ROTEIRO DE AULA PRÁTICA – FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

⚠️ATENÇÃO: Recomenda-se que o aluno modifique o conteúdo para evitar qualquer forma de cópia. Não nos responsabilizamos por eventuais cópias.

ROTEIRO DE AULA PRÁTICA

DISCIPLINA: FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

UNIDADE: U3 – LÓGICA NEBULOSA

AULA: A4 – LÓGICA NEBULOSA EM SISTEMAS ESPECIALISTAS

TEMPO PREVISTO DE EXECUÇÃO: 3h

(Campo obrigatório – não aparecer em nenhum RAP)

OBJETIVOS

(Exibição para todos)

• Introduzir o uso do Octave na resolução de problemas práticos de Lógica Nebulosa.

• Comparar um programa não baseado em Lógica Nebulosa com um programa baseado nessa técnica, apontando as vantagens do segundo tipo em uma classe de problemas propícia para seu uso.

• Resolver um problema simples usando Lógica Nebulosa.

INFRAESTRUTURA

(Exibição docente/tutor, obrigatório se houver)

Instalações:

• Laboratório de Informática

Equipamentos:

• Computador (~1 unid. por aluno)

SOLUÇÃO DIGITAL

(Obrigatório se houver – aparecer para todos)

Octave Simulador:

• GNU Octave é uma linguagem computacional desenvolvida para computação matemática.
• Possui uma interface em linha de comando para a solução de problemas numéricos, lineares e não-lineares.
• É usada em experimentos numéricos.
• Faz parte do projeto GNU e é software livre sob a licença GPL.

🔗 https://octave.org

EPI – EQUIPAMENTO DE PROTEÇÃO INDIVIDUAL

(Campo obrigatório – aparecer para todos)

• Não se aplica

PROCEDIMENTOS PRÁTICOS

(Obrigatório – todos)

Procedimento/Atividade nº 1

Atividade proposta:

Implantar a solução para um problema simples de cálculo de gorjeta com base em dois parâmetros, sem usar Lógica Nebulosa (para fins de comparação):

• Qualidade da comida servida

• Qualidade do serviço provido pelo restaurante

Situação-problema:

Imagine-se em um restaurante onde a gorjeta deve ser especificada pelo cliente no cartão. O valor da gorjeta será definido com base na qualidade da comida e do serviço.

Critérios:

• Comida ruim ou atendimento ruim: ~5% de gorjeta

• Serviço bom: ~10% de gorjeta

• Comida/serviço excelentes: ~15% de gorjeta

Escala de avaliação: 0 a 10

Etapas:

1. Implementar solução sem Lógica Nebulosa usando comandos procedurais no Octave.

2. Implementar o mesmo problema usando Lógica Nebulosa, com os mesmos parâmetros.

Passos para a solução com Lógica Nebulosa:

1. Definir entradas e saídas do procedimento

2. Criar funções de pertinência (grau de pertencimento aos conjuntos)

3. Criar regras fuzzy para combinar os dados

4. Simular o sistema fuzzy resultante

Checklist:

• Octave está funcionando corretamente

• Criar variáveis necessárias

• Inserir as regras corretamente

• Gerar valores de gorjeta com diferentes qualidades de comida/serviço

• Registrar resultados em relatório

RESULTADOS

(Obrigatório – aparecer para todos)

• Resolução de um problema usando Lógica Nebulosa

ESTUDANTE, VOCÊ DEVERÁ ENTREGAR

(Não obrigatório – aparecer para todos)

• Relatório com resultados obtidos

• Código desenvolvido

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

(Não obrigatório – aparecer para todos)

ROTEIRO DE AULA PRÁTICA

DISCIPLINA: FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

UNIDADE: U4 – REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

AULA: A4 – ALGORITMOS DE REDES NEURAIS

TEMPO PREVISTO DE EXECUÇÃO: 3h

(Campo obrigatório – não aparecer em nenhum RAP)

OBJETIVOS

(Exibição para todos)

• Compreensão e desenvolvimento de uma rede neural utilizando a linguagem Python.

INFRAESTRUTURA

(Exibição docente/tutor, obrigatório se houver)

Instalações:

• Laboratório de Informática

Equipamentos:

• Computador (~1 unid. por aluno)

SOLUÇÃO DIGITAL

(Obrigatório se houver – aparecer para todos)

JDoodle (Python):

• Plataforma online que oferece um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para programação em Python.

• Permite escrever, executar e compartilhar código com facilidade.

• Suporta bibliotecas e módulos Python.

• Ideal para aprendizado e testes rápidos.

🔗 https://www.jdoodle.com/python3-programming-online

EPI – EQUIPAMENTO DE PROTEÇÃO INDIVIDUAL

(Campo obrigatório – aparecer para todos)

• Não se aplica

PROCEDIMENTOS PRÁTICOS

(Obrigatório – todos)

Procedimento/Atividade nº 1

Atividade proposta:

Implementar uma rede neural de uma camada utilizando a função de ativação sigmoide, com objetivo de realizar classificação binária.

Passos do Exercício:

1. Importar bibliotecas necessárias

   • Usar NumPy para operações matemáticas

2. Definir função sigmoide

   • Utilizar para ativação e derivada no cálculo do gradiente

3. Definir matriz de entrada (X) e saída (y)

4. Inicializar pesos (sinapse) com valores aleatórios

5. Treinar a rede neural

   • Loop com 10.000 iterações

   Dentro do loop:

   • Propagação para frente (cálculo das saídas)

   • Cálculo do erro

   • Cálculo do delta com derivada da sigmoide

   • Atualização dos pesos

6. Exibir resultados após o treinamento

Checklist:

• Entender o conceito de redes neurais artificiais

• Implementar uma RNA simples em Python

• Avaliar resultados após o treinamento

RESULTADOS

(Obrigatório – aparecer para todos)

• Compreensão da implementação de uma Rede Neural Artificial (RNA) e do conceito de treinamento supervisionado

ESTUDANTE, VOCÊ DEVERÁ ENTREGAR

(Não obrigatório – aparecer para todos)

• Código Python desenvolvido

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

(Não obrigatório – aparecer para todos)