Áreas da AI
Para o futuro
Inteligencia Artigicial
Machine Learning
Deep Learning
AI generative
Deep Learning
O Deep Learning é um tipo de machine learning que usa redes neurais artificiais para aprender com os dados, de maneira semelhante ao nosso aprendizado. As redes neurais artificiais são inspiradas no cérebro humano e podem ser usadas para resolver uma grande variedade de problemas, incluindo reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala.
fonte
Machine Learning
Machine learning é um subconjunto da inteligência artificial que permite que um sistema aprenda e melhore de maneira autônoma usando redes neurais e aprendizado profundo, sem ter sido programado explicitamente para isso, ao ser alimentado com grandes quantidades de dados.
O aprendizado de máquina permite que os sistemas de computador se ajustem e se aperfeiçoem continuamente à medida que acumulam mais "experiências". Assim, o desempenho desses sistemas pode ser melhorado, fornecendo conjuntos de dados maiores e mais variados para processamento.
fonte
IA Generativa
IA generativa, muitas vezes abreviada como GenAI, é qualquer tipo de inteligência artificial capaz de criar conteúdo novo por si só. Conteúdo de IA generativa inclui texto, imagens, vídeos, música, traduções, resumos e código. Ela também pode realizar determinadas tarefas, como responder a perguntas abertas, executar instruções quase arbitrárias e participar de chats.
As pessoas aprenderam sobre GenAI por meio de serviços como o ChatGPT e DALL-E, o que aumentou significativamente a popularidade da tecnologia.
fonte
Inteligencia Artificial
A inteligência artificial (IA) é a capacidade que uma máquina para reproduzir competências semelhantes às humanas como é o caso do raciocínio, a aprendizagem, o planeamento e a criatividade.
A IA permite que os sistemas técnicos percebam o ambiente que os rodeia, lidem com o que percebem e resolvam problemas, agindo no sentido de alcançar um objetivo específico. O computador recebe dados (já preparados ou recolhidos através dos seus próprios sensores, por exemplo, com o uso de uma câmara), processa-os e responde.
Os sistemas de IA são capazes de adaptar o seu comportamento, até certo ponto, através de uma análise dos efeitos das ações anteriores e de um trabalho autónomo.
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Áreas da AI
pedro vraja
Created on April 24, 2026
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O Deep Learning é um tipo de machine learning que usa redes neurais artificiais para aprender com os dados, de maneira semelhante ao nosso aprendizado. As redes neurais artificiais são inspiradas no cérebro humano e podem ser usadas para resolver uma grande variedade de problemas, incluindo reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala.
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Machine learning é um subconjunto da inteligência artificial que permite que um sistema aprenda e melhore de maneira autônoma usando redes neurais e aprendizado profundo, sem ter sido programado explicitamente para isso, ao ser alimentado com grandes quantidades de dados. O aprendizado de máquina permite que os sistemas de computador se ajustem e se aperfeiçoem continuamente à medida que acumulam mais "experiências". Assim, o desempenho desses sistemas pode ser melhorado, fornecendo conjuntos de dados maiores e mais variados para processamento.
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IA generativa, muitas vezes abreviada como GenAI, é qualquer tipo de inteligência artificial capaz de criar conteúdo novo por si só. Conteúdo de IA generativa inclui texto, imagens, vídeos, música, traduções, resumos e código. Ela também pode realizar determinadas tarefas, como responder a perguntas abertas, executar instruções quase arbitrárias e participar de chats. As pessoas aprenderam sobre GenAI por meio de serviços como o ChatGPT e DALL-E, o que aumentou significativamente a popularidade da tecnologia.
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A inteligência artificial (IA) é a capacidade que uma máquina para reproduzir competências semelhantes às humanas como é o caso do raciocínio, a aprendizagem, o planeamento e a criatividade. A IA permite que os sistemas técnicos percebam o ambiente que os rodeia, lidem com o que percebem e resolvam problemas, agindo no sentido de alcançar um objetivo específico. O computador recebe dados (já preparados ou recolhidos através dos seus próprios sensores, por exemplo, com o uso de uma câmara), processa-os e responde. Os sistemas de IA são capazes de adaptar o seu comportamento, até certo ponto, através de uma análise dos efeitos das ações anteriores e de um trabalho autónomo.
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