Dusciplina de PG: Inteligência Artificial, Ciência de Dados e Robótica para Pesquisa e Gestão – Nível Básico

 Podem faze-la e damos atestado.

Sigla: LCE5736 - 1

Tipo: Pós-graduação 

Nome: Inteligência Artificial, Ciência de Dados e Robótica para Pesquisa e Gestão – Nível Básico

Carga horária: Total: 120 h

Teórica: 2 h

Prática: 2 h

Estudo: 4 h

Créditos: 8

Duração: 15 semanas

Responsáveis:

5542817 - Cristian Marcelo Villegas Lobos

2688982 - Gabriel Adrián Sarriés

Objetivos: Introduzir os alunos nas áreas de Inteligência Artificial (IA), Ciência de Dados (CD), e Gestão 4.0 e 5.0 para poderem visualizar aplicações na pós-graduação e no mercado de trabalho. Serão abordadas ferramentas práticas, em laboratório de computação, resolvendo problemas de pesquisa e gestão. Partiremos de um nível zero de conhecimento e procuraremos utilizar um mínimo de matemática avançada, por que a disciplina é oferecida para todos os cursos de pós-graduação da USP em Piracicaba.

Justificativa: As áreas a serem abordadas são extremante úteis e abrangentes, podendo ser utilizadas em todos os trabalhos de pesquisa e gestão. O impacto da IA na Humanidade está sendo comparado à descoberta do fogo, da energia elétrica e a expectativa supera a descoberta da Internet. A IA está mudando o mundo do estudo, pesquisa, trabalho e a vida da maioria das pessoas. Os profissionais que não adotarem essa tecnologia terão dificuldade em termos de empregabilidade e competitividade. A CD é sinérgica e complementar à IA, para amostras pequenas (small data) funciona melhor, já para grandes amostras (Big Data) a IA tende a ser mais útil, por desempenho e abrangência de aplicação. IA e CD são fundamentais na pesquisa e gestão empresarial e atualmente se considera um risco as empresas não adotarem a IA, consideramos que acontece algo similar na pesquisa e com os egressos da ESALQ e CENA. O conhecimento da humanidade dobra em 3,8 meses com o uso da IA.

Nesta disciplina buscamos enfatizar a utilização pratica (não abordaremos teoria avançada) de ferramentas, programas e linguagens de fácil assimilação, como o Weka, MaxQDA e a linguagem SAS, de baixo custo de aprendizagem, muito bem aceita pela academia e o mercado de trabalho, com uma versão gratuita on line poderosa e moderna, rodando em supercomputadores. Na sequência, ofereceremos disciplinas em nível intermediário e avançado, já utilizando intensivamente as linguagens R, SQL e Python.

Após cursada a disciplina podemos colaborar na implantação das tecnologias em dissertações, teses e artigos para publicação. Priorizamos os trabalhos com ex-alunos por que a qualidade das pesquisas e superior e com a colaboração deles o tempo de execução diminui. O suporte pode ser fornecido pelo grupo de pesquisa IA+/CNPq-USP (Inteligência Artificial e Tecnologias Disruptivas) ou pelo laboratório LIA-CD/USP (Laboratório de Inteligência Artificial e Ciência de Dados)

Programa Resumido:

1.       Conceito e aplicações de IA, CD, R, Método Cientifico e Gestão 4.0 e 5.0.

2.       Impacto das tecnologias de IA, CD e R na Humanidade.

3.       Inteligência Artificial: conceito, classificação (tipos de IA), algoritmos e métricas.

4.       Ciência de Dados (CD): paralelismo e sinergia da CD, estatística e IA.

5.       Mineração de dados numéricos e mineração de textos utilizando IA.

6.       IA para Sistema Toyota e Porsche de Gestão 4.0, BSC, Prêmio Nacional da Qualidade e Certificação Internacional ISO.

7.       Elaboração de aplicativos e robôs com IA.

8.       Aplicações de IA em pesquisa, gestão empresarial, gestão de projetos e qualidade de vida, no trabalho e particular (OMS). Núcleo de Qualidade de Vida da USP.

9.       IA em cada etapa do Método Cientifico (MC). MC – PDCA e DEMAIC, o MC nas empresas.

10.   IA no planejamento estratégico (kakushin), Tatico (kaikaku) e operacional (keizen).

11.   IA para Controle, Uniformidade e Capacidade de Processos. Prevenção de falhas, diminuição de defeitos.

12.   IA no desenvolvimento de produtos: Design Thinking, Realidade Aumentada, Virtual, Gêmeos Digitais, Metaverso.

13.   IA na preservação do planeta, prevenção, monitoramento, preparação para catástrofes ambientais, combate ao efeito estufa. IA para resolver problemas ambientais e sociais.

14.   IA na rastreabilidade e técnica forense. Crimes e comercio internacional.

 

Programa por Extenso

1.       Conceito e aplicações de IA, CD, R, Método Cientifico e Gestão 4.0 e 5.0. Ferramentas para pesquisa: ChatGPT Acadêmico, Scite, Amazon SageMaker e KNIME. Ferramentas para Gestão: DSS, ERP, MRP, CRM, RPA, Chatbots, Manutenção preditiva etc.

2.       Impacto das tecnologias de IA, CD e R na humanidade. Perda e geração de empregos, empregabilidade, competitividade, sobrevivência e crescimento organizacional, inclusão econômica, preservação do planeta, guerra, medicina, setores primário, secundário e terciário.

3.       Inteligência Artificial: conceito, classificação (tipos de IA), algoritmos e métricas. Abordagem pratica, todos os itens com implementações computacionais: treinamento e testes, acurácia, erros tipo I e II, sensitividade, especificidade, poder dos algoritmos, estratégias para aumentar acurácia, cross-validation, split, hiper parâmetros e funções de ativação (exemplos de nossa equipe em pesquisas, premiação 2019 na Europa), amostragem para IA, índice de generalização, problemas na implementação de IA. Algoritmos: Rede Neural, Random Forest,  CART, Naive Bayes, Suport Vector Machine, Deep Learning, Análise de Componentes Independentes, K-NN, CNN, RNN, Algoritmos Genéticos, Q-Learning etc. Plataformas de IA: IBM Watson IA Studio, Google AI Platform e IRIS.ai. Aplicações em geração de energia limpa, transição de energia, ecologia (do natural e do artificial), medicina (produção de vacinas e novos antibióticos), geração de novos empregos, ensino personalizado, inclusão digital de deficientes físicos (interpretação de libras para interação com surdos, reconhecimento de objetos para cegos etc.), diagnóstico e tratamento de doenças, gerenciamento de recursos naturais, produção sustentável de alimentos, smart farms-organizations (pesquisas de nossa equipe), gestão ecológica de fazendas, agricultura familiar (teses orientadas pela equipe). Publicações em revistas exclusivamente de IA e robótica (Harvard e Cincinatti). Projetos coordenados por nossa equipe utilizando IA em Harvard, CAU (China), Wageningen (Holanda), Antwerp (Bélgica), Universidad de Cádiz (Espanha), Traspa (Argentina), Universidad de Arequipa (Peru).

4.       Ciência de Dados (CD): paralelismo e sinergia da CD, estatística e IA. Bancos de Dados SQL. Linguagem SQL. Utilização de Supercomputadores. Sinergia IA e CD, small, big e wide data. Data Lakes, bancos de dados não SQL, demonstração de funcionamento de Haddop e Spark. Microsoft Power BI e Tableau, dashboards (Gestão à Vista), identificação de problemas, engajamento da equipe, KPIs, Google Data Studio e Qlik Sense. Comparação de resultados da Estatística e IA. Democratização da CD através da IA, explicabilidade aprimorada por IA, TinyML e Small data, Dataops. Microsoft Power BI e Tableau. CD, IA, RIA e Computação Quântica na Pesquisa, Gestão e Técnicas Nucleares, utilização de emuladores quânticos em Python.

5.       Mineração de dados numéricos e mineração de textos utilizando IA. Programas SAS (SAS Studio, on line gratuito), R, R-Iramutec, Weka, SPSS, linguagem Java, MaxQDA, Tagette (on line gratuito), Freebase e uCrawler. Lematização, analise de conteúdo, de discurso, processamento de linguagem natural etc. Comparação utilizando IA de documentos, vídeos, filmes, sites, twitters e entrevistas, visual analytic (representações gráficas da IA).

6.       IA para Sistema Toyota e Porsche de Gestão 4.0, BSC, Prêmio Nacional da Qualidade e ISO 9.001, 14.001, 22.000 e 17.025. Gestão 5.0, Quinta Revolução Industrial. Ferramentas para gerenciamento de risco: FMEA/FTA e RCA (NASA). Sistemas de informação seguros: Bolckchain, Sistemas de Hash Distribuido e Criptografia homomórfica.

7.       Elaboração de aplicativos e robôs com IA (RIA). Analise, projeto, prototipação, simulação, codificação e testes (projetos de nossa equipe). Introdução à Linguagem Python. RIA e Pesquisa 5.0. IoT na agricultura, medicina, indústria, serviços, produção de matérias primas, prevenção de fraudes, pesquisa espacial e submarina. Bots para aplicar resultados de pesquisa e colaborar em CRM, gestão e certificação internacional (ISO), GlobalGAP etc.

8.       Aplicações de IA em pesquisa, gestão empresarial, gestão de projetos e qualidade de vida no trabalho e particular (OMS). IA generativa na pesquisa e gestão, criação de prompts. Criação de dados sintéticos, planejamento de negócios, geração de códigos e scripts. Núcleo de Qualidade de Vida da USP. IA generativa localizada em organizações, como o GPT do Bradesco e IA Generativa Meta Llamada  2 (código aberto Megatron-Turing NLG, Microsoft y Nvidia). Configurações de PC para rodar e compilar IA generativa localizada, recomendações de NVIDIA (GPU e CPU).

9.       IA em cada etapa do Método Cientifico (MC). MC – PDCA e DEMAIC, o MC nas empresas. Como utilizar IA na observação de fenômenos, estado da arte (IA para mineração de textos), formulação do problema, elaboração de hipóteses (simulação com IA), planejamento, experimentação (ou observação), processamento dos dados, análise dos resultados, redação de resultados, conclusões, previsões e generalizações, comunicação dos resultados. Elaboração de trabalhos científicos utilizando IA (dissertações, teses, artigos, projetos etc.). Aspectos quantitativos e qualitativos do Método Cientifico.

10.   IA no planejamento estratégico (kakushin), Tatico (kaikaku) e operacional (keizen). Gestão de KPIs. Planejamento estratégico BSC e Toyota. Indicadores, Índices, Dimensões, Variáveis Latentes (fator analysis e modelagem de equações estruturais). Diagramas de Pareto, Ishikawa, Tagushi (Função Perda), Shewhart etc.

11.   IA para Controle, Uniformidade e Capacidade de Processos. Prevenção de falhas, diminuição de defeitos. Processos automatizados com aplicação de IA, CD e RIA, Jidoka, Just in Time e Lean Production  (Toyota). Processos robustos: CUSUM e MMEP. Zero defeito e Six Sigma.

12.   IA e CD no desenvolvimento de produtos: Design Thinking, Realidade Aumentada, Virtual, Gêmeos Digitais, Metaverso, Lean Startup (MVP), Lean Canvas, Plano de Negócio, Lean Six Sigma, QFD (Mitsubishi),  AMFE etc. Projetos de nossa equipe nanotecnologia para diagnostico super precoce de câncer com nanopartículas de albumina e ouro, Ministério de C. T. e Inovação e para desenvolvimento de software de rastreabilidade na Agricultura, em Python.

13.   IA na preservação do planeta, prevenção, monitoramento, preparação para catástrofes ambientais, combate ao efeito estufa, projetos de nossa equipe (temático de FAPESP com nanotecnologia). Descobertas automatizadas. Recuperação de áreas degradadas por erosão e mineração, remediação ambiental, agricultura que preserva o solo (plantio direto) e mantem biodiversidade (orgânica e mínima).

14.   IA na rastreabilidade e técnica forense. Rastreabilidade de comodities, grandes projetos aprovados pela nossa equipe, premiações. Rastreabilidade documental e intrínseca, importância no comercio internacional. Dois projetos de grande porte nas áreas aprovado pela nossa equipe (outro temático de FAPESP e um INCT do CNPq).

 

 

 

Bibliografia

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