Views

Receba ESTE conteúdo por e-mail sempre que publicarmos:

Receba ESTE conteúdo por e-mail sempre que publicarmos:

Email

Como Funciona a Inteligência Artificial?


O funcionamento da Inteligência Artificial envolve muito mais do que perceber a presença dela em nossas experiências diárias.


Toda vez que usamos nossos smartphones, percebemos o que a IA pode fazer. Por trás de cada recomendação personalizada, incluindo os resultados relevantes de pesquisas, existe uma combinação das tecnologias que fazem a Inteligência Artificial funcionar, elevando nossas expectativas mais altas sobre todas as máquinas e dispositivos inteligentes que usamos.


A questão de como estamos ensinando os computadores a pensar passa por várias áreas da Ciência da Computação como Machine LearningDeep LearningProcessamento de Linguagem Natural e assim por diante.

Todos esses termos juntos compõem tudo o que a Inteligência Artificial represeta e apontam para um futuro em que nossas plataformas e sistemas terão inteligência suficiente para aprenderem com nossas interações e dados.

  • Machine Learning: A definição de Aprendizado de Máquina envolve computadores usando dados para aprender com apenas o mínimo de programação. Em vez de programar regras para uma máquina e esperar o resultado, com Machine Learning, conseguimos deixar que a máquina aprenda essas regras por conta própria a partir dos dados alimentados, chegando ao resultado de forma autônoma, como, por exemplo, as recomendações personalizadas na Netflix e na Amazon. O Aprendizado de Máquina é o principal impulsionador da Inteligência Artificial.

  • Deep Learning: quando falamos de Aprendizado Profundo, estamos nos referindo à parte do Aprendizado de Máquina que utiliza algoritmos complexos para imitar a Rede Neural do cérebro humano e aprender uma área do conhecimento com pouco ou nenhuma supervisão.

  • Processamento de Linguagem Natural: O PLN utiliza as técnicas de Machine Learning para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados puros e reconhecer a linguagem natural. Assim, um dos exemplos de aplicação do PLN é a análise de sentimentos, onde os algoritmos podem procurar padrões em postagens de Redes Sociais para compreender como os clientes se sentem em relação a marcas e produtos específicos.


#AI #Algorithm #AR #ArtificialIntelligence #Automation #BI #BigData #Biometrics #Bots #BusinessIntelligence #Chatbots #Cloud #CloudComputing #Data #DataAnalytics #DataScience #Deep #DeepLearning #DL #IA #IIoT #Innovation #InteligenciaArtificial #InternetOfThings #IoE #IoT #Learning #MachineLearning #PLN #Predictions #ProcessamentodeLinguagemNatural #Robotics #Robots #Smartphones #VR

Comente e compartilhe este artigo!

⬛◼◾▪ Social Media ▪◾◼⬛
• FACEBOOK • TWITTER • INSTAGRAM  • TUMBLR   GOOGLE+   LINKEDIN   PINTEREST

⬛◼◾▪ Blogs ▪◾◼⬛
• SFE®  • SFE Tech®  • SFE Terms®  • SFE Books®  • SFE Biography®
⬛◼◾▪ CONTATO ▪
Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...