Inteligência Artificial e Aprendizagem Automática

Prévia do material em texto

Inteligência Artificial e Aprendizagem Automática 
 
Índice 
1. Introdução à Inteligência Artificial (IA) 
o Definição 
o Histórico 
2. Aprendizagem Automática (Aprendizado de Máquina) 
o D 
o Tipos de aprendizagem automática 
▪ E aí 
▪ Não S 
▪ Sem 
▪ A 
3. Algoritmos de Aprendizagem Automática 
o Retorno 
o Registro 
o Árboles 
o Bós 
o Máquina 
o Vermelho 
4. Aprendizaje Profundo (Aprendizagem Profunda) 
o Redes Ne 
o Redes N 
o Redes N 
o Redes Adversariais Gerativas (GANs) 
5. Aplicações de IA e Aprendizagem Automática 
o Como 
o Di 
o Veículo 
o Irmã 
o Detecção 
6. Desafios e Considerações Éticas 
o Sesg 
o T 
o Privado 
o EU 
7. Futuro da IA e da Aprendizagem Automática 
o Dez 
o Oportunidade 
1. Introdução à Inteligência Artificial (IA) 
Definição e Conceitos Básicos 
A inteligência artificial (IA) é um ramo da informática que se concentra na criação de 
sistemas, capacidades de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência 
humana. Isso inclui tarefas como reconhecimento de voz, la toma de d 
História e Evolução 
La IA como campo de estudo se originou nos anos 1950. Ao longo das décadas, 
experimentou vários ciclos de otimismo e decepção (um menu denominado "inviernos 
de la IA"), mas avançou significativamente nos últimos anos graças a os aumentos na 
potência de cálculo, a disponibilidade 
2. Aprendizaje Automático (Aprendizado de Máquina) 
Definição e Princípios Fundamentais 
A aprendizagem automática é uma subdisciplina da IA que se concentra no 
desenvolvimento de algoritmos que permite aos computadores aprender a partir de e 
fazer previsões baseadas em dados. O sistema 
Tipos de aprendizagem automática 
• Supervisionado : E 
• Não supervisionado : El model 
• Semi-supervisionado : Combinado 
• Aprendizaje por Refuerzo : O modelo a 
3. Algoritmos de Aprendizagem Automática 
Regressão Linear 
Um método para modelar a relação 
Regressão Logística 
Utilizado para a classificação binária, modela a probabilidade de uma amostra pertencer 
a uma categoria específica. 
Árboles de Decisão 
Modelos que dividem os dados no subconj 
Bosques Aleatorios (Floresta Aleatória) 
Um conjunto de árvores 
Máquinas de Suporte Vetorial (SVM) 
Algoritmos que encontram o hiperplano que melhor separa as diferentes classes no 
espaço de características. 
Redes Neuronais 
Modelos inspirados no estru 
4. Aprendizaje Profundo (Aprendizagem Profunda) 
Redes Neuronais Artificiais 
Sistemas de capas de 
Redes Neuronais Convolucionais (CNN) 
Especialmente eficazes 
Redes Neuronais Recorrentes (RNN) 
Ade 
Redes Adversariais Gerativas (GANs) 
Constante de fazer 
5. Aplicações de IA e Aprendizagem Automática 
Assistentes Virtuais 
Como Siri, Alexa e Google Assistant, que utilizam processamento de linguagem natural 
para interagir com os usuários. 
Diagnóstico Médico Automatizado 
Herramientas 
Veículos Autônomos 
Carros que podem conduzir por nós mesmos utilizando sensores, aprendizado 
automático e algoritmos de planejamento de rotas. 
Sistemas de Recomendação 
Plataformas como Netflix e Amazon que sugi 
Detecção de Fraude 
Algoritmos que analisam transações para id 
6. Desafios e Considerações Éticas 
Sesgo nos Algoritmos 
E 
Transparência e Explicabilidade 
A necessidade de que eles m 
Privacidade dos Dados 
A importância do profissional 
Impacto no emprego 
A preocupação 
7. Futuro da IA e da Aprendizagem Automática 
Tendências Emergentes 
O desenvolvimento contínuo de 
Oportunidades e Riesgos 
A possibilidade de enormes benefícios econômicos e sociais, juntamente com a 
necessidade de abordar os desafios éticos e de segurança.