IA além do básico: um guia para leitores com experiência em tecnologia

AI beyond the basics

Se você está procurando informações mais avançadas sobre IA, mas não quer se perder com tantos jargões, está no lugar certo.

Vamos direto ao assunto.

O que é uma rede neural?

As redes neurais são um subconjunto de Machine learning que formam o núcleo dos algoritmos de aprendizado profundo. 


As redes neurais são compostas por várias camadas. 

  1. Camada de entrada: recebe a entrada.
  2. Uma ou mais camadas de processamento ocultas: processam a entrada usando "neurônios", uma maneira sofisticada de dizer "funções matemáticas especiais".
  3. Camada de saída: emite a saída.


Cada neurônio em uma camada aplica uma função matemática, chamada de função de ativação, que calcula um resultado com base nas entradas e em certos pesos. O neurônio então encaminha o resultado para a próxima camada.


Cada camada tem pesos e limites (conhecidos com mais precisão como vieses) derivados de dados de treinamento rotulados iniciais. Durante o treinamento adicional do modelo, os pesos e os limites são ajustados iterativamente até que a rede forneça respostas mais precisas com mais frequência.


Há várias arquiteturas neurais diferentes, cada uma atendendo a tarefas específicas melhor do que outras.

O superconjunto de IA


IA refere-se a qualquer sistema que executa uma atividade tipicamente considerada parte dos domínios humanos. Em seu sentido mais estrito, um filtro de spam de e-mail que aprende com e-mails anteriores é uma forma de IA.

A IA é o superconjunto de várias tecnologias de subconjunto, como:

  • Visão computacional
  • Robótica
  • Conversão de texto em fala
  • Machine learning
  • Deep learning
  • Processamento de linguagem natural (PLN)

Machine learning, ML


O Machine learning refere-se à capacidade dos computadores de se ajustar e se adaptar com base nos dados de entrada, também conhecido como "aprendizado". O ML está sendo aplicado com mais frequência a conjuntos de dados massivos à medida que o poder de computação aumenta.


Ao contrário das soluções codificadas, os algoritmos de autoaperfeiçoamento potencializam as soluções de ML. Você não precisa modificar o código do sistema para diferenciar a forma como ele opera porque os algoritmos são programados para se ajustar com base na alteração dos dados.

Deep learning


O deep learning (aprendizado profundo) é um subcampo do Machine learning (aprendizado de máquina) que utiliza redes neurais de multicamadas para processos de aprendizado mais profundos. Os cientistas nem sempre sabem como as soluções de deep learning produzem seus resultados porque operam em um ambiente de caixa preta oculto. Isso é mais um bug do que um recurso, e entender essa caixa preta pode abrir enormes possibilidades para a IA.

Processamento de linguagem natural (PLN)


PLN é quando os computadores processam e entendem a linguagem natural. Um conceito fundamental do PLN é transformar a linguagem não estruturada em linguagem estruturada.


O PLN é usado extensivamente em soluções modernas de IA. Alguns exemplos de PLN em IA incluem:

  • Tradução de textos
  • Análise de sentimento
  • Resumo de texto
  • Geração de texto


O Python tem amplo suporte embutido para PLN, como scikit-learn, Natural Language Toolkit, PyNLPl e outras bibliotecas, tornando-o uma linguagem de programação popular para o desenvolvimento de aplicativos de IA.


A combinação de ferramentas de IA PLN com outro software pode ser especialmente poderosa. Algumas das ferramentas que você pode criar incluem:


  • Mecanismo de busca da empresa: você pode combinar os recursos de IA e PLN ao banco de conhecimento da sua empresa e fornecer respostas aos usuários que pesquisam dados específicos da empresa. Para criar o front-end, você pode encontrar desenvolvedores freelancers para ajudá-lo. da Fiverr para ajudá-lo.
  • Chatbots: Da mesma forma, você pode criar chatbots alimentados por PLN e IA que se integram ao site da sua empresa.
  • Monitoramento de mídia social: por meio de IA e PLN, você pode determinar como as pessoas se sentem em relação à sua marca e escrever um software para acionar alertas sobre quedas repentinas de favorabilidade.

Visão computacional (Computer vision, CV)


CV é um campo multidisciplinar com amplas aplicações em IA. Um uso relevante da CV é entender o que as imagens contêm.


As ferramentas de CV normalmente funcionam em redes neurais construídas usando uma arquitetura diferente para redes neurais de modelo de linguagem.


O Machine learning e o deep learning são cruciais para a funcionalidade avançada da CV.


Duas ferramentas populares baseadas em CV são as ferramentas generativas de IA para geração de imagens: Midjourney e DALL-E 2. Essas ferramentas combinam a funcionalidade PLN com a tecnologia CV para gerar imagens espetaculares de IA.


O DALL-E oferece uma API pública para integrar a geração de imagens de IA ao seu produto ou serviço. Se você não for programador, poderá encontrar especialistas qualificados para ajudá-lo a lançar seu produto de geração de imagem de IA.

Próxima parada: crie seu aplicativo


Há amplas oportunidades para usar IA em combinação com outras tecnologias. As ferramentas que você pode desenvolver são limitadas apenas pela habilidade e imaginação. Com todo esse conhecimento avançado sobre IA, o próximo passo é iniciar o seu aplicativo. Quer ajuda? Encontre um especialista em codificação de IA para ajudá-lo a preencher a lacuna de habilidades, para que só falte a sua imaginação.

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