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Workshop
Inteligência
de Máquina

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Estes são alguns dos tópicos que podem ser compostos em um workshop. Não se preocupe se você não conhece muitos desses termos, nossa intenção é torná-los familiares para você. Podemos montar o workshop com os itens que você selecionar, pode ser um só, apenas alguns ou todos eles. O workshop pode ser dado em uma tarde, um dia inteiro ou dois/três dias em sequência, dependendo da quantidade de itens e profundidade de exposição que você desejar. O objetivo final é o mesmo: ganhar uma visão dos principais termos e conceitos envolvidos em Data Mining e Inteligência de Máquina.

Veja Aqui Alguns Exemplos de
Transparências Desse Seminário

Conteúdo do Workshop (Selecione os itens que interessam)

Dados, Informação e Conhecimento
O caos e a ordem, a regularidade e o randômico
Teoria da Informação, Algorithmic Information Theory, Claude Shannon
Teoria da Computação, o que é computável e o que não é
Há regularidades sem conhecimentos do domínio?
Exemplos Práticos
Redes Neurais e Conexionismo
Origens do PDP (Rumelhart e McClelland)
Para Que Servem
Classificação/Reconhecimento/Predição de Padrões
Memória Associativa (CAM), Otimização
Aprendizagem supervisionada e não-supervisionada
Neocognitron, Perceptrons, o caso do XOR, os MLPs
Backpropagation, Feedforward
As SOMs de Kohonen, ARTs, SRNs, Hopfield, Sistemas híbridos
Representação de Conhecimento e Inferência
Sintaxe e Semântica
Cálculo Proposicional e Lógica de Primeira Ordem
Regras de Produção, Encadeamento Forward/Backward
Frames e Scripts, Semantic Networks
Case-Based Reasoning, Qualitative Reasoning
Ontologias Para Compartilhamento de Conhecimento
Sistemas Especialistas
Bases de Conhecimento
Aquisição de Conhecimento
Mycin, Dendral, Prospector, Certainty Factors
Habilidades de Explanação, Algoritmo RETE
SE Modernos (Exemplos de Produtos)
CYC: A Máquina de Common Sense
Ontologias, Knowledge Engineering e as VLKB
Teorema de Bayes, Bayesian Belief Networks
Machine Learning
Indução de Regras
Concept Learning
Decision Trees
Explanation-Based Learning
Reinforcement Learning
Minimum Description Length
FOIL, ID3, C4.5, Simulated Annealing
Inductive Logic Programming, Multistrategy Learning
Computational Learning Theory
Computação Evolucionária, Algoritmos Genéticos
O Que é Programação Genética
Fitness Functions, Populações, Crossovers, Mutações
Aplicações, Vantagens, Desvantagens
Information Retrieval
Aquisição Léxica
Aquisição Semântica
WordNet, Busca na WWW
Bancos de Dados Textuais
Data Mining
Como Funciona
Data Preparation
Clustering
Regressão, Classificação
Principais Algoritmos
Principais Produtos
Uma análise das vantagens e desvantagens dos principais produtos disponíveis no mercado brasileiro
Agentes Inteligentes
Agentes Organizacionais e Pessoais, Desktop x Internet
Mobilidade, Colaboração
Aplicações
Inteligência Artificial Distribuída (DAI)
  • Sistemas Blackboard
  • Agentes Cooperativos
  • Processamento de Linguagem Natural
    Fonologia, Morfologia, Sintaxe, Semântica, Pragmática, Análise de Discurso
    Gramáticas Livres de Contexto, ATNs
    Word Disambiguation, Reconhecimento da Fala, Tradução Automatizada
    Geração de Linguagem Natural, Métodos Template-Based
    Outros Assuntos
    Sistemas Fuzzy e Rough Sets
    Intelligent User Interfaces, Intelligent Tutoring Systems
    Knowledge Engineering
    Visão Computacional, Robótica
    Ciência Cognitiva
    Aquisição Automática de Conhecimento
    PSSH, o Problema do Aterramento dos Símbolos
    Frame Problem, o Teste de Turing, o Quarto Chinês
    Complexidade da Aprendizagem Neural
    Referências (onde aprender mais)

    Para maiores informações, consulte-nos: snavega@attglobal.net

    LIVRO JÁ DISPONÍVEL

    Pensamento Crítico e Argumentação Sólida

    Vença suas batalhas pela força das palavras

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