inteligência artificial
Inteliêngia artitificial
Algumas aplicações
Algumas aplicações
Algumas aplicações
Machine Learning
Deep Learning
IA Generativa
Análises preditivas: Possibilita a predição de informoções futuras. Classificação: Possibilita classificar dados em classes distintas. Agrupamento (Cluster): Possibilita o agrupamento de padrões. Anomalias: Possibilita identificar dados que fogem um determinado padrão.
Chatbots: Possibilitam a conversa interativa e humanizada, entre uma máquina e um humano Mídias: Possibilita a criação de mídias, como imagem, vídeos, áudio, textos. Agentes de IA: Possibilita a criação de um assistente treinado especificamente para auxiliar em assuntos específicos. Por exemplo: Um agente de IA especialista em Direito do Trabalho.
Processamento de Linguagem Natural: Possibilita a compreensão da linguagem nativa do ser humano, a partir de modelos de linguagem em larga escala (LLM).Visão computacional: Possibilita reconhecer padrões em imagens e indicar probablidades. Reconhecimento de sentimentos: Possibilita identificar sentimentos (Positivo, negativo, neutro) em textos, imagens e vídeos.
Área do conhecimento relacionada a aprendizagem de máquina. Tem por objetivo possibilitar recursos para que uma máquina consiga aprender de forma semelhante aos humanos. Estutando (Treinando) e testando sua aprendizagem.
Área do conhecimento relacionada a aprendizagem profunda Tem por objetivo possibilitar recursos para que uma máquina consiga aprender de forma semelhante aos humanos e reproduzir ações de forma humanizada. Estutando (Treinando) e testando sua aprendizagem, inclusive a partir de Redes Neurais Artificiais, que tentam simular uma Rede Neural humana.
Área do conhecimento que utiliza técnicas inerentes ao machine learning e ao deep learning. Tem por objetivo simular interações humanizadas, estabelecendo um relação amigável e compatível, da mesma forma que uma interação entre 2 humanos
Matemática, Estatística e Programação
Big Data (Dados em larga escala)
Inteligência artificial generativa é apenas uma das sub-áreas da grande área do conhecimento que é a Inteligência Artificial, logo não deve ser confundinda com essa última.
Claudio Bonel
Inteligência Artificial
É a grande área do conhecimento e que se divide em sub-áreas (observadas nos pilares abaixo), na qual cada uma delas é capaz de possibilitar técnicas que são aplicadas em diversos contextos. Navegue em cada um desses pilares para conhecer as sub-áreas e algumas de suas aplicações.
Matemática, estatística e programação
Apesar do nome "Inteligência Artificial", o que de fato possibilita que todas essas técnicas sejam aplicadas é a programação, baseada em modelos matemáticos e modelagem estatística multivariada que, a partir de probabilidades, são capazes de simular uma interação humanizada.
Big Data (dados em larga escala)
Para que a Inteligência Artificial, a partir de modelos matemáticos e estatísticos, possa ser capaz de simular uma interação humanizada, é necessário que ela estude, ou utilizando o termo técnico, treine. Esse treino se dá a partir de uma enorme base de conhecimento, com dados de diversos tipos. Fazendo uma analogia, esses dados formam o conhecimento do "cérebro" da inteligência artificial.
inteligência artificial
Claudio Bonel
Created on March 7, 2025
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inteligência artificial
Inteliêngia artitificial
Algumas aplicações
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Machine Learning
Deep Learning
IA Generativa
Análises preditivas: Possibilita a predição de informoções futuras. Classificação: Possibilita classificar dados em classes distintas. Agrupamento (Cluster): Possibilita o agrupamento de padrões. Anomalias: Possibilita identificar dados que fogem um determinado padrão.
Chatbots: Possibilitam a conversa interativa e humanizada, entre uma máquina e um humano Mídias: Possibilita a criação de mídias, como imagem, vídeos, áudio, textos. Agentes de IA: Possibilita a criação de um assistente treinado especificamente para auxiliar em assuntos específicos. Por exemplo: Um agente de IA especialista em Direito do Trabalho.
Processamento de Linguagem Natural: Possibilita a compreensão da linguagem nativa do ser humano, a partir de modelos de linguagem em larga escala (LLM).Visão computacional: Possibilita reconhecer padrões em imagens e indicar probablidades. Reconhecimento de sentimentos: Possibilita identificar sentimentos (Positivo, negativo, neutro) em textos, imagens e vídeos.
Área do conhecimento relacionada a aprendizagem de máquina. Tem por objetivo possibilitar recursos para que uma máquina consiga aprender de forma semelhante aos humanos. Estutando (Treinando) e testando sua aprendizagem.
Área do conhecimento relacionada a aprendizagem profunda Tem por objetivo possibilitar recursos para que uma máquina consiga aprender de forma semelhante aos humanos e reproduzir ações de forma humanizada. Estutando (Treinando) e testando sua aprendizagem, inclusive a partir de Redes Neurais Artificiais, que tentam simular uma Rede Neural humana.
Área do conhecimento que utiliza técnicas inerentes ao machine learning e ao deep learning. Tem por objetivo simular interações humanizadas, estabelecendo um relação amigável e compatível, da mesma forma que uma interação entre 2 humanos
Matemática, Estatística e Programação
Big Data (Dados em larga escala)
Inteligência artificial generativa é apenas uma das sub-áreas da grande área do conhecimento que é a Inteligência Artificial, logo não deve ser confundinda com essa última.
Claudio Bonel
Inteligência Artificial
É a grande área do conhecimento e que se divide em sub-áreas (observadas nos pilares abaixo), na qual cada uma delas é capaz de possibilitar técnicas que são aplicadas em diversos contextos. Navegue em cada um desses pilares para conhecer as sub-áreas e algumas de suas aplicações.
Matemática, estatística e programação
Apesar do nome "Inteligência Artificial", o que de fato possibilita que todas essas técnicas sejam aplicadas é a programação, baseada em modelos matemáticos e modelagem estatística multivariada que, a partir de probabilidades, são capazes de simular uma interação humanizada.
Big Data (dados em larga escala)
Para que a Inteligência Artificial, a partir de modelos matemáticos e estatísticos, possa ser capaz de simular uma interação humanizada, é necessário que ela estude, ou utilizando o termo técnico, treine. Esse treino se dá a partir de uma enorme base de conhecimento, com dados de diversos tipos. Fazendo uma analogia, esses dados formam o conhecimento do "cérebro" da inteligência artificial.