Inteligência artificial: inferindo resultados e tendências

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Inteligência artificial: inferindo resultados e tendências

  1. 1. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL INFERINDO TENDÊNCIAS E PROJETANDO RESULTADOS Claudio Lima - Licenciatura em Computação Orientação: Prof. Ms. Rodrigo Goulart Profª. Ms. Cláudia Goulart Outubro/2010
  2. 2. CONTEXTO • Inteligência Artificial: área de pesquisa da Ciência da Computação que dedica-se a buscar métodos ou dispositivos computacionais que possuam ou simulem a capacidade humana de resolver problemas. • Comportamento racional é fazer a coisa certa: o que é esperado para maximizar a realização do objetivo, dada a informação disponível. • Mudança de paradigma: programação imperativa > lógica STEWART RUSSEL & PETER NORVIG / BITTENCOURT, GUILHERME
  3. 3. UTILIZAÇÃO – Sistemas especialistas; – Deep Blue, da IBM: lógica (xadrez); – Diagnóstico: softwares de diagnóstico médicos baseados em dados probabilísticos foram capazes de executar tarefas no nível de um médico especialista. – Planejamento autônomo e escalonamento: a milhões de quilômetros da Terra, o programa Remote Agent da NASA controla as operações de uma nave espacial – Captchas: sistemas distinguindo humanos de outros sistemas
  4. 4.  Visa capacitar jovens em situação de vulnerabilidade social para a inserção no mundo do trabalho. Duração: 320 horas (4 meses)  Estudantes entre 15 e 21 anos, Ensino Médio, escola pública. Aulas diárias, contra-turno escolar. Formação integral: Informática, Português-Inglês, Psicologia, palestras e visitas técnicas a empresas de tecnologia.
  5. 5. Objetivos • Inferir, através da utilização de algoritmos de Inteligência Artificial sobre uma base de dados, informações úteis para a coordenação do projeto. – Quais variáveis podem ter exercido maior influência na nota de seleção dos alunos do projeto?
  6. 6. METODOLOGIA - Base de dados: projeto de extensão da própria Universidade (Jovem Profissional Feevale). Utilizou-se de 125 registros para esta experiência. - Utilizando o algoritmo J48 (árvore de decisão) inseriu-se os dados (booleano, inteiro e categorias) no ambiente; - Através de tarefas associadas de classificação, treinou-se o algoritmo para selecionar o melhor modelo de inferência possível, através de alterações nas leituras e modificações no baseline.
  7. 7. - Árvore de decisão dos dados iniciais
  8. 8. -Árvore de decisão otimizada
  9. 9. RESUMO EXPERIMENTO
  10. 10. RESULTADOS  Após os testes, o melhor resultado obtido (atributos Renda agrupada + Nota, cf. fig.1) foi de 34,4 %, sugerindo que, em geral, alunos com maior renda tendem a obter melhores notas.  Cientes de que este valor não atingiu 50%, mínimo estipulado para caracterizar um resultado significante, considerou-se que os resultados carecem de mais instâncias para permitir uma leitura mais concreta.
  11. 11. CONSIDERAÇÕES FINAIS  Embora a utilidade da pesquisa possa parecer pequena, baseou- se em um projeto iniciante, o que significa dizer que no futuro este baseline tende a ser ampliado em seus exemplos e possibilite melhores resultados.  Deve-se considerar também que a Inteligência Artificial é uma área ainda jovem, porém promissora. A considerar pela imensa quantidade de dados geradas por computadores e Internet, associada a softwares de data mining a IA pode ser o futuro da estatística e projeção de tendências.;
  12. 12. REFERÊNCIAS • RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro, Campus, 2004 • BITTENCOURT, Guilherme. Inteligência artificial: ferramentas e teorias. 3. ed. Florianópolis, SC: UFSC, 2006. • LUCENA, Carlos J. P. Inteligência artificial e engenharia de software. Rio de Janeiro, RJ: Jorge Zahar, Pontifícia Universidade Católica do Rio
  13. 13. Contato claudiolima@feevale.br twitter.com/claudiodelima Apresentação disponível em www. slideshare.net/claudiodelima

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