Aula Prática Fundamentos da inteligência artificial
ROTEIRO DE AULA PRÁTICA
NOME DA DISCIPLINA: FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Unidade: U3 _ LÓGICA NEBULOSA
Aula: A4_ LÓGICA NEBULOSA EM SISTEMAS ESPECIALISTA
Tempo previsto de execução de aula prática: 3h (CAMPO OBRIGATÓRIO – NÃO APARECER EM
NENHUM RAP)
OBJETIVOS (campo obrigatório – exibição para todos)
Definição dos objetivos da aula prática:
• 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 (OBRIGATÓRIO SE HOUVER – EXIBIÇÃO DOCENTE/TUTOR)
Instalações – Materiais de consumo – Equipamentos:
NOME DO LABORATÓRIO
• Laboratório de Informática
Equipamentos:
• Computador.
~ 1 unid. 1 aluno
SOLUÇÃO DIGITAL (OBRIGATÓRIO SE HOUVER – APARECER PARA TODOS)
• Ocatve 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, também é usada em experimentos numéricos. Faz parte do projeto GNU, é um
software livre sob os termos da licença GPL.
https://octave.org
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EQUIPAMENTO DE PROTEÇÃO INDIVIDUAL (EPI) (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 A LÓGICA NEBULOSA PARA FINS DE COMPARAÇÃO:
• A qualidade da comida servida
• A Qualidade do serviço provido pelo restaurante
Como o julgamento de “bom” e “ruim” é difuso, a Lógica Nebulosa é uma ferramenta adequada
para atacar o problema do cálculo, assumindo que podemos atribuir menos de 10% quando
estamos insatisfeitos e mais de 10% quando formos positivamente surpreendidos pela comida
e/ou pelo serviço.
Em, seguida, o mesmo problema (com os mesmos parâmetros), deverá ser resolvido usando a
Lógica Nebulosa.
Imagine-se em um restaurante onde a gorjeta deve ser especificada pelo cliente, que inclusive
discrimina o valor a ser cobrado no cartão (como está cada vez mais comum em restaurantes
nos dias de hoje, nas capitais e nas grandes cidades). Para gerarmos o valor da gorjeta, devemos
fazer um pequeno cálculo mental em função da qualidade da comida e também do serviço
prestado pelo estabelecimento. Imaginemos que:
• Se a comida foi de qualidade ruim ou fomos mal atendidos, vamos deixar uma gorjeta
pequena, mais próxima de 5%;
• Se o serviço for bom, vamos deixar uma gorjeta mediana, mais próxima de 10%;
• Se a comida ou o serviço nos surpreenderam positivamente, vamos deixar uma gorjeta
generosa, mais próxima de 15%;
Vamos, ainda, graduar a comida e o serviço em uma escala de 0 a 10.
Com esses parâmetros em mente, poderíamos criar um gráfico com a gorjeta a ser deixada,
conforme a Figura 1, a seguir:
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Figura 1 – Gráfico de Definição da Gorjeta com base na qualidade da comida e do serviço
Fonte: autor
Nesta primeira fase do exercício, vamos implementar a solução do problema proposto usando os
comandos procedurais do Octave, sem utilizar as ferramentas de Lógica Nebulosa, para fins de
comparação.
Agora, usando a mesma definição de grupos utilizada nos passos anteriores, você deverá criar o
mesmo resultado, por meio da Lógica Nebulosa.
Alguns passos serão seguidos para que esse resultado seja obtido, a saber:
1. Definir as entradas e saídas do procedimento
2. Criar Funções que determinam o quanto um elemento pertence a um conjunto
3. Criar regras para combinar os dados
4. Simular o sistema de Lógica Nebulosa resultante.
Checklist:
• Octave está funcionando corretamente.
• Criar as variáveis necessárias.
• Inserir as regras corretamente.
• Gerar valores para a gorjeta com base em diferentes qualidades de serviço e
comida.
• Registrar seus resultados em um relatório.
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RESULTADOS (obrigatório – aparecer para todos)
Resultados de Aprendizagem:
Resolução de um problema usando Lógica Nebulosa
ESTUDANTE, VOCÊ DEVERÁ ENTREGAR (não obrigatório – aparecer para todos)
Descrição orientativa sobre a entregada da comprovação da aula prática:
Entrega do relatório com os resultados obtidos e do código desenvolvido.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS (não obrigatório – aparecer para todos)
Descrição (em abnt) das referências utilizadas
FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFIAL
Roteiro
Aula Prática
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ROTEIRO DE AULA PRÁTICA
NOME DA DISCIPLINA: FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Unidade: U4 _ REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Aula: A4_ ALGORITMOS DE REDES NEURAIS
Tempo previsto de execução de aula prática: 3h (CAMPO OBRIGATÓRIO – NÃO APARECER EM
NENHUM RAP)
OBJETIVOS (campo obrigatório – exibição para todos)
Definição dos objetivos da aula prática:
Compreensão e desenvolvimento de um rede neural utilizando a linguagem Python.
INFRAESTRUTURA (OBRIGATÓRIO SE HOUVER – EXIBIÇÃO DOCENTE/TUTOR)
Instalações – Materiais de consumo – Equipamentos:
NOME DO LABORATÓRIO
• Laboratório de Informática
Equipamentos:
• Computador.
~ 1 unid. 1 aluno
SOLUÇÃO DIGITAL (OBRIGATÓRIO SE HOUVER – APARECER PARA TODOS)
Infraestrutura mínima necessária para execução.
• Jdoodle
O JDoodle Python é uma plataforma online que oferece um ambiente de desenvolvimento
integrado (IDE) para programação em Python diretamente no navegador. Ideal para iniciantes e
programadores experientes, o JDoodle Python permite escrever, executar e compartilhar código
Python de maneira simples e eficiente. Com recursos como realce de sintaxe, sugestões de
código e feedback imediato, os usuários podem testar e depurar seus programas com facilidade.
Além disso, o JDoodle Python suporta uma variedade de bibliotecas e módulos Python, facilitando
o desenvolvimento de projetos complexos e a exploração de novas funcionalidades da linguagem.
https://www.jdoodle.com/python3-programming-online
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EQUIPAMENTO DE PROTEÇÃO INDIVIDUAL (EPI) (CAMPO OBRIGATÓRIO – APARECER
PARA TODOS)
Não se Aplica
PROCEDIMENTOS PRÁTICOS (OBRIGATÓRIO – TODOS)
Procedimento/Atividade nº 1
Atividade proposta:
Implemente uma rede neural de uma camada utilizando a função de ativação sigmoide. O objetivo
é treinar a rede para realizar a classificação binária. Você receberá uma matriz de entrada e uma
matriz de saída desejada e deverá ajustar os pesos da rede (sinapse) através do processo de
aprendizado supervisionado.
Passos do Exercício
• Importação das Bibliotecas Necessárias:
Utilize a biblioteca NumPy para realizar operações matemáticas e manipulações de
arrays.
• Definição da Função Sigmoide:
Implemente a função de ativação sigmoide que será utilizada tanto para a ativação quanto
para a derivada no cálculo do gradiente.
• Definição das Entradas e Saídas:
Crie a matriz de entrada X e a matriz de saída y.
• Inicialização dos Pesos:
Inicialize os pesos da sinapse com valores aleatórios.
• Treinamento da Rede Neural:
Implemente o loop de treinamento que ajustará os pesos da sinapse. O treinamento deve
ser executado por 10.000 iterações.
• No loop de treinamento, execute os seguintes passos:
Realize a propagação para frente calculando as saídas.
Calcule o erro.
Calcule o delta (ajuste dos pesos) utilizando a derivada da função sigmoide.
Atualize os pesos da sinapse.
• Exibição dos Resultados:
Após o treinamento, imprima a saída da rede.
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Checklist:
• Entender o conceito de redes neurais artificiais;
• Implementar através do Python uma RNA simples.
• Realizar e entender os resultados da quantidade de treinamentos.
RESULTADOS (obrigatório – aparecer para todos)
Resultados de Aprendizagem:
Compreenda a implementação de uma RNA e o conceito de treinamento.
ESTUDANTE, VOCÊ DEVERÁ ENTREGAR (não obrigatório – aparecer para todos)
Descrição orientativa sobre a entregada da comprovação da aula prática:
Código desenvolvido.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS (não obrigatório – aparecer para todos)
Descrição (em abnt) das referências utilizadas.
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