introduction

Introdução à inteligência artificial §

Antes de estudar mais a fundo os conceitos em inteligência artificial, é necessário entender algumas terminologias da área:

Inteligência artificial §

Área da Ciência da Computação responsável pelo desenvolvimento de sistemas de tentam replicar as capacidades humanas de resolução de problemas.

Veja abaixo alguns ramos da inteligência artificial:

• Visão Computacional: É uma área da inteligência artificial que busca capacitar os computadores a interpretar e entender informações visuais, como imagens e vídeos. Os sistemas de visão computacional são capazes de reconhecer objetos, realizar rastreamento de objetos em movimento, detecção de padrões, entre outras tarefas relacionadas à visão.

• Processamento de Linguagem Natural (PLN): É uma área da inteligência artificial que se concentra na interação entre humanos e computadores por meio da linguagem natural. O PLN permite que os computadores entendam, interpretem e gerem textos de maneira similar a como os seres humanos se comunicam.

• Algoritmos Genéticos: São algoritmos inspirados nos princípios da seleção natural e genética. Eles são usados para encontrar soluções aproximadas para problemas de otimização e busca em espaços complexos. Os algoritmos genéticos aplicam conceitos de evolução e cruzamento para melhorar progressivamente as soluções.

• Resolução de Problemas por Meio de Busca: É uma abordagem de inteligência artificial para encontrar soluções para problemas por meio da exploração sistemática de um espaço de possíveis estados ou ações. Utiliza algoritmos de busca para encontrar o caminho mais adequado para atingir um objetivo.

• Raciocínio Baseado em Casos: É uma técnica de inteligência artificial que envolve a solução de novos problemas com base em soluções previamente aprendidas para problemas semelhantes armazenados em uma base de conhecimento.

• Robótica: É um campo da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento e aplicação de robôs autônomos e inteligentes. A robótica abrange desde o controle de movimentos até a tomada de decisões baseadas em sensores e percepções do ambiente.

• Sistemas Especialistas: São programas de computador que utilizam regras e conhecimentos específicos de um domínio para tomar decisões ou resolver problemas como um especialista humano. Eles representam o conhecimento através de regras lógicas e são capazes de inferir novas informações a partir dos dados fornecidos.

• Sistemas Multiagentes: Referem-se a sistemas compostos por vários agentes computacionais que interagem e coordenam suas ações para alcançar um objetivo comum. Cada agente pode possuir conhecimento local e tomar decisões independentes, mas seu comportamento colaborativo pode levar a resultados emergentes complexos.

Inteligência computacional §

A inteligência computacional envolve temas como:

• Redes Neurais: São modelos inspirados no funcionamento do cérebro humano, compostos por unidades interconectadas (neurônios) que são capazes de aprender e realizar tarefas complexas, como classificação, reconhecimento de padrões e tomada de decisões.

• Computação revolucionária: É um avanço disruptivo na capacidade computacional, permitindo resolver problemas antes considerados impossíveis e acelerar avanços científicos e tecnológicos. Exemplos incluem computação quântica e inteligência artificial avançada.

• Lógica Fuzzy (Nebulosa): É uma extensão da lógica booleana que permite a representação e o raciocínio sobre incertezas e imprecisões. A lógica fuzzy lida com graus de verdade, permitindo a expressão de valores entre o verdadeiro e o falso. Ele é amplamente utilizado no setor industrial.

A terminologia inteligência computacional é um termo mais apropriado para inteligência artificial, uma vez que este não remete à computação em si. A comunidade IEEE adota apenas trabalhos relacionados a esses temas citados anteriormente.

Machine Learning §

É uma abordagem da inteligência artificial que permite que os computadores aprendam a partir dos dados, sem serem explicitamente programados. O machine learning utiliza algoritmos e modelos estatísticos para identificar padrões nos dados e, a partir disso, fazer previsões, classificações e tomar decisões.

Data mining §

A mineração de dados é um processo de descoberta de padrões, informações e conhecimentos úteis em grandes conjuntos de dados. A mineração de dados utiliza técnicas estatísticas, algoritmos de machine learning e outras abordagens para explorar os dados e extrair informações relevantes.

Deep Learning §

Deep Learning, ou aprendizado profundo, é uma subárea da inteligência artificial e do machine learning que se concentra em treinar redes neurais profundas para aprender representações hierárquicas de dados. Essas redes neurais são chamadas de “profundas” devido à sua estrutura composta por várias camadas ocultas. O Deep Learning tem se destacado em tarefas complexas, como reconhecimento de fala, processamento de imagens, tradução automática e jogos, alcançando resultados impressionantes ao aprender automaticamente a partir de grandes quantidades de dados. Sua capacidade de extrair características e padrões complexos dos dados tornou-o uma das principais tecnologias impulsionadoras do avanço tecnológico nas últimas décadas.

Big Data §

Big Data refere-se a conjuntos massivos de dados que são tão grandes e complexos que não podem ser facilmente tratados ou processados usando métodos tradicionais de análise de dados. Esses conjuntos de dados são caracterizados por 3 “Vs”: volume (grande quantidade de dados), velocidade (geração rápida de dados) e variedade (diversidade de tipos de dados). O Big Data oferece oportunidades para obter insights valiosos e informações úteis que podem ser usadas em diversas áreas, como negócios, ciência, medicina e governança. Para lidar com o Big Data, são empregadas tecnologias avançadas, como computação em nuvem, técnicas de armazenamento distribuído, algoritmos de processamento paralelo e técnicas de machine learning.

Data science §

Ciência de Dados é uma disciplina que envolve a coleta, análise, interpretação e extração de conhecimento de conjuntos de dados. Ela combina técnicas e métodos de estatística, matemática, programação e conhecimento de negócios para resolver problemas e tomar decisões informadas. O objetivo da ciência de dados é descobrir padrões, tendências e insights relevantes nos dados, auxiliando na tomada de decisões estratégicas e na criação de soluções inteligentes em diversas áreas, como negócios, medicina, marketing, entre outras.