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Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia que permite que máquinas aprendam, raciocinem e se comportem de forma semelhante à humana. A IA é capaz de resolver problemas, identificar padrões, reconhecer fala e prever ocorrências futuras.

A IA funciona através do processamento de grandes volumes de dados, que são alimentados constantemente por humanos. As máquinas inteligentes combinam esses dados com algoritmos para ler e interpretar padrões, o que torna o processo de aprendizado e ensino muito eficiente.

Alguns exemplos de IA são:

    Assistentes de voz como a Alexa, da Amazon

    Reconhecimento facial, usado para confirmar a identidade de uma pessoa ao acessar dispositivos pessoais ou aplicativos financeiros

    Computadores mestres em xadrez

    Carros autônomos

A conceituação moderna de IA remonta a meados da década de 1920. Alguns acontecimentos importantes no desenvolvimento da IA foram:

    1950: Alan Turing desenvolveu o teste de Turing, que analisa se um equipamento consegue se passar por um ser humano

    1956: A conferência no Dartmouth College, onde John McCarthy batizou a área de Inteligência Artificial

    1957: Frank Rosenblatt apresentou o perceptron, um algoritmo que funciona como uma rede neural artificial

    2022: O lançamento do ChatGPT, que deu início a uma nova era no uso da IA em tarefas mundanas

    O que é inteligência artificial (IA)? – Google Cloud

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O que é IA? – Explicação sobre inteligência artificial – AWS

O que é inteligência artificial (IA)? A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia com recursos de resolução de problemas semel…

AWS

Aprenda tudo sobre o conceito de Inteligência Artificial (IA)

O que é a Inteligência Artificial e como ela funciona? A Inteligência Artificial é a capacidade que soluções tecnológicas têm de s…

Tableau

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A IA generativa é experimental.

Definição da inteligência artificial. A inteligência artificial é um campo da ciência que se concentra na criação de computadores e máquinas que podem raciocinar, aprender e atuar de maneira que normalmente exigiria inteligência humana ou que envolve dados com escala maior do que as pessoas podem analisar.

O que é inteligência artificial (IA)?

A inteligência artificial (IA) é um conjunto de tecnologias que permitem aos computadores executar uma variedade de funções avançadas, incluindo a capacidade de ver, entender e traduzir idiomas falados e escritos, analisar dados, fazer recomendações e muito mais. 

A IA é a espinha dorsal da inovação na computação moderna, agregando valor para indivíduos e empresas. Por exemplo, o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) usa IA para extrair texto e dados de imagens e documentos, transformando conteúdo não estruturado em pronto para negócios, dados estruturados e insights valiosos.  

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22:54

Introduction to Generative AI

Definição da inteligência artificial

A inteligência artificial é um campo da ciência que se concentra na criação de computadores e máquinas que podem raciocinar, aprender e atuar de maneira que normalmente exigiria inteligência humana ou que envolve dados com escala maior do que as pessoas podem analisar. 

A IA é um campo amplo que abrange muitas disciplinas diferentes, como ciência da computação, estatísticas e análises de dados, engenharia de hardware e software, linguística, neurociência e até mesmo filosofia e psicologia. 

Em um nível operacional para uso comercial, a IA é um conjunto de tecnologias baseadas principalmente em machine learning e aprendizado profundo, usada para análise de dados, previsões e previsão, categorização de objetos, processamento de linguagem natural, recomendações, recuperação inteligente de dados e muito mais.

Como a IA funciona?

Embora as especificidades variem de acordo com as técnicas de IA, o princípio básico gira em torno dos dados. Os sistemas de IA aprendem e melhoram por meio da exposição a grandes quantidades de dados, identificando padrões e relações que os humanos podem não perceber.

Esse processo de aprendizado geralmente envolve algoritmos, que são conjuntos de regras ou instruções que orientam a análise e a tomada de decisões da IA. Em machine learning, um subconjunto conhecido da IA, algoritmos são treinados em dados rotulados ou não rotulados para fazer previsões ou categorizar informações. 

O aprendizado profundo, uma especialização adicional, utiliza redes neurais artificiais com várias camadas para processar informações, imitando a estrutura e a função do cérebro humano. Com o aprendizado e a adaptação contínuos, os sistemas de IA se tornam cada vez mais competentes para realizar tarefas específicas, como reconhecer imagens, traduzir idiomas e muito mais.

Quer saber como começar a usar a IA? Confira a introdução à IA generativa para iniciantes.

Tipos de inteligência artificial

A inteligência artificial pode ser organizada de várias maneiras, dependendo dos estágios de desenvolvimento ou das ações realizadas. 

Por exemplo, quatro estágios de desenvolvimento de IA são comumente reconhecidos.

  1. Máquinas reativas: IA limitada que só reage a diferentes tipos de estímulos com base em regras pré-programadas. Não usa memória e, portanto, não pode aprender com novos dados. O Deep Blue da IBM, que superou o campeão de xadrez Garry Kasparov em 1997, foi um exemplo de máquina reativa.
  2. Memória limitada: a maior parte da IA moderna é considerada memória limitada. Ele pode usar memória para melhorar ao longo do tempo sendo treinado com novos dados, normalmente por meio de uma rede neural artificial ou outro modelo de treinamento. Aprendizado profundo, um subconjunto do machine learning, é considerado inteligência artificial de memória limitada.
  3. Teoria da mente: a teoria da mente não existe atualmente, mas a pesquisa está avançando em suas possibilidades. Descreve a IA que pode emular a mente humana e tem recursos de tomada de decisão iguais aos de um humano, incluindo o reconhecimento e memorização de emoções e a reação em situações sociais como um humano. 
  4. Autoconhecimento : um passo acima da teoria da IA de IA, ela descreve uma máquina mística que está ciente da própria existência e tem os recursos intelectuais e emocionais do ser humano. Como a teoria da IA de mente, a IA de autoconhecimento ainda não existe.

Uma maneira mais útil de categorizar amplamente os tipos de inteligência artificial é o que a máquina pode fazer. Tudo que chamamos de “inteligência artificial” é considerado inteligência artificial “estreita”, porque consegue executar apenas conjuntos limitados de ações com base na programação e no treinamento. Por exemplo, um algoritmo de IA usado para classificação de objetos não poderá realizar o processamento de linguagem natural. A Pesquisa Google é uma forma de IA estreita assim como análises preditivas ou assistentes virtuais.

A inteligência artificial geral (AGI, na sigla em inglês) seria a capacidade de uma máquina “sentir, pensar e atuar”, como uma pessoa. A AGI não existe no momento. O próximo nível seria a superinteligência artificial (ASI), em que a máquina funcionará de todas as maneiras superiores a uma pessoa. 

Modelos de treinamento de inteligência artificial

Quando as empresas falam sobre IA, muitas vezes falam sobre “dados de treinamento”. Mas o que isso significa? Lembre-se de que a inteligência artificial de memória limitada é uma IA que melhora com o tempo, sendo treinada com novos dados. Machine learning é um subconjunto da inteligência artificial que usa algoritmos para treinar dados e conseguir resultados.

Em geral, três tipos de modelos de aprendizado costumam ser usados em machine learning:

Aprendizado supervisionado é um modelo de machine learning que mapeia uma entrada específica para uma saída usando dados de treinamento rotulados (dados estruturados). Em termos simples, para treinar o algoritmo a reconhecer imagens de gatos, alimente-as com imagens marcadas como gatos.

O Aprendizado não supervisionado é um modelo de machine learning que aprende padrões com base em dados não rotulados (dados não estruturados). Diferentemente do aprendizado supervisionado, o resultado final não é conhecido antecipadamente. Em vez disso, o algoritmo aprende com os dados, categorizando-os em grupos com base em atributos. Por exemplo, o aprendizado não supervisionado é bom em correspondência de padrões e modelagem descritiva. 

Além do aprendizado supervisionado e não supervisionado, uma abordagem mista chamada aprendizado semi-supervisionado costuma ser empregada, em que apenas alguns dados são rotulados. Na aprendizagem semi-supervisionada, um resultado final é conhecido, mas o algoritmo precisa descobrir como organizar e estruturar os dados para alcançar os resultados desejados.

O aprendizado por reforço é um modelo de machine learning que pode ser descrito como “aprender por”. Um “agente” aprende a executar uma tarefa definida por tentativa e erro (um loop de feedback) até que o desempenho esteja dentro de um intervalo desejável. O agente recebe reforço positivo quando executa a tarefa bem e reforço negativo quando tem um desempenho ruim. Um exemplo de aprendizado por reforço seria ensinar uma mão robótica a pegar uma bola. 

Tipos comuns de redes neurais artificiais

Um tipo comum de modelo de treinamento na IA é uma rede neural artificial, que é vagamente baseada no cérebro humano. 

Uma rede neural é um sistema de neurônios artificiais, às vezes chamados de perceptrons, que são nós computacionais usados para classificar e analisar dados. Os dados são alimentados na primeira camada de uma rede neural, em que cada percepção recebe uma decisão e, em seguida, transmite essas informações a vários nós na próxima camada. Os modelos de treinamento com mais de três camadas são chamados de “redes neurais profundas” ou ” aprendizado profundo”. Algumas redes neurais modernas têm centenas ou milhares de camadas. A saída dos percetrons finais realiza a tarefa definida para a rede neural, como classificar um objeto ou encontrar padrões nos dados. 

Alguns dos tipos mais comuns de redes neurais artificiais que você pode encontrar incluem:

As redes neurais do feedforward (FF, na sigla em inglês) são uma das formas mais antigas de redes neurais, com dados fluindo de formas por neurônios artificiais até a saída ser alcançada. Nos dias de hoje, a maioria das redes neurais de avanço e retorno é considerada um “feedfeed profundo”com várias camadas (e mais de uma camada oculta). As redes neurais de encaminhamento geralmente são pareadas com um algoritmo de correção de erros chamado “retropropagação”, que, em termos simples, começa com o resultado da rede neural e funciona desde o começo. encontrar erros para melhorar a precisão da rede neural. Muitas redes neurais simples, mas poderosas, são de encaminhamento.

As redes neurais recorrentes (RNN, na sigla em inglês) são diferentes das redes neurais de encaminhamento, porque usam dados de séries temporais ou envolvem sequências. Ao contrário das redes neurais de encaminhamento, que usam pesos em cada nó da rede, as redes neurais recorrentes têm “memória” do que aconteceu na camada anterior como consequência da saída da camada atual. de dados. Por exemplo, ao realizar o processamento de linguagem natural, as RNNs podem “lembrar” de outras palavras usadas em uma frase. As RNNs são frequentemente usadas para reconhecimento de fala, tradução e legendas. 

A memória de curto prazo longa (LSTM) é uma forma avançada de RNN que pode usar memória para “lembrar” o que aconteceu em camadas anteriores. A diferença entre RNNs e LSTMs é que a LSTM pode lembrar o que aconteceu várias camadas atrás, usando as “células de memória”. A LSTM é geralmente usada em reconhecimento de fala e previsões. 

As redes neurais convolucionais (CNN) incluemalgumas das redes neurais mais comuns na inteligência artificial moderna. Geralmente usadas no reconhecimento de imagens, as CNNs usam várias camadas distintas (uma camada convolucional e, depois, uma camada de pool) que filtram partes diferentes de uma imagem antes de reativá-la (na camada completamente conectada). As camadas convolucionais anteriores podem procurar recursos simples de uma imagem, como cores e bordas, antes de procurar recursos mais complexos em camadas adicionais.

As redes adversárias generativas (GAN, na sigla em inglês) envolvem duas redes neurais concorrentes entre si em um jogo que, por fim, melhora a precisão da saída. Uma rede (o gerador) cria exemplos de que a outra rede (o discriminador) tenta provar que é verdadeira ou falsa. As GANs têm sido usadas para criar imagens realistas e até mesmo fazer arte.

Benefícios da IA

Automação

A IA pode automatizar fluxos de trabalho e processos ou trabalhar de forma independente e autônoma de uma equipe humana. Por exemplo, a IA pode ajudar a automatizar aspectos da segurança cibernética monitorando e analisando continuamente o tráfego de rede. Da mesma forma, uma fábrica inteligente pode ter dezenas de tipos diferentes de IA em uso, como robôs que usam a visão computacional para navegar no chão ou inspecionar produtos em defeitos, criar gêmeos digitais ou usar reais análises de tempo para medir a eficiência e os resultados.

Reduzir o erro humano

A IA pode eliminar erros manuais no processamento de dados, análise, montagem em tarefas e outras tarefas usando automação e algoritmos que seguem os mesmos processos toda vez.

Elimine tarefas repetitivas

A IA pode ser usada para executar tarefas repetitivas, liberando capital humano para trabalhar em problemas de maior impacto. A IA pode ser usada para automatizar processos, como a verificação de documentos, a transcrição de chamadas telefônicas ou a resposta a perguntas simples de clientes, como “Que horas você fecha?” Os robôs costumam ser usados para realizar tarefas monótonas, sujas ou perigosas no lugar de uma pessoa. 

Rápido e preciso

A IA pode processar mais informações mais rapidamente do que um humano, encontrando padrões e descobrindo relações entre dados que os humanos não conseguem.

Disponibilidade infinita

A IA não é limitada à hora do dia, à necessidade de quebras ou a outros ônus humanos. Quando executado na nuvem, a IA e o machine learning podem estar “sempre ativados”, trabalhando continuamente nas tarefas atribuídas a eles. 

A Startup Valeon reinventa o seu negócio

Moysés Peruhype Carlech – Founder da Valeon

Enquanto a luta por preservar vidas continua à toda, empreendedores e gestores de diferentes áreas buscam formas de reinventar seus negócios para mitigar o impacto econômico da pandemia.

São momentos como este, que nos forçam a parar e repensar os negócios, são oportunidades para revermos o foco das nossas atividades.

Os negócios certamente devem estar atentos ao comportamento das pessoas. São esses comportamentos que ditam novas tendências de consumo e, por consequência, apontam caminhos para que as empresas possam se adaptar. Algumas tendências que já vinham impactando os negócios foram aceleradas, como a presença da tecnologia como forma de vender e se relacionar com clientes, a busca do cliente por comodidade, personalização e canais diferenciados para acessar os produtos e serviços.

Com a queda na movimentação de consumidores e a ascensão do comércio pela internet, a solução para retomar as vendas nos comércios passa pelo digital.

Para ajudar as vendas nos comércios a migrar a operação mais rapidamente para o digital, lançamos a Plataforma Comercial Valeon. Ela é uma plataforma de vendas para centros comerciais que permite conectar diretamente lojistas a consumidores por meio de um marketplace exclusivo para o seu comércio.

Por um valor bastante acessível, é possível ter esse canal de vendas on-line com até mais de 300 lojas virtuais, em que cada uma poderá adicionar quantas ofertas e produtos quiser.

Nossa Plataforma Comercial é dividida basicamente em página principal, páginas cidade e página empresas além de outras informações importantes como: notícias, ofertas, propagandas de supermercados e veículos e conexão com os sites das empresas, um mix de informações bem completo para a nossa região do Vale do Aço.

Destacamos também, que o nosso site: https://valedoacoonline.com.br/ já foi visto até o momento por mais de 245.000 pessoas e o outro site Valeon notícias: https://valeonnoticias.com.br/ também tem sido visto por mais de 5.800.000 de pessoas, valores significativos de audiência para uma iniciativa de apenas três anos. Todos esses sites contêm propagandas e divulgações preferenciais para a sua empresa.

Temos a plena certeza que o site da Startup Valeon, por ser inédito, traz vantagens econômicas para a sua empresa e pode contar com a Startup Valeon que tem uma grande penetração no mercado consumidor da região capaz de alavancar as suas vendas.

E-Mail: valeonbrasil@gmail.com

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Fones: (31) 98428-0590 / (31) 3827-2297

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