Robôs, visão e confusão de linguagem natural

Os cartões a seguir mostram exemplos de IA interagindo com o ambiente físico, com seres humanos ou com o ambiente digital.

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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: Encaixa na definição de IA?Exercise 3: Estreita hoje, geral amanhã?Exercise 4: O que a IA pode fazer?Exercise 5: Qual capacidade o planejador está usando?Exercise 6: Qual sistema usa previsões e inferência?Exercise 7: Áreas e disciplinas relacionadas da IA Exercise 8: Qual disciplina ajuda o robô a ver?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: O que o sistema produz?Exercise 3: Desmascarando um sistema de IA de reserva de hotel Exercise 4: Aquisição de dados Exercise 5: Qual configuração é um verdadeiro loop de perceber e agir?Exercise 6: Estruturado ou não estruturado?Exercise 7: Aprendendo com os dados Exercise 8: Treinamento e classificação com pinguins Exercise 9: Qual tarefa precisa de unsupervised learning?Exercise 10: A aprendizagem profunda veio para ficar Exercise 11: Interação com o ambiente Exercise 12: Qual tarefa de PLN descobre o que os clientes pensam?Exercise 13: Robôs, visão e confusão de linguagem natural

Exercicio Atual

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: Prepare a organização Exercise 4: Estratégia de dados, recursos e pessoas Exercise 5: Escolha a infraestrutura certa 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: O que está acontecendo com este modelo?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: Siga o caminho do pinguim Exercise 6: Leia as explicações do SHAP Exercise 7: Desafios sociais: ética, justiça e privacidade Exercise 8: Compartilhamento de dados para o progresso da IA Exercise 9: Comportamento tendencioso ou imparcial?Exercise 10: O veículo tendencioso Exercise 11: Desafios sociais: o futuro da IA Exercise 12: As mil faces da IA sustentável Exercise 13: Paola e o lado humano da IA Exercise 14: Uma jornada termina, outra começa