07_Revisão - Unidade 1

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Olá, caro estudante! Como vai?
Vamos lá?
Boa leitura!
Olá, caro estudante! Como vai?
Este book de Revisão da Unidade 1 tem 
por objetivo abranger os principais 
pontos que foram estudados.
Faça bom proveito deste material, ok?
Nesta unidade você aprendeu que:
• A Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia que permite que os compu-
tadores aprendam a realizar tarefas de forma autônoma, como se fossem 
inteligentes como os humanos. Ela é um campo da ciência da computação 
que se concentra no desenvolvimento de sistemas e tecnologias que pos-
suem habilidades e comportamentos considerados "inteligentes".
• A IA é usada em muitas coisas que usamos no dia a dia, como assistentes 
virtuais em celulares e em jogos de videogame. Além disso, a IA pode ser 
usada em robôs para ajudar em tarefas como limpeza ou mesmo em cirur-
gias médicas.
• A IA funciona como um cérebro para os computadores, permitindo que 
eles possam aprender com exemplos e realizar tarefas de forma autôno-
ma. Para ensinar a IA, são usados muitos dados e algoritmos, que são 
como instruções para o computador.
• As técnicas de IA incluem aprendizado de máquina, processamento de 
linguagem natural, redes neurais, sistemas especialistas, entre outros. Essas 
técnicas permitem que os sistemas de IA aprendam a partir de dados, 
reconheçam padrões, tomem decisões e realizem tarefas que antes exi-
giam a intervenção humana.
• Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma tecnologia que 
permite que os computadores aprendam a realizar tarefas de forma autô-
noma, sem precisar ser programados especificamente para cada tarefa. 
Funciona através de algoritmos que são projetados para encontrar 
padrões em dados. Esses algoritmos permitem que os computadores 
aprendam a identificar padrões e fazer previsões com base em dados pas-
sados. 
• Um exemplo de Machine Learning é a recomendação de filmes ou músi-
cas em plataformas de streaming. A plataforma coleta dados sobre as pre-
ferências do usuário e usa algoritmos de Machine Learning para prever 
quais filmes ou músicas o usuário pode gostar.
• Já o Deep Learning é uma técnica de Aprendizado de Máquina (Machine 
Learning) que permite que os computadores aprendam a realizar tarefas 
complexas, como reconhecimento de voz, reconhecimento de imagem e 
até mesmo jogar jogos, de forma autônoma.
• O Deep Learning usa redes neurais, que são modelos matemáticos que 
imitam o funcionamento do cérebro humano. Essas redes neurais são 
compostas por camadas de neurônios artificiais, que são interconectados 
e trabalham juntos para processar informações e realizar tarefas.
• Um exemplo de Deep Learning é o reconhecimento de voz em assis-
tentes virtuais, como a Siri da Apple ou o Google Assistant. Esses assisten-
tes usam redes neurais para reconhecer a fala do usuário e responder 
com base no que foi dito.
• O Teste de Turing é um teste proposto pelo matemático britânico Alan 
Turing para determinar se uma máquina pode ser considerada inteligente. 
O teste envolve um ser humano e uma máquina, que são colocados em 
salas diferentes e se comunicam por meio de texto. O objetivo é que o ser 
humano não consiga distinguir se está se comunicando com outro ser 
humano ou com uma máquina.
• Teste de Turing é uma forma de testar se uma máquina pode se compor-
tar como um ser humano e responder perguntas de forma convincente. É 
importante lembrar que o objetivo não é enganar as pessoas, mas sim 
entender como a tecnologia pode ser usada para criar sistemas inteligen-
tes que possam ajudar as pessoas de diferentes maneiras. 
• O propósito do teste: um ser humano (juiz ou investigador) faz perguntas 
para duas entidades, uma máquina e um ser humano. A ideia é que a má-
quina tenha a capacidade de responder às perguntas de uma forma tão 
natural e convincente que o ser humano não consiga dizer qual é a respos-
ta da máquina e qual é a resposta do ser humano. Se a máquina for capaz 
de convencer o ser humano de que é um ser humano, então ela passou no 
Teste de Turing.
• Embora a IA seja muito útil, é importante lembrar que ela não é perfeita e 
pode cometer erros. Por isso, é importante que as pessoas continuem a 
aperfeiçoá-la para que possa ser cada vez mais precisa e útil no futuro.