O conceito de inteligência artificial foi introduzido pela primeira vez em 1956 durante uma conferência de tecnologia no Dartmouth College, nos EUA, marcando o início de uma nova era em computação e automação.
Nesse contexto, ter acesso a um glossário de Inteligência Artificial é fundamental, especialmente porque o uso dessa tecnologia tem se tornado cada vez mais comum nos dias de hoje. A IA está presente em muitas tarefas do cotidiano e até em grandes decisões no mundo corporativo.
Por isso, compreender os principais pilares e o vocabulário da IA é essencial para se manter informado e tirar o melhor proveito de tudo o que essa solução tem a oferecer. Confira a seguir o glossário de IA e descubra o significado dos principais termos da área.
O que é inteligência artificial
No glissário de IA, inteligência artificial (IA) é definida como uma tecnologia que permite que máquinas ou sistemas imitem processos cognitivos humanos, como aprender, raciocinar e solucionar problemas.
Esse campo da ciência da computação baseia-se no desenvolvimento de algoritmos que capacitam os sistemas a executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana.
As aplicações da IA são amplas e variadas, incluindo desde a condução de carros autônomos, que operam independentemente de intervenção humana, até sistemas de recomendação utilizados por plataformas de streaming para sugerir músicas ou filmes com base nas preferências dos usuários.
Além disso, conforme descrito no glossário de IA, essa tecnologia desempenha um papel vital em setores críticos, como diagnósticos médicos avançados e sistemas automatizados de negociação financeira. Também está presente em assistentes virtuais inteligentes e em outras aplicações, destacando sua importância essencial na promoção da inovação e eficiência em múltiplas indústrias.
Glossário de IA – termos chave
Aprendizado de máquina (Machine Learning)
O aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial que capacita os sistemas a aprenderem e evoluírem com base em experiências anteriores, muitas vezes sem a necessidade de programação explícita.
De acordo com o Glossário de IA, a ML utiliza conjuntos de dados para treinar algoritmos, permitindo que realizem tarefas complexas, como previsões e tomadas de decisão automatizadas.
Algoritmos de IA
Os algoritmos de inteligência artificial são conjuntos estruturados de regras, instruções e cálculos matemáticos que orientam máquinas na execução de tarefas específicas, como análise de dados e reconhecimento de padrões.
Esses algoritmos constituem a base para sistemas que podem analisar informações complexas e fornecer insights significativos.
Aprendizado profundo
O aprendizado profundo, ou deep learning, é uma técnica sofisticada de aprendizado de máquina em camadas, normalmente através de redes neurais, para identificar padrões a partir de exemplos.
Sendo essencial para avanços em reconhecimento de voz, visão computacional e processamento de linguagem natural, o deep learning permite que computadores interpretem e respondam a dados de maneira mais natural e intuitiva.
Ética em IA
A ética em inteligência artificial abrange os princípios morais que guiam o desenvolvimento e uso da IA, assegurando que as tecnologias sejam desenvolvidas e aplicadas de maneira justa e responsável.
Pintura
Inpainting é uma técnica de inteligência artificial utilizada para restaurar partes ausentes de imagens ou vídeos. Amplamente empregada na restauração de mídia danificada ou antiga, esse método utiliza dados existentes para recriar áreas faltantes de forma coerente e visualmente plausível.
IA generativa
Conforme descrito no Glossário de IA, trata-se de uma forma avançada de IA capaz de criar conteúdo novo e original, desde o texto até imagens e música, com base no aprendizado prévio a partir de conjuntos de dados existentes.
Modelos pré-treinados
Modelos de IA que foram previamente treinados em grandes conjuntos de dados e podem ser adaptados para tarefas específicas com mais treinamento.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Esse ramo da IA se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem às máquinas entender, interpretar e gerar linguagem humana de maneira natural. O PLN é utilizado em uma ampla gama de aplicações, como assistentes virtuais, tradução automática, análise de sentimentos em redes sociais, entre outras.
Redes Neurais
Modelos computacionais cujos algoritmos são inspirados no cérebro humano, usados em machine learning para ajudar a melhorar o reconhecimento de padrões e a tomada de decisões.
Robótica
O campo da IA que se dedica à criação e utilização de robôs, que podem executar tarefas automatizadas com eficiência e precisão, podendo ou não utilizar IA para seu funcionamento.
Visão computacional
Essa área da IA está ligada ao desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitem aos computadores interpretar e entender o mundo visual, de forma semelhante ao reconhecimento visual humano.
Se você estiver interessado em aprender mais sobre inteligência artificial, acompanhar a Leega nas redes sociais pode ser uma ótima maneira de obter insights e atualizações sobre as últimas tendências e desenvolvimentos nessa área.
Qual linguagem é usada em IA?
Python é, de fato, uma das linguagens de programação mais populares para inteligência artificial, principalmente devido à sua simplicidade e à vasta gama de bibliotecas disponíveis, como TensorFlow, Keras, PyTorch e scikit-learn, que facilitam o desenvolvimento de modelos de IA.
Quais são as IAs mais usadas?
As plataformas de IA mais utilizadas atualmente são Google Vertex AI, AWS SageMaker, IBM Watson e Microsoft Azure AI, cada uma oferecendo ferramentas específicas para desenvolvedores
Em síntese, o acesso a um glossário de IA é fundamental para compreender e explorar todo o potencial dessa tecnologia. Com ele, é possível desvendar os conceitos fundamentais e as aplicações práticas da inteligência artificial, que vão desde o reconhecimento de padrões até a automação de processos complexos.
Estar familiarizado com o vocabulário da IA é o primeiro passo para aproveitar ao máximo as soluções e inovações que essa área tem a oferecer, seja para otimizar operações empresariais ou impulsionar a criatividade e a eficiência em diversos setores.
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