ECO5056 - Inteligência Artificial e Ciência de Dados

Carga Horária

Docentes responsáveis
Antonio Ribeiro de Almeida Junior
Cristian Marcelo Villegas Lobos
Gabriel Adrian Sarries

Objetivo
Educar criticamente os alunos nas áreas de Inteligência Artificial, Ciência de Dados e Gestão 5.0 para aplicarem o conhecimento na pós-graduação e vida profissional, incluindo treinamento prático em diversos métodos da Inteligência Artificial.

Conteúdo
I ) Inteligência Artificial (IA)
Conceitos básicos em Inteligência Artificial: 1) Machine Learning; 2) Deep Learning; 3) Redes neurais; 4) Inteligência Artificial Dedutiva; 5) Elaboração de bots; 6) Interações corpo máquina.

II) Críticas à Inteligência Artificial
Teorias sobre o desenvolvimento tecnológico – Media Ecology e Teorias Críticas. Revoluções Industriais, trabalho e conflitos sociais: algumas histórias tecnológicas. Da Teoria de Sistemas às tecnologias atuais. Linhas do tempo cibernético. Trabalho e transformação tecnológica. Automação, precariedade e desemprego. Mercado de trabalho: profissões emergentes e em extinção. Novas condições de trabalho. Representação sindical. Novas tecnologias e novos desafios para a democracia. Privacidade e Direitos Humanos. Algoritmos e controle social. Algoritmos, preconceitos e discriminação digital. Algoritmos e repressão. Algoritmos e questões ambientais. Comunicação e informação. Guerras Híbridas e tecnologia. Estado do bem-estar e Estado punitivo. Inteligência Artificial: benefícios e riscos. Robôs: benefícios e riscos.

III) Ciência de Dados: conceito, fundamentação, histórico, princípios, ciências que a compõem. Estatística Multivariada (MANOVA, An. Discriminante, Funções Canônicas), Estatística para Gestão e Estatística Robusta abordagem Prática. Tabelas de contingência, desdobramento. Machine Learning (ML), conceito, fundamentação. ML Supervisionado (para classificação – Redes Neurais, Random Forest, SVM, NB, etc. e para predição- Regressão Robusta, SGD, SVR, KNeighbors, RFR, etc.) e não Supervisionado (PCA, Biplot, Cluster, Factor, etc.), algoritmos, finalidades, interpretação de resultados. Amostragem não aleatória, pesquisas na internet. Dimensionamento amostral para machine learning. Big data - Small data - trade off. Visual analytics. Software: SQL, SAS, R, SPSS, Statistica, Python. SQL para data mining e prototipação para Inteligência Artificial Dedutiva. Conhecimento básico em Gestão Sistêmica para interpretar resultados da Ciência de Dados em Gestão: sistemas mundiais de gestão (TQM, BSC, Lean 6 Sigma, PNQ, Toyota, Porsche, Amazon, Uber, Google, Microsoft, etc.). Certificação Internacional da Qualidade (ISO-9000-14000-27000-17025, GlobalGAP, OHSAS, S A, FSC, etc.), auditoria (1ª, 2ª e 3ª partes). Gestão de Risco (FMEA/FTA, Matriz, RCA, etc.). Gestão de Inovação (Lean Startup, L. Canvas, QFD, etc.). Indústria, serviços, fazenda, mineração e Gestão 4.0.

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