A inteligência artificial tem mudado o dia-a-dia de muitas pessoas em diversas áreas. Desde o lançamento do ChatGPT no fim de 2022, vemos o avanço incrível da IA em termos de gerar imagens, vídeos, fazer tradução simultânea, assintentes virtuais, etc. Portanto, é importante entender melhor os conceitos que fazem esse tecnologia funcionar.
- Algoritmos de Machine Learning:
Eles são centro de todo funcionamento da IA. Permitem que os sistemas aprendam e melhorem suas capacidades de analisar dados e obter informações.
São divididos em 3 tipos:
Superviosionados: o modelo é treinado com dados rotulados.
Não supervisionados: modelo encontra padrão em dados não rotulados.
Reforço: modelo aprende por meio de recompensas e penalidades.
- Redes Neurais Artificiais:
As redes neurais artificiais são semelhantes aos neurônios cerebrais passando informações e dados de uma camada neural para outra. Esse processos é essencial para o deep Learning (aprendizado profundo).
- Deep Learning
É um outro subsetor do aprendizado de máquinas que utiliza redes neurais profundas, para interpretar e analisar grandes volumes de dados. É muito útil no reconhecimento de voz e imagem. Os modelos mais utilizados são Redes Neurais Convolucionais e Redes Recorrentes.
- Processamento de Linguagem Natural
O NLP permite a Inteligência Artificial compreenda a linguagem humana, podendo assim interagir conosco com mais naturalidade. Deste modo, eles conseguem reproduzir tarefas de tradução, usar chatbots.
- Visão Computacional
A visão computacional auxilia as máquinas a interpretarem e entenderem o mundo visual. Isso feito através da analise de imagens e vídeos pelos algoritmos de aprendizado profundo, como as Redes Neurais Convolucionais (CNNs). Confira mais detalhes sobre nosso curso Visão Computacional Master e nossa reportagem sobre Visão Computacional.
- Aprendizado por Reforço
O aprendizado por reforço cria recompensas e penalidades, para a máquina aprenda a tomar decisões por conta própria interagindo com o ambiente. Esse método ajuda muito na tomada de decisões.
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Fontes:
