Glossário de Inteligência Artificial: termos que você precisa conhecer

Você sabia que a Inteligência Artificial é uma das tecnologias mais promissoras dos próximos anos?

A IA já está presente em nossas vidas de maneira muito mais intensa do que podemos imaginar. Por exemplo, os algoritmos de recomendação usados pela Netflix ou pelo Spotify são exemplos simples de como a IA pode ser útil em nosso dia a dia.

No entanto, muitas pessoas ainda não conhecem os termos técnicos e as nomenclaturas utilizadas pelos especialistas em IA.

Pensando nisso, preparamos um glossário com os 25 termos mais importantes sobre Inteligência Artificial que você precisa conhecer.

Conheça os principais termos da área de IA

Algoritmo de aprendizado de máquina: é um algoritmo que permite que uma máquina aprenda a partir de dados e desenvolva habilidades cognitivas.

Exemplo de aplicação: O Google usa o aprendizado de máquina para melhorar suas pesquisas, resultados de anúncios e até mesmo para melhorar a eficiência de seus data centers.

Aprendizado supervisionado: A máquina é treinada com um conjunto de dados rotulados para reconhecer padrões e fazer previsões.

Exemplo de aplicação: Classificação de e-mails como spam ou não spam com base em exemplos rotulados.

Aprendizado não supervisionado: A máquina é treinada com um conjunto de dados não rotulados para encontrar padrões e estruturas ocultas.

Exemplo de aplicação: Agrupamento de clientes em grupos com base em padrões em seus dados de compra.

Aprendizado por reforço: A máquina é treinada a partir de feedback positivo ou negativo para maximizar uma recompensa.

Exemplo de aplicação: Jogo de xadrez, onde a máquina é recompensada por tomar decisões que levam à vitória.

Rede Neural Artificial: Modelo computacional inspirado no cérebro humano que é capaz de aprender a partir de dados.

Exemplo de aplicação: Reconhecimento de voz para assistentes pessoais, como Siri e Alexa.

Deep Learning: Sub área da IA que se concentra em redes neurais profundas e seu uso para tarefas como reconhecimento de voz e imagem.

Exemplo de aplicação: Reconhecimento de imagem para identificar objetos em fotos e vídeos.

Redes Neurais Convolucionais: Tipo de rede neural artificial projetada para o processamento de imagens.

Exemplo de aplicação: Reconhecimento facial para identificação de indivíduos em fotos e vídeos.

Redes Neurais Recorrentes: Tipo de rede neural artificial capaz de processar sequências de dados, como textos e sequências de áudio.

Exemplo de aplicação: Tradução automática de idiomas, como Google Translate.

Processamento de Linguagem Natural: Sub área da IA que se concentra em ensinar as máquinas a entender e processar a linguagem humana.

Exemplo de aplicação: Chatbots para atendimento ao cliente automatizado.

Reconhecimento de Fala: Técnica que permite que as máquinas interpretem e transformem a fala humana em texto.

Exemplo de aplicação: Legendagem automática de vídeos para torná-los acessíveis a deficientes auditivos.

Reconhecimento de Imagem: Técnica que permite que as máquinas interpretem e processem imagens para extrair informações relevantes.

Exemplo de aplicação: Diagnóstico automático de doenças em imagens médicas, como radiografias.

Robôs Autônomos: Robôs equipados com sistemas de inteligência artificial que lhes permitem operar e tomar decisões de forma autônoma.

Exemplo de aplicação: Robôs de limpeza que podem navegar em uma casa, evitando obstáculos e limpando automaticamente.

Agente Inteligente: Programa de computador que pode interagir com o ambiente e tomar decisões com base em dados coletados.

Exemplo de aplicação: Um assistente virtual que ajuda a gerenciar as tarefas diárias de um usuário, como um assistente de voz em um smartphone.

Chatbot: Programa de computador que pode interagir com usuários por meio de conversas, simulando uma conversa humana.

Exemplo de aplicação: Um chatbot que ajuda os clientes a fazer reservas em um hotel ou responder a perguntas frequentes em um site de comércio eletrônico.

Visão Computacional: é uma sub área da IA que se concentra em ensinar as máquinas a interpretar e processar imagens e vídeos.

Exemplo de aplicação: Um sistema de reconhecimento facial que pode identificar indivíduos em uma multidão com base em suas características faciais.

Mineração de Dados: Processo de analisar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e insights.

Um modelo de análise preditiva que pode prever quais clientes são mais propensos a cancelar um contrato de assinatura.

Aprendizado de Máquina Incremental: Tipo de aprendizado de máquina em que a máquina é capaz de aprender continuamente a partir de novos dados.

Um modelo de recomendação de produtos que pode aprender com as escolhas de compra anteriores dos clientes e ajustar as recomendações futuras.

Aprendizado Federado: Tipo de aprendizado de máquina em que vários dispositivos são usados para treinar um modelo centralizado sem compartilhar os dados brutos.

Exemplo de aplicação: Um sistema de monitoramento de saúde que permite que os usuários compartilhem dados com segurança com médicos e pesquisadores para melhorar o diagnóstico e o tratamento.

Aprendizado Ativo> Tipo de aprendizado de máquina em que a máquina é capaz de fazer perguntas estratégicas para melhorar sua própria precisão.

Exemplo de aplicação: Um sistema de reconhecimento de fala que solicita ao usuário que repita uma palavra mal pronunciada para melhorar o reconhecimento no futuro.

Redes Neurais Bayesianas: Redes neurais que usam a teoria das probabilidades bayesianas para realizar inferências estatísticas.

Um modelo de previsão de tempo que pode incorporar informações incertas, como mudanças climáticas, para fazer previsões mais precisas.

Inteligência Artificial Explicável: Capacidade da IA de explicar como ela chegou a uma decisão ou conclusão.

Exemplo de aplicação: Um sistema de decisão médica que fornece justificativas para os diagnósticos e tratamentos recomendados para garantir a transparência e a responsabilidade.

Inteligência Artificial Generalizada: Capacidade da IA de desempenhar uma ampla gama de tarefas cognitivas de forma geral.

Exemplo de aplicação: Um sistema de atendimento ao cliente que pode responder a perguntas sobre vários tópicos e ajustar as respostas com base no contexto e nas preferências do usuário.

Aprendizado Profundo por Reforço: Tipo de aprendizado de máquina em que a máquina é treinada a partir de tentativa e erro para maximizar uma recompensa.

Exemplo de aplicação: Um sistema de jogos que pode aprender a jogar jogos complexos, como xadrez ou Go, por meio da tentativa e erro.

Aprendizado por Transferência: Capacidade de um modelo de aprendizado de máquina de aplicar o conhecimento aprendido em uma tarefa para outra tarefa relacionada.

Exemplo de aplicação: Um modelo treinado para classificar imagens de carros pode ser transferido e adaptado para classificar imagens de motos.

Inteligência Artificial em Saúde: Aplicação da IA em áreas de saúde, incluindo diagnóstico, tratamento e prevenção.

Exemplo de aplicação: Utilização de algoritmos de IA para diagnosticar doenças como câncer de mama, identificar pacientes com alto risco de recaída, ou desenvolver tratamentos personalizados.

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Este Glossário de Inteligência Artificial é o seu guia com os termos e conceitos desta área da computação e vamos atualizá-lo sempre for que necessário.

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E agora que você já conhece todos esses os termos, por que não investir em projetos de Inteligência Artificial para aumentar vendas, reduzir custos ou melhorar a eficiência operacional do seu negócio?