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Sinopse

Chegou a hora de construir um robô? Um robô que vai ‘aprender’ melhor que os humanos e vai ‘dominar o mundo’? Inteligência Artificial é muito mais do que construir robôs e dominar o mundo. Neste componente curricular você vai ver Conceito e aplicações de Inteligência Artificial, Representação de Conhecimento, Agentes, Tutores e Sistemas Inteligentes: conceitos, propriedades, arquiteturas e suas aplicações na educação. Veremos a diferença entre Mineração de Dados Educacionais, Learning Analytics e Academic Analytics. Teremos um curso orientado a dados e que fará você refletir sobre a aplicação da IA para Educação, sendo capaz de identificar questões éticas e necessidades de alunos, professores e gestores da área.

Vídeo

Classificações

60%
40%

Clássicas

Ativas

10%
90%

Provas

Atividades

40%
60%

Teórica

Prática

50%
50%

Social

Técnica

60%
40%

Individuais

Em grupo

90%
10%

Presencial

EAD


Podcast

Velocidade 1.0x

Materiais


Conhecimentos / Competências Desejados

Raciocínio Lógico; Lógica de programação; Automotivação.

Tópicos

    Sem tópicos cadastrados


Obstáculos

O que mais prejudica em Inteligência Artificial geralmente, é a dificuldade que o aluno possa trazer em probabilidade e em programação. Apesar de a programação não ser um pré-requisito para o curso deste componente curricular, saber manipular bases de dados e interpretar o que os dados possam dizer auxilia muito na construção de ferramentas úteis em IA. O mito que é construído pelas telas de cinema, de que IA é algo futurístico que vai dominar o mundo e acabar com os seres humanos também dificulta às vezes, causando um certo medo de desenvolver ferramentas assertivas para cada um dos conteúdos. Uma outra dificuldade é a automotivação, que tende a diminuir depois da primeira nota. Quanto a isso, é necessário um esforço maior do aluno para vencer. E dizer que sempre pode contar com os professores.

Metodologias

Não há metodologias cadastradas

Perguntas Frequentes

NÃO! A dificuldade está no nível de dedicação que você pode ter que atribuir a um conteúdo específico ou à disciplina como um todo. Não existe conteúdo tão difícil que um treino maior não o torne superável.
NÃO! Você pode ter facilidade com a probabilidade ou com o uso do R e do Python. Mas mesmo assim é necessário um tempo de dedicação fora do “encontro síncrono” para que seja possível a consolidação das definições.
NÃO! Ser bonzinho definitivamente não é “facilitar” para que se cumpra a carga horária sem aprender. Ser bonzinho aqui é fazer o que estiver ao alcance para que o aluno possa aproveitar o conteúdo de forma a cumprir a carga horária absorvendo o que é necessário para desenvolver aplicações em Inteligência Artificial aplicada à Educação.
É muito provável que, se você possui dificuldades com a probabilidade, você as leve para a inteligência artificial também. Mas sempre existe a possibilidade de se dedicar mais, resolver exercícios direcionados e aproveitar os professores para esclarecer suas dúvidas.
NÃO! Apesar de existirem questões similares na internet, é muito provável que existam mudanças para que você seja capaz de refletir sobre um conteúdo e construir o seu raciocínio de forma mais consolidada possível.
2025

Índices de aprovação

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Aprovados 0%
Reprovados 0%
Nota média (todas as unidades)
0
Nota média por unidade
Unidade 1 N/A
Unidade 2 9.7
Unidade 3 4.2

Conteúdos

Ementa

  • Conceito e aplicações de Inteligência Artificial. Representação de Conhecimento. Agentes, Tutores e Sistemas Inteligentes: conceitos, propriedades, arquiteturas e suas aplicações na educação.

Referências

  • Livro: Inteligência artificial Outros: LIVRO - POOLE,David; MACKWORTH, Alan. Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents. Cambridge: Cambridge University Press, 2010. Outros: LIVROS ONLINE GRATUITOS Outros: TOP 20 ARTIFICIAL INTELLIGENCE BOOKS ONLINE Outros: LIVROS ONLINE GRATUITOS EM BIG DATA E IA Outros: APOSTILA UECE - ONLINE Outros: DEEP LEARNING BOOK - DSA Site: World Economic Forum - AI Ethics Framework Site: Fast.ai Site: Uma introdução Didática aos Algoritmos de Classificação de Machine Learning Site: Deep Learning Book - Função de Ativação Site: https://www.gov.br/inep/pt-br/acesso-a-informacao/dados-abertos/indicadores-educacionais Site: O que são bots e suas principais aplicações Site: Lista de Artigos do Congresso Learning Analytics

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      Professor

      Ismenia Blavatsky de Magalhães
      Email: ismenias@imd.ufrn.br
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