Mapa Mental - IA Produtiva

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Lógica Fuzzy Métodos de Busca em IA Utiliza valores entre 0 e 1 para representar Busca em largura explora todos graus de verdade e nós vizinhos antes de avançar incerteza. para níveis mais profundos. Função de pertinência Busca gulosa (greedy) expande mede grau de nó mais próximo do objetivo veracidade de um usando heurísticas. elemento em um Busca em profundidade explora um conjunto. caminho até fim antes de Cálculo da função de retroceder. aderência depende de Busca local é eficiente em experimentação e não é memória, mas nem sempre encontra exato. solução ótima. Permite lidar com imprecisão e incerteza melhor que a lógica IA booleana Paradigma Conexionista Redes Neurais Artificiais Inspira-se no funcionamento do Produtiva São compostas por camadas de nós cérebro humano para processar interconectados com funções de informações. ativação. Processamento paralelo e Camada de saída apresenta distribuído permite maior resultado final do processamento eficiência computacional. da rede neural. Generaliza conhecimento Requerem grande volume de dados aprendido para novos dados e limpos e alto poder computacional situações. para treinamento. Aprende por meio de estímulos e Arquitetura adaptável a diversos respostas, simulando memória domínios e problemas complexos do associativa. Sistemas Simbólicos em IA mundo real. Utilizam representação e manipulação de símbolos para raciocínio lógico humano. Aprendizado de Máquina Diferenciam-se das redes neurais por focar em lógica simbólica e regras Aplicações em Saúde Aprendizado supervisionado usa explícitas. IA auxilia no diagnóstico de dados rotulados para treinar Fornecem abordagem estruturada para doenças por meio da análise modelos preditivos. resolução de problemas baseados em de imagens médicas. Aprendizado não supervisionado conhecimento. Personalização de tratamentos identifica padrões em dados não Fundamentados nos anos 60 e 70, baseada em dados clínicos e rotulados, como clustering. influenciaram desenvolvimento aprendizado de máquina. Aprendizado semi-supervisionado inicial da IA. Sistemas inteligentes combina dados rotulados e não melhoram a eficiência e rotulados para melhor precisão no atendimento desempenho. médico. Redes neurais aprendem com IA contribui para a análise e dados e não requerem interpretação de grandes reprogramação manual constante. volumes de dados médicos.