Inteligência Artificial 2

Data de Publicação

17/07/2026

Data de Modificação

17/07/2026

Bem-vindo à disciplina de Inteligência Artificial 2

Esta é a página da disciplina de Inteligência Artificial II do curso de Engenharia de Computação do CEFET-MG — Campus Timóteo.

Horários das Aulas:

🕒 Turma 1
  • Segunda-feira: 16:35 às 18:15
  • Quarta-feira: 14:55 às 16:35
🕒 Turma 2
  • Segunda-feira: 14:55 às 16:35
  • Quarta-feira: 13:00 às 14:40

A disciplina adota uma abordagem prática e construtiva (Top-Down), onde os conceitos teóricos de Redes Neurais, Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural são aplicados diretamente no desenvolvimento de soluções computacionais contemporâneas.

AvisoDiretrizes sobre o Uso de Inteligência Artificial (IA)

O uso de ferramentas de IA no dia a dia é natural e permeia o cotidiano do desenvolvimento. Contudo, nas avaliações teóricas e práticas (incluindo laboratórios avaliativos presenciais), o uso de ferramentas de IA é expressamente vetado.

Os alunos que utilizam IA no aprendizado diário devem ter ciência de que precisam de fato dominar o conhecimento de forma independente. É prerrogativa do professor avaliar a capacidade individual do estudante de executar e explicar as atividades sem o suporte dessas tecnologias.


Estrutura da Disciplina

A disciplina é organizada em 4 Arcos Temáticos, divididos ao longo do semestre:

🏗️ Arco 1: Fundamentos (Keras)

O “Hello World” das Redes Neurais
Estudo de fundamentos de redes neurais (MLP, Backpropagation), Keras/PyTorch, técnicas de regularização e introdução ao Deep Learning e CNNs.

📖 Arco 2: NLP e Vetores

A Revolução da Linguagem e Vetores
Processamento de Linguagem Natural (NLP), representação semântica de textos (Word Embeddings), bancos de dados vetoriais e arquitetura Transformer.

🤖 Arco 3: RAG e Spring AI

IA Generativa Aplicada - RAG e LLMs
Engenharia de Prompt, APIs de LLMs em nuvem, sistemas RAG em Python e desenvolvimento corporativo utilizando o framework Spring AI (Java).

🚀 Arco 4: Nível Avançado

Agentes e Projeto Final
Ajuste fino eficiente (PEFT/LoRA), arquitetura de agentes autônomos de tomada de decisão (LangChain), segurança de LLMs e apresentação de projeto no Demoday.


Avaliação e Projetos

O aprendizado é avaliado de forma contínua através de provas teóricas, trabalhos práticos de implementação e acompanhamento das atividades presenciais:

📝 Provas Teóricas

60 Pontos
Avaliações escritas abrangendo a fundamentação da matéria: - Prova 1 (30 pontos): Conceitos teóricos e práticos dos Arcos 1 e 2. - Prova 2 (30 pontos): Conceitos avançados e arquiteturas dos Arcos 3 e 4.

💻 Trabalhos Práticos

20 Pontos
Desenvolvimento de códigos e implementações aplicadas: - Trabalho Prático 1 (10 pontos): Laboratório aplicado de Deep Learning. - Trabalho Prático 2 (10 pontos): Implementação de IA Generativa / RAG.

📅 Atividades do Dia a Dia

20 Pontos
Avaliação contínua das tarefas laboratoriais e teóricas: - Acompanhamento semanal e resolução presencial de exercícios. - Participação ativa e entregas nos repositórios Git.


Professor

Prof. Aléssio Miranda Júnior CEFET-MG — Campus Timóteo

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