PLANO DE ENSINO · DISCIPLINAS COMUNS (TODOS OS CURSOS)
Plano de ensino de Inteligência Artificial e Sociedade
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Identificação
| Disciplina | Inteligência Artificial e Sociedade |
|---|---|
| Curso | Disciplinas comuns (todos os cursos) |
| Nível | Graduação |
| Carga horária | 80h (20 aulas de 4h) |
Ementa
Fundamentos técnicos da inteligência artificial: aprendizado de máquina, redes neurais artificiais e processamento de linguagem natural. História e genealogia dos sistemas inteligentes. Epistemologia dos dados: coleta, curadoria, vieses algorítmicos e sua reprodução em escala. Automação do trabalho e reconfiguração do mercado laboral. Vigilância algorítmica, reconhecimento facial e governança de dados pessoais. Desinformação computacional, deepfakes e ecossistemas de plataformas digitais. Ética em inteligência artificial: autonomia, responsabilidade e transparência algorítmica. Regulação da IA no Brasil e no mundo: marcos normativos comparados. Aplicações setoriais da IA em saúde, educação, segurança pública e justiça. Perspectivas críticas sobre singularidade tecnológica, coexistência humano-máquina e futuros possíveis.
Objetivo geral
Capacitar estudantes de graduação a analisar criticamente os impactos sociais, éticos e políticos da inteligência artificial, articulando fundamentos técnicos com perspectivas das ciências humanas e sociais.
Objetivos específicos
- Descrever os mecanismos centrais do aprendizado de máquina e das redes neurais em linguagem acessível a não especialistas;
- Identificar vieses algorítmicos em sistemas de IA e relacioná-los a desigualdades estruturais de raça, gênero e classe;
- Analisar os efeitos da automação sobre o mercado de trabalho a partir de evidências empíricas e modelos teóricos consolidados;
+ 2 objetivos específicos no programa completo.
Como a grade de aulas começa
| Aula | Tema |
|---|---|
| Unidade 1: Fundamentos técnicos e históricos da IA | |
| 1 | Apresentação da disciplina, contrato didático e o que é IA afinal Apresentação do programa, levantamento diagnóstico sobre percepções prévias dos estudantes sobre IA e primeira entrada nos conceitos de algoritmo e sistema inteligente. |
| 2 | Da máquina de Turing ao ChatGPT: genealogia histórica da IA Linha do tempo da IA desde os anos 1950, passando pelos invernos da IA, até os grandes modelos de linguagem; rupturas e continuidades históricas. |
| 3 | Como máquinas aprendem: aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço Explicação dos três paradigmas do aprendizado de máquina com exemplos cotidianos; diferença entre regras programadas e padrões aprendidos dos dados. |
| 4 | Redes neurais artificiais e modelos de linguagem de grande escala Arquitetura básica de redes neurais, mecanismo de atenção e transformers; por que GPT-4 e similares funcionam como funcionam, sem pressupor matemática avançada. |
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RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial: uma abordagem moderna. 3. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013.
O'NEIL, Cathy. Algoritmos de Destruição em Massa: como o big data aumenta a desigualdade e ameaça a democracia. 1. ed. Santo André: Rua do Sabão, 2020.
NOBLE, Safiya Umoja. Algorithms of Oppression: how search engines reinforce racism. 1. ed. Nova York: New York University Press, 2018.
Bibliografia básica completa e complementar, em ABNT, no programa completo.
NO PROGRAMA COMPLETO DESTA DISCIPLINA
- Aulas 5 a 20 da grade, com título e resumo de cada uma
- 2 objetivos específicos restantes
- Metodologia da disciplina
- Plano de avaliação: 4 atividades fechando nota de 0 a 10 por bimestre
- Bibliografia em ABNT da disciplina, básica e complementar, atualizada
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