auditor-Fiscal (manhã)
Responsible AI (IA Responsável) e Explainable AI (IA Explicável) são conceitos 
importantes no desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial. A IA Explicável 
refere-se à capacidade de explicar como uma decisão foi tomada pelo modelo deIA, 
permitindo que os usuários entendam o processo de tomada de decisão. Já a IA 
Responsável envolve garantir que a IA seja desenvolvida e implementada de forma ética e 
legalmente responsável.
Questões de Concurso
Nesse contexto, sobre Responsible AI, assinale a afirmativa incorreta.
A A Responsible AI envolve garantir que a IA seja desenvolvida e implementada de forma ética e legalmente 
responsável.
B A Responsible AI considera as implicações sociais e os potenciais efeitos negativos que o sistema pode ter 
sobre as pessoas. 
C A Responsible AI é sinônimo de IA Explicável, pois ambas se referem à tomada de decisões éticas e 
transparentes.
D Uma IA pode ser responsável, mas ainda ser opaca e não explicável, tornando difícil para os usuários 
entenderem como as decisões são tomadas. 
E A Responsible AI leva em consideração o ciclo de vida da IA, desde a concepção até a desativação, e sua 
responsabilidade ética em cada fase.
Questões de Concurso
Prova: FGV - 2023 - Receita Federal - Auditor-Fiscal (manhã)
Responsible AI (IA Responsável) e Explainable AI (IA Explicável) são conceitos 
importantes no desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial. A IA Explicável refere-se à capacidade 
de explicar como uma decisão foi tomada pelo modelo de IA, permitindo que os usuários entendam o 
processo de tomada de decisão. Já a IA Responsável envolve garantir que a IA seja desenvolvida e 
implementada de forma ética e legalmente responsável.
Nesse contexto, sobre Responsible AI, assinale a afirmativa incorreta.
A A Responsible AI envolve garantir que a IA seja desenvolvida e implementada de forma ética e legalmente 
responsável.
B A Responsible AI considera as implicações sociais e os potenciais efeitos negativos que o sistema pode ter 
sobre as pessoas. 
C A Responsible AI é sinônimo de IA Explicável, pois ambas se referem à tomada de decisões éticas e 
transparentes.
D Uma IA pode ser responsável, mas ainda ser opaca e não explicável, tornando difícil para os usuários 
entenderem como as decisões são tomadas. 
E A Responsible AI leva em consideração o ciclo de vida da IA, desde a concepção até a desativação, e sua 
responsabilidade ética em cada fase.
Questões de Concurso
Prova: FGV - 2021 - TJ-RO - Analista Judiciário - Analista de Sistema – 
Desenvolvimento de Sistema
A Inteligência Artificial (IA) apoia o desenvolvimento de soluções tecnológicas capazes de realizar atividades 
similares às capacidades cognitivas humanas. Como exemplo, a plataforma Sinapses, desenvolvida pelo Tribunal 
de Justiça do Estado de Rondônia (TJRO) e adaptada para uso nacional, gerencia o treinamento supervisionado de 
modelos de IA. Em soluções de IA, a tecnologia que possui a capacidade de melhorar o desempenho na realização 
de alguma tarefa por meio da experiência usando dados de treinamento, podendo ser supervisionado ou não, é 
o(a):
A Motor de Inferência (Inference Engine) de Sistemas Especialistas (Expert Systems);
B Raciocínio Automatizado (Automated Reasoning);
C Compreensão de Linguagem Natural (Natural-Language Understanding);
D Representação do Conhecimento (Knowledge Representation) usando Lógica de Primeira Ordem (First Logic 
Order);
E Aprendizado de Máquina (Machine Learning).
Questões de Concurso
Prova: FGV - 2021 - TJ-RO - Analista Judiciário - Analista de Sistema – 
Desenvolvimento de Sistema
A Inteligência Artificial (IA) apoia o desenvolvimento de soluções tecnológicas capazes de realizar atividades 
similares às capacidades cognitivas humanas. Como exemplo, a plataforma Sinapses, desenvolvida pelo Tribunal 
de Justiça do Estado de Rondônia (TJRO) e adaptada para uso nacional, gerencia o treinamento supervisionado de 
modelos de IA. Em soluções de IA, a tecnologia que possui a capacidade de melhorar o desempenho na realização 
de alguma tarefa por meio da experiência usando dados de treinamento, podendo ser supervisionado ou não, é 
o(a):
A Motor de Inferência (Inference Engine) de Sistemas Especialistas (Expert Systems);
B Raciocínio Automatizado (Automated Reasoning);
C Compreensão de Linguagem Natural (Natural-Language Understanding);
D Representação do Conhecimento (Knowledge Representation) usando Lógica de Primeira Ordem (First Logic 
Order);
E Aprendizado de Máquina (Machine Learning).
	Slide 3: Inteligência Artificial
	Slide 4: Introdução
	Slide 5: Introdução
	Slide 6: Introdução
	Slide 7: Introdução
	Slide 8: Introdução
	Slide 9: Introdução
	Slide 10: Introdução
	Slide 11: Áreas da IA
	Slide 12: Áreas da IA
	Slide 13: Áreas da IA
	Slide 14: Áreas da IA
	Slide 15: Questões de Concurso
	Slide 16: Questões de Concurso
	Slide 17: Questões de Concurso
	Slide 18: Questões de Concurso
	Slide 19: Questões de Concurso
	Slide 20: Questões de Concurso
	Slide 21: Questões de Concurso
	Slide 22: Questões de Concurso
	Slide 23: Questões de Concurso
	Slide 24: Questões de Concurso
	Slide 25: Questões de Concurso
	Slide 26: Questões de Concurso
	Slide 27: Questões de Concurso