Estratégia de dados, recursos e pessoas

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Este exercício faz parte do curso

Entendendo a inteligência artificial

InicianteNível de habilidade

4.8+

Comece sua jornada na IA! A Inteligência Artificial passou rapidamente de um assunto puramente científico para uma área abrangente cujas aplicações e usos são incontáveis atualmente, seja nos negócios, na indústrias ou simplesmente como parte da nossa vida diária. Você aprenderá o que é IA, que tipos de problemas podem ser resolvidos usando IA e quais são suas limitações atuais. Você também obterá uma ampla compreensão das subáreas da IA e das disciplinas relacionadas.

Exercise 1: O que é Inteligência Artificial?Exercise 2: A grande questão Exercise 3: Restrita ou geral?Exercise 4: O que a IA pode fazer?Exercise 5: IA no trabalho Exercise 6: IA em ação Exercise 7: Áreas e disciplinas relacionadas da IA Exercise 8: Como a IA aprende?Exercise 9: Ouça e aprenda

Quais são as principais funções dos sistemas de IA e as possibilidades que cada uma de suas áreas tem a oferecer? De onde vêm os dados que alimentam os sistemas de IA e como técnicas como o aprendizado de máquina usam os dados para resolver uma variedade de problemas? Este capítulo responde a essas e outras perguntas, revelando como diferentes formas de IA podem adquirir dados, aprender com os dados e interagir com o ambiente, seja ele físico ou digital.

Exercise 1: Algoritmos e sistemas de IA desmistificados Exercise 2: Por dentro de um sistema de IA para pizzas Exercise 3: Desmascarando um sistema de IA de reserva de hotel Exercise 4: Aquisição de dados Exercise 5: A simbiose entre IA e Internet das Coisas (IoT)Exercise 6: Estruturado ou não estruturado?Exercise 7: Aprendendo com os dados Exercise 8: Treinamento e classificação com pinguins Exercise 9: O intruso não supervisionado Exercise 10: A aprendizagem profunda veio para ficar Exercise 11: Interação com o ambiente Exercise 12: Aprendendo com as avaliações dos clientes Exercise 13: Robôs, visão e confusão de linguagem natural Exercise 14: O desafio verdadeiro-falso das coisas que a IA pode fazer

Prepare-se para mergulhar no empolgante mundo da IA nos negócios e nas empresas! Este capítulo revela os conceitos fundamentais, as diretrizes e as práticas recomendadas para você criar ou se tornar uma organização orientada por IA. Seja para equipar seus produtos, serviços e projetos com um toque de inteligência ou para revolucionar os processos operacionais da sua organização, ao final deste capítulo, você entenderá os elementos essenciais para adotar essa tecnologia: da cultura aos dados e à infraestrutura, até a formação de equipes de profissionais talentosos de IA. Você também conhecerá os desafios que podem surgir ao longo do caminho e exemplos de histórias de sucesso de grandes empresas que aprenderam a fazer da IA um aspecto central de sua marca.

Exercise 1: Estabelecimento de uma cultura de IA Exercise 2: Quatro ingredientes para organizações orientadas por IA Exercise 3: Lar, protegido lar Exercise 4: Estratégia de dados, recursos e pessoas

Exercício atual

Exercise 5: Dilemas de infraestrutura Exercise 6: O "zen" dos MLOps Exercise 7: Formação de equipes!Exercise 8: O sistema de IA que você implantou é bem-sucedido?Exercise 9: Histórias de desempenho Exercise 10: Uma prova de conceito (PoC) acadêmica Exercise 11: Desafios e histórias de sucesso Exercise 12: Formas de promover uma cultura de IA Exercise 13: Paola e o projeto de moda

À medida que nossa emocionante jornada de IA chega ao fim, nós examinamos a profunda conexão entre a IA e seu impacto na humanidade e na sociedade. Exploraremos assuntos como democratização da IA e IA responsável, abrangendo ética, interpretabilidade, justiça e segurança, todos aspectos cruciais para o cultivo de sistemas de IA que influenciem positivamente nossas vidas. Por fim, lançamos nosso olhar para o horizonte, delineando as perspectivas e os desafios empolgantes que a IA apresenta na formação de um futuro sustentável.

Exercise 1: Democratização da inteligência artificial Exercise 2: Práticas recomendadas para a democratização da IA Exercise 3: Abrindo as portas dos dados abertos Exercise 4: Explicabilidade e interpretabilidade Exercise 5: Uma árvore dentro da caixa branca Exercise 6: Como explicar as admissões em universidades Exercise 7: Desvendando o SHAP Exercise 8: Desafios sociais: ética, justiça e privacidade Exercise 9: Compartilhamento de dados para o progresso da IA Exercise 10: Comportamento tendencioso ou imparcial?Exercise 11: O veículo tendencioso Exercise 12: Desafios sociais: o futuro da IA Exercise 13: As mil faces da IA sustentável Exercise 14: Paola e o lado humano da IA Exercise 15: Uma jornada termina, outra começa