---

Área de concentração: 55134 - Ciências de Computação e Matemática Computacional

Criação: 14/12/2021

Nº de créditos: 12

Carga horária:

Teórica Por semana	Prática Por semana	Estudos Por semana	Duração	Total
4	0	8	15 Semanas	180 Horas

Docentes responsáveis:

Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
Cláudio Fabiano Motta Toledo
Danilo Hernane Spatti

Objetivos:

A disciplina tem três objetivos principais. Primeiro, introduzir o aluno na aplicação de Inteligência Artificial e em
cenários industriais, identificando as principais abordagens sendo proposta para aplicação da IA na indústria.
Segundo, apresentar conceitos de modelagem matemática de problemas industriais e critérios para escolha e
integração dos métodos de IA. Validar os modelos e métodos em dados industriais, obtidos junto a indústrias ou
reportados em artigos científicos.

Justificativa:

O potencial transformador da IA está impactando nas indústrias, alavancando ainda mais a quarta revolução industrial, chamada indústria 4.0. Assim, surgiu o conceito da Inteligência Artificial Industrial do inglês Industrial Artificial Intelligence, cujo foco está no desenvolvimento, validação e implantação de vários algoritmos de IA para aplicações industriais, funcionando como uma ponte entre os resultados das pesquisas acadêmicas e as demandas da indústria. Logo, a disciplina se justifica ao estabelecer esta ponte para alunos que poderão se familiarizar com os desafios da implantação das técnicas de IA na indústria.

Conteúdo:

Revisão de conceito básicos de inteligência artificial: análise e pré-processamento de dados, aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. Revisão de modelagem matemática focada em problemas industriais. Critérios para escolha e integração dos métodos de IA na indústria: codificação, decomposição e otimização de dois níveis. Arquiteturas para IA-industrial: IRA, RAMI 4.0, Arquitetura 5C. Desenvolvimento de modelos e aplicações baseados em estudos de casos: IA DevOps e MLOps.

Forma de avaliação:

Média ponderada das notas de provas, seminários, monografia ou trabalhos práticos entregues durante o curso.

Observação:

Oferecimento apenas presencial

Bibliografia:

Fundamentais:
Russell, Stuart, and Peter Norvig. "AI a modern approach." Ed. Prentice-Hall, 2009.

Carvalho A, Faceli K, Lorena A, Gama J. Inteligência Artificial–uma abordagem de aprendizado de máquina. Rio de Janeiro: LTC,. 2011.   

Lee, J., Singh, J. and Azamfar, M., 2019. Industrial artificial intelligence. arXiv preprint arXiv:1908.02150.