Inteligência Artificial e Knowledge Management

Em Outubro de 1987, um Sistema Especialista validou e autorizou, automaticamente, um empréstimo a uma pessoa que afirmou estar trabalhando há 20 anos no mesmo emprego. Parecia ser um bom candidato ao empréstimo. Exceto pelo fato de esse candidato declarar, no mesmo formulário, ter somente 18 anos de idade Porque o computador não percebeu este problema? Porque não foi óbvio para o Sistema Especialista um detalhe que qualquer humano não teria problema em perceber?

Se alguém lhe apresentar um programa de Inteligência Artificial, você saberia o que fazer com ele para avaliar se o programa é realmente inteligente?

Até que ponto as Redes Neurais conseguem ser soluções para problemas de predição?

Que tipo de "pedra preciosa" podemos obter com o Data Mining? Data Mining vai resolver nosso problema conceitual com os dados?

Por que a Inteligência Artificial não "explodiu" até hoje? Por que é tão difícil criar máquinas inteligentes?

Essas e outras perguntas pretendemos responder neste seminário. O enfoque é explicar o porque das coisas, de forma que os presentes possam avaliar as futuras situações de acordo com critérios sólidos. E não faltarão oportunidades para isso, já que este é um assunto cada vez mais presente em nosso dia a dia.

Com a entrada do Knowledge Management e do Business Intelligence na pauta do dia das empresas, temos que conhecer de perto o que significa "conhecimento" e como diferenciá-lo de informação e dados. Pretendemos apresentar o que é necessário entender para poder avaliar as inúmeras opções de produtos que estão surgindo.

Duração: 3h e 15 min (2 sessões de 1,5h mais coffee break)

Público Alvo: Diretores e Gerentes de todas áreas (Informática, Marketing, Finanças, Produção, Vendas, Etc)

Pré-requisitos: Nenhum

Conteúdo Programático

	As Revoluções Industrial, da Informação e do Conhecimento Dados, Informação, Conhecimento, Sabedoria
	O Novo Paradigma: Inovação e Conhecimento
	A Sopa de Letras: Entendendo o Que Significam KDD, KM, DM, OLAP, KBS, EIS, DSS, KA, MIS, CAI, ITS, NLP, DWh, OM
	Business Intelligence na Empresa O Valor Desperdiçado em Treinamento Não Recuperado
	Data Mining: Extraindo Ouro de Um Mar de Dados O Que os Dados Podem nos Informar? Como Funciona um Data Mining? Um Sumário das Principais Técnicas Pré-Requisitos Para um Bom Data Mining Até Onde Podemos ir Com o Data Mining?
	Inteligência Artificial: Pode a Máquina Pensar? Por Que a IA Não Funcionou Até Hoje? A Complexidade de Viver Neste Mundo Como é Difícil Entender Nossa Linguagem Natural Conceitos Tradicionais de IA Redes Semânticas, Lógica e Representação de Conhecimento Inferência, Busca e Planejamento Linguagem Natural e Bases de Conhecimento Por Que os Sistemas Especialistas São Tão Frágeis? O Problema da Aquisição de Conhecimento O Problema do Aterramento dos Símbolos Os Avanços com Redes Neurais Como Funcionam as Neural Networks? Suas Vantagens e Desvantagens Alguns Projetos de IA Atuais CYC, a Máquina do Common Sense de Lenat Soar, ACT-R e outros Algumas Críticas a Esses Projetos As Últimas Notícias do Front Resultados Recentes de Sistemas Conexionistas e Híbridos Robôs de Última Geração (Cog, Robokoneko e outros) Agentes Inteligentes e Internet IA, Ciência Cognitiva e Neurociência
	Conclusões e Sumário
	Referências (onde aprender mais)
	Debate

Se você quiser conhecer mais sobre alguns dos temas tratados neste seminário, você pode ler este artigo

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Mais informações: snavega@attglobal.net