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Os crescentes investimentos em aplicações de IA e a utilização crescente da IA no espaço empresarial são indicativos de como o mercado de trabalho está a evoluir, para os especialistas em IA.
A inteligência artificial é provavelmente um dos avanços mais emocionantes que estamos experimentando como humanos. É um ramo da ciência da computação dedicado à criação de máquinas inteligentes que funcionam e reagem como seres humanos.
Existem quatro tipos principais de IA. Eu sou:
Este tipo de IA é puramente reativa e não tem a capacidade de formar “memórias” ou usar “experiências passadas” para tomar decisões. Essas máquinas são projetadas para realizar tarefas específicas. Por exemplo, cafeteiras ou máquinas de lavar programáveis são projetadas para executar funções específicas, mas não possuem memória.
Este tipo de IA utiliza experiências passadas e dados atuais para tomar uma decisão. Memória limitada significa que as máquinas não produzem novas ideias. Eles têm um programa integrado que gerencia a memória. A reprogramação é feita para fazer alterações nessas máquinas. Carros autônomos são exemplos de inteligência artificial com memória limitada.
Essas máquinas de IA podem socializar e compreender as emoções humanas e terão a capacidade de compreender cognitivamente alguém com base em seu ambiente, características faciais, etc. Máquinas com tais capacidades ainda não foram desenvolvidas. Há muitas pesquisas em andamento sobre esse tipo de inteligência artificial.
Este é o futuro da inteligência artificial. Essas máquinas serão superinteligentes, sencientes e conscientes. Eles são capazes de reagir de forma muito semelhante a um ser humano, embora provavelmente tenham características próprias.
Vamos explorar as seguintes maneiras que explicam como podemos implementar inteligência artificial:
é oaprendizado automático o que dá à IA a capacidade de aprender. Isso é feito usando algoritmos para descobrir padrões e gerar insights a partir dos dados aos quais estão expostos.
O aprendizagem profunda, que é uma subcategoria do aprendizado de máquina, fornece à inteligência artificial a capacidade de imitar a rede neural do cérebro humano. Pode dar sentido a padrões, ruídos e fontes de confusão em seus dados.
Vamos tentar entender como funciona deep learning.
Considere uma imagem mostrada abaixo:
A imagem acima mostra as três camadas principais de um rede neural:
As imagens que queremos separar vão para a camada de entrada. As setas são desenhadas da imagem em pontos individuais na camada de entrada. Cada um dos pontos brancos na camada amarela (camada de entrada) representa um pixel na imagem. Essas imagens preenchem os pontos brancos na camada de entrada.
Devemos ter uma ideia clara sobre esses três níveis ao seguirmos este tutorial de IA.
As camadas ocultas são responsáveis por quaisquer cálculos matemáticos ou extração de recursos em nossas entradas. Na imagem acima, as camadas mostradas em laranja representam as camadas ocultas. As linhas visíveis entre essas camadas são chamadas de “pesos”. Cada um deles geralmente representa um número flutuante, ou número decimal, que é multiplicado pelo valor na camada de entrada. Todos os pesos são somados na camada oculta. Os pontos na camada oculta representam um valor baseado na soma dos pesos. Esses valores são então passados para a próxima camada oculta.
Você pode estar se perguntando por que existem vários níveis. As camadas ocultas funcionam como alternativas até certo ponto. Quanto mais camadas ocultas, mais complexos serão os dados que chegam e o que pode ser produzido. A precisão do resultado esperado geralmente depende do número de camadas ocultas presentes e da complexidade dos dados de entrada.
A camada de saída nos fornece fotos separadas. Depois que a camada adicionar todos esses pesos inseridos, ela determinará se a imagem é um retrato ou uma paisagem.
Exemplo: previsão de custos de passagens aéreas
Esta previsão é baseada em vários fatores, incluindo:
Vamos começar com alguns dados históricos de preços de ingressos para treinar a máquina. Depois que nossa máquina estiver treinada, compartilharemos novos dados que ajudarão a prever custos. Anteriormente, quando aprendemos sobre os quatro tipos de máquinas, discutimos máquinas com memória. Aqui falamos apenas sobre memória e como ela entende um padrão nos dados e o utiliza para fazer previsões de novos preços.
A seguir neste tutorial, vamos dar uma olhada em como a IA funciona e em algumas aplicações da IA.
Uma aplicação comum da inteligência artificial que vemos hoje é a comutação automática de eletrodomésticos em casa.
Quando você entra em uma sala escura, os sensores da sala detectam sua presença e acendem as luzes. Este é um exemplo de máquinas sem memória. Alguns dos programas de IA mais avançados são capazes até de prever padrões de uso e ligar aparelhos antes de você dar instruções explícitas.
Alguns programas e aplicações de inteligência artificial eles são capazes de identificar sua voz e realizar uma ação adequada. Se você disser “ligar a TV”, os sensores de áudio da TV detectarão sua voz e a ligarão.
Com o Google Home Mini você pode fazer isso todos os dias.
A última seção deste tutorial de IA ilustra o caso de uso de IA na área da saúde.
O inteligência artificial apresenta vários casos de uso excelentes, e esta seção do tutorial ajudará você a entendê-los melhor, começando com as aplicações de IA na saúde. A definição do problema é prever se uma pessoa tem diabetes ou não. Informações específicas do paciente são usadas como entrada para este caso. Essas informações incluirão:
Assista ao vídeo “Tutorial de Inteligência Artificial” do Simplilearn para ver como um modelo é criado para esta definição de problema. O modelo é implementado com Python utilização TensorFlow.
Aplicações de inteligência artificial são redefisaber como os processos de negócios são realizados em diversas áreas, como marketing, saúde, serviços financeiros e muito mais. As empresas estão continuamente explorando maneiras de se beneficiarem dessa tecnologia. À medida que a busca pela melhoria dos processos atuais continua a crescer, faz sentido que os profissionais adquiram experiência em IA.
O Inteligência Artificial das Coisas (AIoT) é a combinação de Inteligência Artificial (IA) com soluções de Internet das Coisas (IoT). A Internet das Coisas (ou Internet das Coisas) baseia-se na ideia de objetos “inteligentes” da vida cotidiana que estão interligados entre si (graças à internet) e são capazes de trocar informações possuídas, coletadas e/ou processadas .
Graças a esta integração, a Inteligência Artificial poderá ligar-se à rede para processar dados e trocar informações com outros objetos, melhorando a gestão e análise de enormes quantidades de dados. As aplicações capazes de integrar IoT e IA terão um impacto radical nas empresas e nos consumidores. Alguns dos muitos exemplos? Veículos autônomos, assistência médica remota, edifícios de escritórios inteligentes, manutenção preditiva.
Quando falamos de Processamento de linguagem natural estamos nos referindo a algoritmos de Inteligência Artificial (IA) capazes de analisar e compreender a linguagem natural, ou seja, a linguagem que usamos todos os dias.
A PNL permite a comunicação entre homem e máquina e lida com textos ou sequências de palavras (páginas web, publicações em redes sociais...), mas também com a compreensão da linguagem falada e também de textos (reconhecimento de voz). As finalidades podem variar desde a simples compreensão do conteúdo, passando pela tradução, até a produção de texto de forma independente a partir de dados ou documentos fornecidos como entrada.
Embora os idiomas estejam em constante mudança e sejam caracterizados por idiomas ou expressões difíceis de traduzir, a PNL encontra inúmeras áreas de aplicação, como corretores ortográficos ou sistemas de tradução automática para textos escritos, chatbots e assistentes de voz para linguagem falada.
Lo Reconhecimento de Voz é uma capacidade que permite a um computador compreender e processar a linguagem humana em formatos de dados escritos ou outros. Graças ao uso da Inteligência Artificial, esta tecnologia é agora capaz de identificar não só a linguagem natural, mas também outras nuances como sotaques, dialetos ou línguas.
Este tipo de reconhecimento de voz permite realizar tarefas manuais que normalmente requerem comandos repetitivos, por exemplo em chatbots com automação de voz, para encaminhar chamadas em contact centers, em soluções de ditado e transcrição de voz, ou em controles de interface de usuário de PC, móvel e on- sistemas de placa.
O Inteligência Artificial Geral (em inglês Artificial General Intelligence, ou AGI) é um tipo de IA que tem a capacidade de compreender, aprender e realizar tarefas complexas semelhantemente aos humanos.
Comparado aos Sistemas de Inteligência Artificial especializados em tarefas específicas (Narrow Artificial Intelligence ou ASI – Narrow AI), um AGI demonstra versatilidade cognitiva, aprendizagem a partir de diferentes experiências, compreensão e adaptabilidade a uma ampla gama de situações sem exigir programação específica para cada tarefa individual.
Apesar da distância actual, o objectivo final de uma AGI é - embora certamente uma tarefa complexa - ir até replicar a mente humana e as habilidades cognitivas o mais próximo possível.
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