AV1 - Inteligência Artificial Aplicada Aos Negócios - Passei Direto - Gestáo de TI_2023

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MACHINE LEARNING E DEEP LEARNING, O SEU USO E SUAS UTILIDADES NA AI – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL.
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Matricula
Gestão da Tecnologia da Informação
Machine learning (aprendizado de máquina) é um ramo da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos computacionais que permitem que sistemas aprendam e tomem decisões com base em dados, sem serem explicitamente programados para isso. Em outras palavras, a máquina aprende a partir de exemplos e experiências anteriores, e usa esses conhecimentos para realizar tarefas específicas. Ou seja, é uma subárea da Inteligência Artificial que se concentra em permitir que os computadores aprendam a partir de dados, sem serem explicitamente programados para realizar uma tarefa específica. É uma abordagem para resolver problemas que envolvem grande quantidade de dados, permitindo que um algoritmo melhore seu desempenho em uma determinada tarefa através da análise de exemplos passados. Dessa forma, o algoritmo pode aprender a fazer previsões e tomar decisões com base em novos dados. Alguns exemplos de aplicações de machine learning incluem reconhecimento de fala, diagnóstico médico, previsão do tempo, análise de dados financeiros, entre outros.
Deep learning (aprendizado profundo) é uma técnica avançada de machine learning que usa redes neurais artificiais com múltiplas camadas de processamento para aprender representações hierárquicas de dados. Essas redes são capazes de lidar com grandes quantidades de dados não estruturados, como imagens, áudio e texto, e são usadas em aplicações como reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural e robótica. Ou seja, também é uma subárea do Machine Learning que utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas para aprender a partir de dados. As redes neurais profundas são capazes de capturar relações complexas e não-lineares entre variáveis, o que as torna especialmente úteis para tarefas como reconhecimento de imagem, fala e processamento de linguagem natural.
A inteligência artificial tem sido amplamente utilizada em diferentes setores da indústria, para melhorar a eficiência, a produtividade e a tomada de decisões. como saúde, finanças, transporte, varejo, entre outros. Algumas aplicações incluem:
Saúde: diagnóstico médico assistido por computador, descoberta de novos medicamentos, monitoramento de pacientes, entre outros.
Finanças: detecção de fraudes, previsão de riscos de crédito, negociação de ações automatizada, análise de dados de mercado, entre outros.
Transporte: condução autônoma, otimização de rotas de entrega, gerenciamento de tráfego, entre outros.
Varejo: personalização de recomendações de produtos, previsão de demanda, gerenciamento de estoque, entre outros.
As aplicações de inteligência artificial em negócios podem ser implementadas na forma de aplicativos, softwares e ferramentas que ajudam empresas a automatizar tarefas, tomar decisões melhores e mais rápidas, e melhorar a experiência do cliente. Assim assumindo diferentes formas, como aplicativos móveis, sistema de programas de computadores e de recomendação, assistentes virtuais, software de análise de dados em tempo real, entre outros. Algumas ferramentas comuns incluem:
Programas de computador que podem conversar com clientes e fornecer suporte, ajuda e informações.
Assistente virtual: software que utiliza tecnologias de reconhecimento de voz e linguagem natural para interagir com usuários e ajudá-los em tarefas diárias.
Análise de dados: software que pode ser usado para analisar grandes quantidades de dados, identificar padrões e tendências, e fornecer insights úteis para os negócios.
Reconhecimento de imagem: software que pode ser usado para identificar objetos e pessoas em imagens, permitindo que empresas monitorem a atividade em tempo real.
Referências bibliográficas
ALIGER. Saiba o que é visão computacional e como ela pode ser usada. 2018. Disponível em: https://www.aliger.com.br/blog/saiba-o-que-e-visao-computacional/
BITTENCOURT, Guilherme. Breve história da Inteligência Artificial. 2001
CULTURA ANALITICA. Entenda o que é deep learning e como funciona. Disponível em: https://culturaanalitica.com.br/deep-learning-oquee-como-funciona/cultura-analitica-redes-neurais-simples-profundas/
GOODFELLOW, I; BENGIOo, Y; COURVILLE, A. Deep Learning. MIT Press. Disponível em: http://www.deeplearningbook.org
SANTANA, Marlesson. Deep Learning: do Conceito às Aplicações. 2018. Disponível em: https://medium.com/data-hackers/deep-learning-do-conceito-%C3%A0s-aplica%C3%A7%C3%B5es-e8e91a7c7eaf
UDACITY. Conheça 8 aplicações de Deep Learning no mercado. Disponível em: https://br.udacity.com/blog/post/aplicacoes-deep-learning-mercado
CHAGAS, Edgar Thiago De Oliveira. Deep Learning e suas aplicações na atualidade. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. Ano 04, Ed. 05, Vol. 04, pp. 05-26 Maio de 2019. ISSN: 2448-0959. Disponível em: https://www.nucleodoconhecimento.com.br/administracao/deep-learning