Inteligência Artificial

Inteligência Artificial

Machine Learning

• Type of AI that enables machines to learn from data without being explicitly programmed
• Key concepts:
  • Supervised learning: labeled data, predict output based on input
  • Unsupervised learning: unlabeled data, find patterns or structure
  • Reinforcement learning: learn from interactions with environment
• Algorithms:
  • Decision trees
  • Random forests
  • Support vector machines (SVMs)
  • Neural networks

Robotics

• Field of AI that deals with the design and development of robots
• Key concepts:
  • Autonomous systems: robots that operate independently
  • Human-robot interaction: robots that interact with humans
  • Robot learning: robots that learn from experience
• Applications:
  • Industrial robots (e.g. assembly lines)
  • Service robots (e.g. cleaning, cooking)
  • Autonomous vehicles

Computer Vision

• Field of AI that deals with enabling computers to interpret and understand visual information
• Key concepts:
  • Image processing: manipulate and analyze images
  • Object recognition: identify objects within images
  • Scene understanding: interpret meaning of images
• Applications:
  • Image classification
  • Object detection
  • Facial recognition

Natural Language Processing (NLP)

• Field of AI that deals with the interaction between computers and human language
• Key concepts:
  • Tokenization: break down text into individual words or tokens
  • Sentiment analysis: determine sentiment or emotion behind text
  • Language translation: translate text from one language to another
• Applications:
  • Chatbots
  • Language translation software
  • Sentiment analysis for customer feedback

Deep Learning

• Subset of machine learning that uses neural networks with multiple layers
• Key concepts:
  • Artificial neural networks: modeled after human brain
  • Convolutional neural networks (CNNs): image recognition
  • Recurrent neural networks (RNNs): sequential data
• Applications:
  • Image recognition
  • Speech recognition
  • Natural language processing

Inteligência Artificial

Aprendizado de Máquina

• Tipo de IA que permite que máquinas aprendam com dados sem ser explicitamente programadas
• Conceitos chave:
  • Aprendizado supervisionado: dados rotulados, predizer saída com base na entrada
  • Aprendizado não supervisionado: dados não rotulados, encontrar padrões ou estrutura
  • Aprendizado por reforço: aprender de interações com o ambiente
• Algoritmos:
  • Árvores de decisão
  • Florestas aleatórias
  • Máquinas de vetores de suporte (SVMs)
  • Redes neurais

Robótica

• Campo de IA que lida com o design e desenvolvimento de robôs
• Conceitos chave:
  • Sistemas autônomos: robôs que operam independentemente
  • Interacao homem-robô: robôs que interagem com humanos
  • Aprendizado de robô: robôs que aprendem com experiência
• Aplicacoes:
  • Robôs industriais (e.g.linhade montagem)
  • Robôs de serviço (e.g.limpeza, cozinha)
  • Veículos autônomos

Visão Computacional

• Campo de IA que lida com habilitar computadores a interpretar e entender informações visuais
• Conceitos chave:
  • Processamento de imagem: manipular e analisar imagens
  • Reconhecimento de objeto: identificar objetos dentro de imagens
  • Compreensão de cena: interpretar significado de imagens
• Aplicacoes:
  • Classificação de imagens
  • Detecção de objeto
  • Reconhecimento facial

Processamento de Linguagem Natural (NLP)

• Campo de IA que lida com a interacção entre computadores e linguagem humana
• Conceitos chave:
  • Tokenização: quebrar o texto em palavras ou tokens individuais
  • Análise de sentimento: determinar o sentimento ou emoção por trás do texto
  • Tradução de linguagem: traduzir texto de uma linguagem para outra
• Aplicacoes:
  • Chatbots
  • Software de tradução de linguagem
  • Análise de sentimento para feedback de clientes

Aprendizado Profundo

• Subconjunto de aprendizado de máquina que usa redes neurais com múltiplas camadas
• Conceitos chave:
  • Redes neurais artificiais: modeladas após o cérebro humano
  • Redes neurais convolucionais (CNNs): reconhecimento de imagem
  • Redes neurais recorrentes (RNNs): dados sequenciais
• Aplicacoes:
  • Reconhecimento de imagem
  • Reconhecimento de fala
  • Processamento de linguagem natural