IA refere-se a máquinas e sistemas projetados para realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana. Algumas dessas tarefas incluem:
• Processamento de Linguagem Natural: Permitindo que máquinas entendam e respondam à linguagem humana
• Ética da IA: Garantindo que os sistemas de IA sejam desenvolvidos e usados de forma responsável
• Computação Cognitiva: Simulando processos de pensamento humano em um modelo computadorizado.
Este subconjunto da IA envolve sistemas que aprendem com dados para tomar decisões e fazer previsões. Conceitos-chave incluem:
• Redução de Dimensionalidade: Simplificando dados sem perder informações significativas.
• Aprendizado Não Supervisionado: Encontrando padrões em dados sem resultados pré-rotulados.
• Aprendizado por Reforço: Aprendendo ações ótimas por tentativa e erro.
• Aprendizado em Conjunto: Combinando múltiplos modelos para melhorar o desempenho.
Aprofundando-nos, encontramos as Redes Neurais, inspiradas na estrutura do cérebro humano. Estas são essenciais para muitas capacidades avançadas de IA. Os componentes incluem:
• Perceptrons: O tipo mais simples de rede neural.
• Redes Neurais Convolucionais: Especializadas em processar dados visuais.
• Redes Neurais Recorrentes: Lidam com dados sequenciais, como séries temporais.
• Perceptrons Multicamadas: Redes com múltiplas camadas entre entrada e saída.
• Funções de Ativação: Funções que determinam a saída de uma rede neural.
• Retropropagação: O método para treinar redes neurais.
Dentro das redes neurais, temos o domínio do Aprendizado Profundo. Este subconjunto envolve redes com muitas camadas (daí "profundo") e inclui:
• Redes Neurais Profundas: Redes com múltiplas camadas ocultas.
• Redes Adversárias Generativas: Redes que geram novos dados semelhantes aos dados de entrada.
• Aprendizado por Reforço Profundo: Combinando aprendizado profundo com aprendizado por reforço.
No núcleo, encontramos a IA Generativa, que trata da criação de novo conteúdo. Isso inclui:
• Modelagem de Linguagem: Prevendo a próxima palavra em uma sequência.
• Arquitetura Transformer: Um modelo que lida eficientemente com dados sequenciais, crucial para PLN.
• Mecanismo de Auto-Atenção: Permite que os modelos se concentrem em diferentes partes da sequência de entrada.
• Compreensão de Linguagem Natural: Compreendendo e gerando linguagem humana.
• Sistemas de Diálogo: Sistemas de IA que podem conversar com humanos.
• Aprendizado por Transferência: Usando conhecimento de uma tarefa para melhorar o desempenho em outra.
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