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Portfólio de Inteligência Artificial

Este repositório apresenta os portfólios desenvolvidos durante a disciplina de Inteligência Artificial, no curso de Engenharia de Software da Universidade de Brasília.

Baseado nos princípios pedagógicos de Benigna Maria de Freitas Villas Boas (2008), este portfólio é uma coleção comentada e reflexiva de conteúdos, conceitos, algoritmos e análises voltados à Inteligência Artificial, elaboradas ao longo da disciplina. É mais do que uma simples reunião de conteúdos, o portfólio é uma ferramenta de aprendizagem ativa, autoavaliação e demonstração de competências.

  • Portfólio 2


    Exploração de algoritmos de busca cega e informada, incluindo implementações práticas e análises de desempenho.

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  • Portfólio 3


    Implementação e análise de Problemas de Satisfação de Restrições (CSPs) com exemplos práticos e otimizações.

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Objetivos do Portfólio

  • Demonstrar habilidades, competências e valores aprendidos ao longo dos estudos da disciplina;
  • Refletir sobre os conteúdos trabalhados em sala de aula e fora dela;
  • Explicar conceitos com autoria própria, a partir das aulas, pesquisas e estudos individuais;
  • Servir como instrumento de avaliação formativa pelo professor;
  • Organizar produções autorais, como textos, códigos e projetos, com análise crítica e contextualização.

Estrutura dos Tópicos

Os temas do portifólio foram estruturados segundo os seguintes elementos:

  1. Introdução ao Conteúdo
  2. Apresentação da importância do tema no contexto socioeconômico, político e tecnológico.
  3. Exploração e Análise Crítica
  4. Organização dos conceitos, com materiais pesquisados, referenciados e comentados.
  5. Problemas, Projetos e Aplicações
  6. Proposição de exercícios, problemas ou projetos autorais com soluções desenvolvidas e comentadas.
  7. Conclusão
  8. Reflexão sobre vantagens, limitações e principais aprendizados do tópico.

Capítulos do Portifólio

  1. Introdução à Inteligência Artificial
  2. Histórico, estado da arte, benefícios, riscos, agentes inteligentes, ambientes e racionalidade.
  3. Resolução de Problemas por Busca
  4. Busca cega, informada e em ambientes complexos com algoritmos implementados em Python.
  5. Problemas de Satisfação de Restrições
  6. Modelagem e resolução de CSPs (Constraint Satisfaction Problems).
  7. Agentes Lógicos
  8. Representação do conhecimento e inferência por meio da lógica proposicional e de predicados.
  9. Incerteza e Redes Bayesianas
  10. Probabilidade, inferência bayesiana, filtros de Kalman e raciocínio probabilístico ao longo do tempo.
  11. Aprendizado de Máquina
  12. Fundamentos do aprendizado supervisionado, não supervisionado e suas aplicações práticas.

Tecnologias e Ferramentas Utilizadas


Formato de Apresentação

Este portfólio utiliza o formato de relatório estruturado com navegação digital, utilizando o MkDocs. Outras formas, como fichamento, mapa mental ou vídeo, poderão ser adicionadas conforme a necessidade.

Todos os materiais são referenciados e comentados, em conformidade com os critérios de avaliação da disciplina.


Autor: Jefferson Sena

Estudante de Engenharia de Software - Universidade de Brasília (UnB)
Repositório acadêmico desenvolvido para a disciplina de Inteligência Artificial


Licença

Este material é disponibilizado sob a Licença MIT. Uso educacional incentivado.


“O portfólio é um instrumento de avaliação e reflexão que permite que o estudante se reconheça em sua própria trajetória de aprendizagem.”
Benigna Maria de Freitas Villas Boas (2008)