IA Concepts

Este projeto tem como objetivo explorar e demonstrar conceitos fundamentais de Inteligência Artificial (IA). Através de exemplos práticos e teóricos, abordamos diversas áreas da IA, incluindo:

📚 Conteúdos

1. Algoritmos de Otimização

• Algoritmos Gulosos (Greedy): Hill Climbing, Gradiente Descendente
• Metaheurísticas: Simulated Annealing, Tabu Search, Algoritmos Genéticos
• Otimização por Enxame: PSO (Particle Swarm Optimization), ACO (Ant Colony)

2. Algoritmos de Busca

• Busca em Largura (BFS)
• Busca em Profundidade (DFS)
• Buscas Informadas (A*, Heurísticas)

3. Aprendizado de Máquina

• Algoritmos de Clustering (K-means)
• Métodos Numéricos e Estatísticos
• Análise de Dados com Pandas

4. Processamento de Dados

• Mineração de Dados
• Análise de Sentimentos
• Medidas Estatísticas (Tendência Central, Dispersão)

5. Ferramentas e Bibliotecas

• Matplotlib para Visualização
• SciPy para Computação Científica
• NumPy para Computação Numérica

🗂️ Estrutura do Projeto

• /notebooks: Jupyter notebooks organizados por categoria
  • /algorithms: Algoritmos de IA (otimização, busca, clustering)
  • /data_science: Ciência de dados e mineração
  • /statistics: Estatística e métodos numéricos
  • /visualization: Visualização e ferramentas
• /src: Código fonte organizado por algoritmos e funcionalidades
  • /algorithms/greedy: Algoritmos gulosos e de gradiente
  • /algorithms/metaheuristics: Metaheurísticas (Simulated Annealing, Tabu Search)
  • /api: API REST para execução de algoritmos
  • /services: Serviços auxiliares
  • /utils: Utilitários e funções auxiliares
  • main.py: Entry point da API REST
  • cli.py: Interface de linha de comando
• /docs: Documentação detalhada sobre cada conceito e algoritmo
  • /algorithms: Documentação de algoritmos organizados por tipo
  • /statistics: Teoria estatística e métodos numéricos
• /datasets: Conjunto de dados utilizados nos exemplos
• /scripts: Scripts auxiliares para execução e automação
• /output: Resultados e outputs de execuções

🚀 Como Usar

Executando Notebooks

# Instalar dependências
poetry install

# Executar Jupyter
jupyter notebook notebooks/

Executando a API

# Iniciar servidor FastAPI
python src/main.py

Executando a Interface CLI

# Executar interface de linha de comando
python src/cli.py

🤝 Como Contribuir

1. Faça um fork do repositório
2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/nome-da-feature)
3. Implemente suas alterações seguindo as convenções do projeto
4. Adicione testes quando aplicável
5. Faça commit das suas alterações (git commit -m 'Adiciona nova feature')
6. Faça push para a branch (git push origin feature/nome-da-feature)
7. Abra um Pull Request com descrição detalhada

📋 Convenções do Projeto

• Use snake_case para nomes de arquivos
• Documente algoritmos em português no /docs
• Mantenha notebooks organizados e bem comentados
• Siga as boas práticas de código Python (PEP 8)

📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

📧 Contato

Para dúvidas ou sugestões, entre em contato pelo email: luissantos@uni9.pro.br