O documento discute o uso da inteligência artificial no cotidiano. Ele explica como a IA está presente em diversas áreas como aeroportos, jogos e redes sociais para melhorar a segurança, a jogabilidade e a relevância de conteúdo, respectivamente. O documento também fornece um histórico do desenvolvimento da IA e esclarece mitos comuns sobre o assunto.
O documento introduz o conceito de inteligência artificial, discutindo sua definição, o teste de Turing, e exemplos de aplicações como reconhecimento de padrões, veículos autônomos e tradução automática. O documento também discute brevemente abordagens como redes neurais e algoritmos evolucionários.
Apesar do grande uso em nosso cotidiano atualmente, IA surgiu ainda na década de 50 e segue quatro grandes linhas de pensamento desde sua criação: fazer com que máquinas pensem como humanos, ajam como humanos, pensem racionalmente ou ajam racionalmente.
O documento discute o que é inteligência artificial, explicando que não existe uma definição única, mas que basicamente envolve fazer com que computadores pensem como humanos ou sejam tão inteligentes quanto eles. Também menciona que a IA já está presente no cotidiano, como em jogos eletrônicos e câmeras fotográficas.
O documento discute os benefícios da inteligência artificial aplicada aos negócios. A IA pode duplicar as taxas de crescimento econômico ao aumentar a produtividade em até 40%. A pesquisa mostra exemplos práticos de uso de IA em áreas como manutenção preditiva, suporte a técnicos e relacionamento com clientes. A conclusão é que a IA deve ser vista como um bom investimento capaz de transformar a produtividade e padrão de vida.
KSIT Tech Form - Introduction to artificial intelligence (AI)Santosh Kumar
The document provides an introduction to artificial intelligence (AI) with the following key points:
1. It defines intelligence as the capacity for logic, understanding, learning, problem solving, and more. AI is defined as computer systems that can perform tasks requiring human intelligence like visual perception and decision-making.
2. There are different types of AI like machine learning, deep learning, supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. Machine learning allows systems to learn from data rather than through explicit programming.
3. Deep learning is a type of machine learning inspired by the brain that uses neural networks to learn representations of data. Supervised learning uses labeled input-output data to learn general rules while unsupervised learning
O documento discute o que é inteligência artificial, sua história e aplicações atuais. Ele explica que a IA busca simular a capacidade humana de pensar através de símbolos computacionais e que a idéia vem desde a antiguidade. Também descreve como a IA funciona através de redes neurais, aprendizado de máquina e aprendizado profundo e apresenta exemplos de seu uso em smartphones, redes sociais, publicidade, educação, saúde, veículos autônomos e mais.
Artificial intelligence (AI) is a branch of computer science focused on building technology that can learn to make autonomous decisions like humans. The document discusses how AI can process real-time data more efficiently than humans, increasing productivity for businesses. Examples of current AI applications provided include self-driving cars, robotics, navigation systems, and chatbots. The future of AI is discussed in industries like healthcare, education, banking, and more. Both positive and negative impacts of advancing AI are presented, such as job losses but also precision in tasks like farming.
O documento introduz o conceito de inteligência artificial, discutindo sua definição, o teste de Turing, e exemplos de aplicações como reconhecimento de padrões, veículos autônomos e tradução automática. O documento também discute brevemente abordagens como redes neurais e algoritmos evolucionários.
Apesar do grande uso em nosso cotidiano atualmente, IA surgiu ainda na década de 50 e segue quatro grandes linhas de pensamento desde sua criação: fazer com que máquinas pensem como humanos, ajam como humanos, pensem racionalmente ou ajam racionalmente.
O documento discute o que é inteligência artificial, explicando que não existe uma definição única, mas que basicamente envolve fazer com que computadores pensem como humanos ou sejam tão inteligentes quanto eles. Também menciona que a IA já está presente no cotidiano, como em jogos eletrônicos e câmeras fotográficas.
O documento discute os benefícios da inteligência artificial aplicada aos negócios. A IA pode duplicar as taxas de crescimento econômico ao aumentar a produtividade em até 40%. A pesquisa mostra exemplos práticos de uso de IA em áreas como manutenção preditiva, suporte a técnicos e relacionamento com clientes. A conclusão é que a IA deve ser vista como um bom investimento capaz de transformar a produtividade e padrão de vida.
KSIT Tech Form - Introduction to artificial intelligence (AI)Santosh Kumar
The document provides an introduction to artificial intelligence (AI) with the following key points:
1. It defines intelligence as the capacity for logic, understanding, learning, problem solving, and more. AI is defined as computer systems that can perform tasks requiring human intelligence like visual perception and decision-making.
2. There are different types of AI like machine learning, deep learning, supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. Machine learning allows systems to learn from data rather than through explicit programming.
3. Deep learning is a type of machine learning inspired by the brain that uses neural networks to learn representations of data. Supervised learning uses labeled input-output data to learn general rules while unsupervised learning
O documento discute o que é inteligência artificial, sua história e aplicações atuais. Ele explica que a IA busca simular a capacidade humana de pensar através de símbolos computacionais e que a idéia vem desde a antiguidade. Também descreve como a IA funciona através de redes neurais, aprendizado de máquina e aprendizado profundo e apresenta exemplos de seu uso em smartphones, redes sociais, publicidade, educação, saúde, veículos autônomos e mais.
Artificial intelligence (AI) is a branch of computer science focused on building technology that can learn to make autonomous decisions like humans. The document discusses how AI can process real-time data more efficiently than humans, increasing productivity for businesses. Examples of current AI applications provided include self-driving cars, robotics, navigation systems, and chatbots. The future of AI is discussed in industries like healthcare, education, banking, and more. Both positive and negative impacts of advancing AI are presented, such as job losses but also precision in tasks like farming.
The document discusses chat bots and their potential future uses. It notes that apps have already created millions of jobs and bots may be the next step. Bots can perform automated tasks like answering questions or taking orders through messaging apps. Currently, people are using messaging apps more than social networks. The document outlines different types of bots including those that operate through rules-based programming and more advanced bots using machine learning that can understand language. It provides examples of potential bots and services to build bots. It concludes by recommending Cisco leverage chat bots for quick answers, analyzing Facebook messages, and developing future uses in tech support, sales, and communications between companies' bots.
The document summarizes a presentation on artificial general intelligence (AGI) given at the IntelliFest 2012 conference. It discusses the limitations of narrow AI and the constructivist approach needed for AGI. This involves self-constructing systems that can learn new tasks and adapt. The presentation highlights the HUMANOBS project, which uses a new architecture and programming language called Replicode to develop humanoid robots that can learn social skills through observation. Attention and temporal grounding are also identified as important issues for developing practical AGI systems.
This document provides an overview of machine learning basics including:
- A brief history of machine learning and definitions of machine learning and artificial intelligence.
- When machine learning is needed and its relationships to statistics, data mining, and other fields.
- The main types of learning problems - supervised, unsupervised, reinforcement learning.
- Common machine learning algorithms and examples of classification, regression, clustering, and dimensionality reduction.
- Popular programming languages for machine learning like Python and R.
- An introduction to simple linear regression and how it is implemented in scikit-learn.
O documento discute a história e o estado atual da inteligência artificial. Ele começa definindo inteligência e descreve os primeiros estudos da área, incluindo o teste de Turing. Em seguida, discute os desafios atuais da IA, como reconhecimento de voz e visão, e mostra que a IA forte ainda é utópica, embora a IA fraca seja útil. Por fim, levanta questões éticas sobre o desenvolvimento futuro da inteligência artificial.
This document provides an overview of machine learning basics, including definitions of machine learning, neural networks, and different types of machine learning such as supervised, unsupervised, and reinforcement learning. It discusses applications of machine learning in areas like healthcare, finance, translation, and gaming. Deep learning and challenges in the field are also summarized. The document is intended as a brief introduction for beginners to understand machine learning concepts.
Artificial intelligence can be defined as the branch of computer science that is concerned with automation of computer system in an intelligent manner as like as humans.
Artificial Intelligence focuses on developing computer programs to solve complex problems and process.
What humans can do, now can be performed by machines too just, because of artificial intelligence.
AI is used because, it saves a whole lot of time and manpower.
O documento fornece uma introdução sobre inteligência artificial (IA), discutindo suas definições, aplicações, abordagens como aprendizado de máquina e redes neurais. O texto também descreve como a IA usa ferramentas como matemática, lógica e álgebra para resolver problemas.
This document provides an overview of artificial intelligence, including its introduction, common problems addressed through AI, approaches, tools, advantages, disadvantages, applications, and conclusion. It defines AI as the intelligence demonstrated by machines and the goal of creating machine intelligence. The main topics covered are deduction, reasoning and problem solving; natural language processing; social intelligence; motion and manipulation; symbolic, search and optimization, logic, and control theory approaches; Lisp and Prolog languages; advantages like not needing sleep but also limited senses; and applications including gesture recognition, voice recognition, robot navigation. It concludes by noting AI is commonly discussed in fiction and raises ethical issues if rivaling human intelligence.
For the full video of this presentation, please visit:
http://www.embedded-vision.com/platinum-members/embedded-vision-alliance/embedded-vision-training/videos/pages/may-2016-embedded-vision-summit-google-keynote
For more information about embedded vision, please visit:
http://www.embedded-vision.com
Jeff Dean, Senior Fellow at Google, presents the "Large-Scale Deep Learning for Building Intelligent Computer Systems" keynote at the May 2016 Embedded Vision Summit.
Over the past few years, Google has built two generations of large-scale computer systems for training neural networks, and then applied these systems to a wide variety of research problems that have traditionally been very difficult for computers. Google has released its second generation system, TensorFlow, as an open source project, and is now collaborating with a growing community on improving and extending its functionality. Using TensorFlow, Google's research group has made significant improvements in the state-of-the-art in many areas, and dozens of different groups at Google use it to train state-of-the-art models for speech recognition, image recognition, various visual detection tasks, language modeling, language translation, and many other tasks.
In this talk, Jeff highlights some of ways that Google trains large models quickly on large datasets, and discusses different approaches for deploying machine learning models in environments ranging from large datacenters to mobile devices. He will then discuss ways in which Google has applied this work to a variety of problems in Google's products, usually in close collaboration with other teams. This talk describes joint work with many people at Google.
Este documento fornece uma introdução à inteligência artificial, discutindo sua definição, história e aplicações atuais. Ele explica como a IA tenta simular tanto a inteligência humana quanto o pensamento racional, e descreve marcos históricos como o teste de Turing e o desenvolvimento inicial de sistemas baseados em conhecimento. O documento também lista algumas das capacidades atuais da IA, como planejamento autônomo, jogos, controle autônomo e diagnóstico médico.
O documento discute a história e aplicações da robótica e inteligência artificial, incluindo os primeiros robôs, leis da robótica de Isaac Asimov, uso de robôs na indústria e esportes, e desafios da robótica humanoide.
Chatbot and Virtual AI Assistant Implementation in Natural Language Processing Shrutika Oswal
In this presentation, I have given a short overview of hot recent topics of research in artificial intelligence. These topics include Gaming, Expert System, Vision System, Speech Recognition, Handwriting Recognition, Intelligent Robots, Machine Learning, Deep Learning, Robotics, Reinforcement Learning, Internet of Things, Neuromorphic Computing, Computer Vision and most important NLP (Natural language Processing). Here I have mentioned different fields and components of NLP along with the steps of implementation. In the further part of the presentation, I have described the general structure of chatbot in NLP along with its implementation algorithm in python language. Also, I have given some informative descriptions, technologies, usage, and working of virtual AI assistants along with this I implemented one virtual assistant for laptop who will able to perform some interesting tasks.
O documento apresenta uma discussão sobre inteligência artificial generativa conduzida por Carlos J. Costa. Ele descreve modelos de IA que podem gerar novos conteúdos como texto e discute desafios éticos e aplicações potenciais da IA generativa no ensino e na investigação.
The document discusses autonomic computing and its evolution. It describes autonomic computing as systems that are self-configuring, self-healing, self-protecting and self-optimizing without direct human intervention. These systems aim to manage complexity and adapt to changing conditions automatically. The document also notes that the increasing complexity of computing systems is overwhelming human administrators and that autonomic computing aims to develop systems capable of self-management to address this problem. It describes how computing systems have evolved from manual management to include increasingly automated functions.
Top 10 Applications Of Artificial Intelligence | EdurekaEdureka!
YouTube Link: https://youtu.be/Y46zXHvUB1s
** Machine Learning Masters Program: https://www.edureka.co/masters-progra... **
This Edureka session on Applications Of Artificial Intelligence will help you understand how AI is impacting various domains such as banking, marketing, healthcare and so on.
Following are the topics covered in this PPT:
AI In Artificial Creativity
AI In Social Media
AI In Chatbots
AI In Autonomous Vehicles
AI In Space Exploration
AI In Gaming
AI In Banking & Finance
AI In Agriculture
AI In Healthcare
AI In Marketing
Follow us to never miss an update in the future.
YouTube: https://www.youtube.com/user/edurekaIN
Instagram: https://www.instagram.com/edureka_learning/
Facebook: https://www.facebook.com/edurekaIN/
Twitter: https://twitter.com/edurekain
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/edureka
O documento discute o pensamento computacional e competências do século 21, apresentando conceitos como aprendizagem ativa, educação maker, programação e pensamento computacional. Também aborda como o papel do professor está evoluindo para um facilitador do conhecimento e apresenta exemplos de atividades hands-on de computação desplugada.
Artificial intelligence aims to make computers think intelligently like humans by borrowing characteristics from human intelligence. The document discusses the history of AI from its origins in the 1950s to modern applications. It also covers different types of AI like neural networks and robotics. Robotics is described as a branch of AI that designs intelligent machines to operate in the real world using sensors. The document concludes that while AI is still limited compared to fiction, it has many applications today and may lead to a future with robot-dominated societies.
An Introduction to Generative AI - May 18, 2023CoriFaklaris1
For this plenary talk at the Charlotte AI Institute for Smarter Learning, Dr. Cori Faklaris introduces her fellow college educators to the exciting world of generative AI tools. She gives a high-level overview of the generative AI landscape and how these tools use machine learning algorithms to generate creative content such as music, art, and text. She then shares some examples of generative AI tools and demonstrate how she has used some of these tools to enhance teaching and learning in the classroom and to boost her productivity in other areas of academic life.
This document provides an introduction to artificial intelligence (AI). It defines AI as a branch of computer science dealing with symbolic and non-algorithmic problem solving. The document discusses the evolution of AI from early programs in the 1950s to current applications in areas like expert systems, natural language processing, computer vision, robotics, and automatic programming. It also notes both potential positive futures where intelligent robots assist humans as well as potential negative outcomes if robots are used for anti-social purposes. The conclusion is that AI has increased understanding of intelligence while also revealing its complexity.
O documento discute o tema da inteligência artificial (IA). Ele define IA como a capacidade de máquinas simularem o raciocínio humano, perceberem e resolvam problemas. Explora a história da IA, suas aplicações atuais como jogos e assistentes virtuais, e seu papel na ficção científica, tanto em perspectivas positivas quanto negativas sobre o futuro da humanidade.
Trabalho de fundamentos de informática.pptxsamuel62302
1. O documento apresenta um trabalho sobre inteligência artificial, com os nomes dos alunos e professora. 2. Explica o que é inteligência artificial, seus objetivos e como surgiu, desde os primeiros estudos na década de 1950. 3. Discutem os principais conceitos e aplicações da IA, como machine learning, deep learning e processamento de linguagem natural.
The document discusses chat bots and their potential future uses. It notes that apps have already created millions of jobs and bots may be the next step. Bots can perform automated tasks like answering questions or taking orders through messaging apps. Currently, people are using messaging apps more than social networks. The document outlines different types of bots including those that operate through rules-based programming and more advanced bots using machine learning that can understand language. It provides examples of potential bots and services to build bots. It concludes by recommending Cisco leverage chat bots for quick answers, analyzing Facebook messages, and developing future uses in tech support, sales, and communications between companies' bots.
The document summarizes a presentation on artificial general intelligence (AGI) given at the IntelliFest 2012 conference. It discusses the limitations of narrow AI and the constructivist approach needed for AGI. This involves self-constructing systems that can learn new tasks and adapt. The presentation highlights the HUMANOBS project, which uses a new architecture and programming language called Replicode to develop humanoid robots that can learn social skills through observation. Attention and temporal grounding are also identified as important issues for developing practical AGI systems.
This document provides an overview of machine learning basics including:
- A brief history of machine learning and definitions of machine learning and artificial intelligence.
- When machine learning is needed and its relationships to statistics, data mining, and other fields.
- The main types of learning problems - supervised, unsupervised, reinforcement learning.
- Common machine learning algorithms and examples of classification, regression, clustering, and dimensionality reduction.
- Popular programming languages for machine learning like Python and R.
- An introduction to simple linear regression and how it is implemented in scikit-learn.
O documento discute a história e o estado atual da inteligência artificial. Ele começa definindo inteligência e descreve os primeiros estudos da área, incluindo o teste de Turing. Em seguida, discute os desafios atuais da IA, como reconhecimento de voz e visão, e mostra que a IA forte ainda é utópica, embora a IA fraca seja útil. Por fim, levanta questões éticas sobre o desenvolvimento futuro da inteligência artificial.
This document provides an overview of machine learning basics, including definitions of machine learning, neural networks, and different types of machine learning such as supervised, unsupervised, and reinforcement learning. It discusses applications of machine learning in areas like healthcare, finance, translation, and gaming. Deep learning and challenges in the field are also summarized. The document is intended as a brief introduction for beginners to understand machine learning concepts.
Artificial intelligence can be defined as the branch of computer science that is concerned with automation of computer system in an intelligent manner as like as humans.
Artificial Intelligence focuses on developing computer programs to solve complex problems and process.
What humans can do, now can be performed by machines too just, because of artificial intelligence.
AI is used because, it saves a whole lot of time and manpower.
O documento fornece uma introdução sobre inteligência artificial (IA), discutindo suas definições, aplicações, abordagens como aprendizado de máquina e redes neurais. O texto também descreve como a IA usa ferramentas como matemática, lógica e álgebra para resolver problemas.
This document provides an overview of artificial intelligence, including its introduction, common problems addressed through AI, approaches, tools, advantages, disadvantages, applications, and conclusion. It defines AI as the intelligence demonstrated by machines and the goal of creating machine intelligence. The main topics covered are deduction, reasoning and problem solving; natural language processing; social intelligence; motion and manipulation; symbolic, search and optimization, logic, and control theory approaches; Lisp and Prolog languages; advantages like not needing sleep but also limited senses; and applications including gesture recognition, voice recognition, robot navigation. It concludes by noting AI is commonly discussed in fiction and raises ethical issues if rivaling human intelligence.
For the full video of this presentation, please visit:
http://www.embedded-vision.com/platinum-members/embedded-vision-alliance/embedded-vision-training/videos/pages/may-2016-embedded-vision-summit-google-keynote
For more information about embedded vision, please visit:
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Jeff Dean, Senior Fellow at Google, presents the "Large-Scale Deep Learning for Building Intelligent Computer Systems" keynote at the May 2016 Embedded Vision Summit.
Over the past few years, Google has built two generations of large-scale computer systems for training neural networks, and then applied these systems to a wide variety of research problems that have traditionally been very difficult for computers. Google has released its second generation system, TensorFlow, as an open source project, and is now collaborating with a growing community on improving and extending its functionality. Using TensorFlow, Google's research group has made significant improvements in the state-of-the-art in many areas, and dozens of different groups at Google use it to train state-of-the-art models for speech recognition, image recognition, various visual detection tasks, language modeling, language translation, and many other tasks.
In this talk, Jeff highlights some of ways that Google trains large models quickly on large datasets, and discusses different approaches for deploying machine learning models in environments ranging from large datacenters to mobile devices. He will then discuss ways in which Google has applied this work to a variety of problems in Google's products, usually in close collaboration with other teams. This talk describes joint work with many people at Google.
Este documento fornece uma introdução à inteligência artificial, discutindo sua definição, história e aplicações atuais. Ele explica como a IA tenta simular tanto a inteligência humana quanto o pensamento racional, e descreve marcos históricos como o teste de Turing e o desenvolvimento inicial de sistemas baseados em conhecimento. O documento também lista algumas das capacidades atuais da IA, como planejamento autônomo, jogos, controle autônomo e diagnóstico médico.
O documento discute a história e aplicações da robótica e inteligência artificial, incluindo os primeiros robôs, leis da robótica de Isaac Asimov, uso de robôs na indústria e esportes, e desafios da robótica humanoide.
Chatbot and Virtual AI Assistant Implementation in Natural Language Processing Shrutika Oswal
In this presentation, I have given a short overview of hot recent topics of research in artificial intelligence. These topics include Gaming, Expert System, Vision System, Speech Recognition, Handwriting Recognition, Intelligent Robots, Machine Learning, Deep Learning, Robotics, Reinforcement Learning, Internet of Things, Neuromorphic Computing, Computer Vision and most important NLP (Natural language Processing). Here I have mentioned different fields and components of NLP along with the steps of implementation. In the further part of the presentation, I have described the general structure of chatbot in NLP along with its implementation algorithm in python language. Also, I have given some informative descriptions, technologies, usage, and working of virtual AI assistants along with this I implemented one virtual assistant for laptop who will able to perform some interesting tasks.
O documento apresenta uma discussão sobre inteligência artificial generativa conduzida por Carlos J. Costa. Ele descreve modelos de IA que podem gerar novos conteúdos como texto e discute desafios éticos e aplicações potenciais da IA generativa no ensino e na investigação.
The document discusses autonomic computing and its evolution. It describes autonomic computing as systems that are self-configuring, self-healing, self-protecting and self-optimizing without direct human intervention. These systems aim to manage complexity and adapt to changing conditions automatically. The document also notes that the increasing complexity of computing systems is overwhelming human administrators and that autonomic computing aims to develop systems capable of self-management to address this problem. It describes how computing systems have evolved from manual management to include increasingly automated functions.
Top 10 Applications Of Artificial Intelligence | EdurekaEdureka!
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This Edureka session on Applications Of Artificial Intelligence will help you understand how AI is impacting various domains such as banking, marketing, healthcare and so on.
Following are the topics covered in this PPT:
AI In Artificial Creativity
AI In Social Media
AI In Chatbots
AI In Autonomous Vehicles
AI In Space Exploration
AI In Gaming
AI In Banking & Finance
AI In Agriculture
AI In Healthcare
AI In Marketing
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O documento discute o pensamento computacional e competências do século 21, apresentando conceitos como aprendizagem ativa, educação maker, programação e pensamento computacional. Também aborda como o papel do professor está evoluindo para um facilitador do conhecimento e apresenta exemplos de atividades hands-on de computação desplugada.
Artificial intelligence aims to make computers think intelligently like humans by borrowing characteristics from human intelligence. The document discusses the history of AI from its origins in the 1950s to modern applications. It also covers different types of AI like neural networks and robotics. Robotics is described as a branch of AI that designs intelligent machines to operate in the real world using sensors. The document concludes that while AI is still limited compared to fiction, it has many applications today and may lead to a future with robot-dominated societies.
An Introduction to Generative AI - May 18, 2023CoriFaklaris1
For this plenary talk at the Charlotte AI Institute for Smarter Learning, Dr. Cori Faklaris introduces her fellow college educators to the exciting world of generative AI tools. She gives a high-level overview of the generative AI landscape and how these tools use machine learning algorithms to generate creative content such as music, art, and text. She then shares some examples of generative AI tools and demonstrate how she has used some of these tools to enhance teaching and learning in the classroom and to boost her productivity in other areas of academic life.
This document provides an introduction to artificial intelligence (AI). It defines AI as a branch of computer science dealing with symbolic and non-algorithmic problem solving. The document discusses the evolution of AI from early programs in the 1950s to current applications in areas like expert systems, natural language processing, computer vision, robotics, and automatic programming. It also notes both potential positive futures where intelligent robots assist humans as well as potential negative outcomes if robots are used for anti-social purposes. The conclusion is that AI has increased understanding of intelligence while also revealing its complexity.
O documento discute o tema da inteligência artificial (IA). Ele define IA como a capacidade de máquinas simularem o raciocínio humano, perceberem e resolvam problemas. Explora a história da IA, suas aplicações atuais como jogos e assistentes virtuais, e seu papel na ficção científica, tanto em perspectivas positivas quanto negativas sobre o futuro da humanidade.
Trabalho de fundamentos de informática.pptxsamuel62302
1. O documento apresenta um trabalho sobre inteligência artificial, com os nomes dos alunos e professora. 2. Explica o que é inteligência artificial, seus objetivos e como surgiu, desde os primeiros estudos na década de 1950. 3. Discutem os principais conceitos e aplicações da IA, como machine learning, deep learning e processamento de linguagem natural.
A generalização pode não ser feita de maneira correta na inferência indutiva....Unicesumar
A generalização pode não ser feita de maneira correta na inferência indutiva. As chances de as generalizações serem corretas aumentam de acordo com a qualidade dos dados. O mesmo fenômeno acontece com AM, dados mais precisos levam a generalizações mais precisas.
Após uma leitura atenta do artigo "Inteligência Artificial: conceitos e aplic...Unicesumar
I) Algumas corretoras norte-americanas usam sistemas inteligentes de IA para ajudar clientes em seus sites e por telefone usando reconhecimento de voz. Isso reduziu a demanda por atendimento ao cliente. II) O primeiro grande trabalho de IA foi desenvolvido por Warren McCulloch e Walter Pitts em 1943, baseado em neurofisiologia, lógica e teoria da computação de Turing. III) Eles sugeriram um modelo de neurônios artificiais "ligado/desligado", dando origem ao primeiro algoritmo de redes
De acordo com o trabalho citado, pode-se afirmar que esses sistemas inteligen...Unicesumar
I) Algumas corretoras norte-americanas usam sistemas inteligentes de IA para ajudar clientes em seus sites e por telefone usando voz. II) Esses sistemas usam processamento de linguagem natural para reconhecer voz e responder dúvidas dos clientes. III) Isso reduziu a demanda por atendimento humano nessas corretoras.
III. Construir programas que melhorem seu desempenho por meio de exemplos.Unicesumar
I) Algumas corretoras norte-americanas usam sistemas inteligentes de IA para ajudar clientes em seus sites e por telefone usando reconhecimento de voz. Isso reduziu a demanda por atendimento ao cliente.
II) Um estudo pioneiro em IA foi feito por Warren McCulloch e Walter Pitts em 1943, baseado em neurologia, lógica e computação.
III) O primeiro algoritmo de redes neurais sugerido por eles caracterizava neurônios como "ligado" ou "desligado".
A TDWaterhouse (Ontario, CA) usa um sistema semelhante para responder às dúvi...Unicesumar
A TDWaterhouse (Ontario, CA) usa um sistema semelhante para responder às dúvidas dos clientes, isso fez com que caísse a demanda de chamadas ao departamento de serviços a clientes.
Após a leitura atenta do artigo “Trabalho Escravo no Brasil do Século XXI”, q...Unicesumar
Após a leitura atenta do artigo “Trabalho Escravo no Brasil do Século XXI”, que discorre sobre a situação do trabalho escravo no Brasil e as medidas de seu combate, analise as afirmativas a seguir:
Eles utilizaram técnicas de computação em seus planejamentos que permitiram a...Unicesumar
I) Algumas corretoras norte-americanas usam sistemas inteligentes de IA para ajudar clientes em seus sites e por telefone usando reconhecimento de voz. Isso reduziu a demanda por atendimento ao cliente. II) O primeiro grande trabalho de IA foi de Warren McCulloch e Walter Pitts em 1943, que se baseou na fisiologia neuronal, lógica proposicional e teoria da computação de Turing. III) Eles sugeriram um modelo de neurônios artificiais "ligado/desligado", dando origem ao primeiro algoritmo
Digitalização da imagem, processamento de linguagem natural e visão computaci...Unicesumar
I) Algumas corretoras norte-americanas usam sistemas inteligentes de IA para ajudar clientes em seus sites e por telefone usando reconhecimento de voz. Isso reduziu a demanda por atendimento ao cliente. II) O primeiro grande trabalho de IA foi de Warren McCulloch e Walter Pitts em 1943, que se baseou na fisiologia neuronal, lógica proposicional e teoria da computação de Turing. III) Eles sugeriram um modelo de neurônios artificiais "ligado/desligado", dando origem ao primeiro algoritmo
Leia o trecho do artigo Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: est...Unicesumar
Leia o trecho do artigo Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: estado atual e tendências, de Ludermir (2021): “O objetivo do Aprendizado de Máquina (AM) é a construção de programas que melhorem
Fornecer ao computador as habilidades para efetuar funções que apenas o céreb...Unicesumar
I) Algumas corretoras norte-americanas usam sistemas inteligentes de IA para ajudar clientes em seus sites e por telefone usando voz. II) Esses sistemas usam processamento de linguagem natural para reconhecer voz e responder perguntas. III) Isso reduziu a demanda por atendimento humano nessas corretoras.
III. A pressão da sociedade exigindo postura ética das empresas por meio da r...Unicesumar
III. A pressão da sociedade exigindo postura ética das empresas por meio da recusa de consumo de produtos e serviços que se valem da escravidão contemporânea.
IV. A eficaz fiscalização por parte do Ministério Público do Trabalho.
IV. Derivar conhecimento novo e predizer eventos futuros.Unicesumar
I) Algumas corretoras norte-americanas usam sistemas inteligentes de IA para ajudar clientes em seus sites e por telefone usando reconhecimento de voz. Isso reduziu a demanda por atendimento ao cliente. II) Um estudo pioneiro em IA foi feito por Warren McCulloch e Walter Pitts em 1943, sugerindo um modelo de neurônios artificiais "ligado/desligado", dando origem aos primeiros algoritmos de redes neurais. III) O Processamento de Linguagem Natural é usado em reconhecimento de voz por
Buscar por métodos ou dispositivos capazes de simular a prototipagem rápida.Unicesumar
I) Algumas corretoras norte-americanas usam sistemas inteligentes de IA para ajudar clientes em seus sites e por telefone usando voz. II) Esses sistemas usam processamento de linguagem natural para reconhecer voz e responder perguntas. III) Isso reduziu a demanda por atendimento ao cliente nessas corretoras.
Em seguida, usa essas informações para criar retratos. Entretanto, a IA tem a...Unicesumar
I) Algumas corretoras norte-americanas usam sistemas inteligentes de IA para ajudar clientes em seus sites e por telefone usando reconhecimento de voz. Isso reduziu a demanda por atendimento ao cliente. II) O primeiro grande trabalho de IA foi em 1943 e se baseou na fisiologia neuronal, lógica proposicional e teoria da computação de Turing. III) Isso levou ao primeiro algoritmo de redes neurais, onde neurônios eram "ligados" ou "desligados".
II. Há acordos e convenções internacionais que tratam da escravidão contempor...Unicesumar
I) Algumas corretoras norte-americanas usam sistemas inteligentes de IA para ajudar clientes em seus sites e por telefone usando voz. II) Esses sistemas usam processamento de linguagem natural para reconhecer voz e responder dúvidas dos clientes. III) Isso reduziu a demanda por atendimento humano nessas corretoras.
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PRODUÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA DA PRÉ-HISTÓRIA À ERA CONTEMPORÂNEA E SUA EVOLU...Faga1939
Este artigo tem por objetivo apresentar como ocorreu a evolução do consumo e da produção de energia desde a pré-história até os tempos atuais, bem como propor o futuro da energia requerido para o mundo. Da pré-história até o século XVIII predominou o uso de fontes renováveis de energia como a madeira, o vento e a energia hidráulica. Do século XVIII até a era contemporânea, os combustíveis fósseis predominaram com o carvão e o petróleo, mas seu uso chegará ao fim provavelmente a partir do século XXI para evitar a mudança climática catastrófica global resultante de sua utilização ao emitir gases do efeito estufa responsáveis pelo aquecimento global. Com o fim da era dos combustíveis fósseis virá a era das fontes renováveis de energia quando prevalecerá a utilização da energia hidrelétrica, energia solar, energia eólica, energia das marés, energia das ondas, energia geotérmica, energia da biomassa e energia do hidrogênio. Não existem dúvidas de que as atividades humanas sobre a Terra provocam alterações no meio ambiente em que vivemos. Muitos destes impactos ambientais são provenientes da geração, manuseio e uso da energia com o uso de combustíveis fósseis. A principal razão para a existência desses impactos ambientais reside no fato de que o consumo mundial de energia primária proveniente de fontes não renováveis (petróleo, carvão, gás natural e nuclear) corresponde a aproximadamente 88% do total, cabendo apenas 12% às fontes renováveis. Independentemente das várias soluções que venham a ser adotadas para eliminar ou mitigar as causas do efeito estufa, a mais importante ação é, sem dúvidas, a adoção de medidas que contribuam para a eliminação ou redução do consumo de combustíveis fósseis na produção de energia, bem como para seu uso mais eficiente nos transportes, na indústria, na agropecuária e nas cidades (residências e comércio), haja vista que o uso e a produção de energia são responsáveis por 57% dos gases de estufa emitidos pela atividade humana. Neste sentido, é imprescindível a implantação de um sistema de energia sustentável no mundo. Em um sistema de energia sustentável, a matriz energética mundial só deveria contar com fontes de energia limpa e renováveis (hidroelétrica, solar, eólica, hidrogênio, geotérmica, das marés, das ondas e biomassa), não devendo contar, portanto, com o uso dos combustíveis fósseis (petróleo, carvão e gás natural).
As classes de modelagem podem ser comparadas a moldes ou
formas que definem as características e os comportamentos dos
objetos criados a partir delas. Vale traçar um paralelo com o projeto de
um automóvel. Os engenheiros definem as medidas, a quantidade de
portas, a potência do motor, a localização do estepe, dentre outras
descrições necessárias para a fabricação de um veículo
Este certificado confirma que Gabriel de Mattos Faustino concluiu com sucesso um curso de 42 horas de Gestão Estratégica de TI - ITIL na Escola Virtual entre 19 de fevereiro de 2014 a 20 de fevereiro de 2014.
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Artigo - Inteligência Artificial e seu uso no Cotidiano
1. Artigo Cientifico e Seminário de Introdução a Ciências da Computação
USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO COTIDIANO
Gustavo Correia Gonzales, João Martins de Queiroz Filho, Luiz Felipe Fronchetti e
Vinícius Ribeiro Morais
Universidade Tecnológica Federal do Paraná / gustavo-c-g@hotmail.com
Universidade Tecnológica Federal do Paraná / joao_martins1995@hotmail.com
Universidade Tecnológica Federal do Paraná / fronchettiemail@gmail.com
Universidade Tecnológica Federal do Paraná / vini_m_ribeiro@hotmail.com
Abstract: The study of artificial intelligence originated more than two thousand years philosophers when
trying to understand how the processes of vision, learning and reasoning with science several attempts were
made to mechanize intelligence are performed. Thus has been developed with a single goal to make the
computer can perform tasks that hitherto only the brain is capable of. With the advancement of technology
and the use of devices increasing’s artificial intelligence, this paper will demonstrate through the use of
equipment in our daily life that already has Artificial Intelligence and why is it important to our daily lives, we
will demonstrate objectively and with the help examples so that there is greater understanding.
Resumo: O estudo da inteligência artificial teve origem há mais de dois mil anos quando filósofos
procurando entender como são realizados os processos de visão, aprendizagem e raciocínio, com a ciência
várias tentativas de mecanizar a inteligência foram efetuadas. Assim vem se desenvolvendo com um único
objetivo fazer com que o computador consiga efetuar funções que até então somente o cérebro é capaz de
fazer. Com o avanço da tecnologia e o uso cada vez mais de aparelhos que há inteligência artificial,
demonstraremos através desse artigo o uso em nosso cotidiano de equipamentos que já tem Inteligência
Artificial e qual sua importância para nosso dia a dia, demonstraremos de forma objetiva e com auxílio de
exemplos para que haja uma maior compreensão de todos.
Palavras-Chave: Inteligência Artificial, uso da inteligência artificial no cotidiano, introdução a ciência da
computação.
1 INTRODUÇÃO
O homem como o único com raciocínio, durante muitos anos procurou
entender, compreender e manipular algo mais complexo que ele próprio, com isso criaram
o campo da inteligência artificial.
O I.A. (Inteligência Artificial) é uma das ciências mais recentes, criada entre a
segunda guerra mundial. Nos dias de hoje abrange uma enorme variedade de subcampos
como:
robótica,
processamento
de
linguagem
natural,
sistemas
especialistas,
conhecimentos de padrões, base de dados inteligentes e jogos.
Atualmente o I.A. está longe das ideias dos filmes de ficção de robôs altamente
inteligentes, mas sim como aparelhos simples que nos ajudam no nosso dia a dia e que
as poucos vão melhorando nossa forma de viver.
2. Artigo Cientifico e Seminário de Introdução a Ciências da Computação
2 DESENVOLVIMENTO
O que é I.A.?
Quando se fala de I.A. é difícil defini-la, usaremos citações de grandes
pesquisadores sobre I.A..
“I.A. é o estudo de como fazer os computadores realizarem coisas que, no
momento, as pessoas fazem melhor.” (ELAINE RICH, 1988).
“É o campo de estudo que tenta explicar e similar o comportamentos inteligente
de computadores.” (SCHALKOFF, 1990).
RUSSEL e NORVIG dividem as definições de I.A. em: sistemas que pensam
como humanos, sistemas que agem como humanos e sistemas que pensam
racionalmente.
Linha do tempo do desenvolvimento da ciência I.A.
1818 – Mary Shelley publica o romance Frankstein.
Origem - 1937 – Turing publica sobre “números computados” (Máquina de Turing).
1950 – Isaac Asimov cria a peça Eu Robô.
Turing propõe um teste para avaliar a inteligência dos computadores.
1956 – CIA consolida o projeto GAT (Máquina de tradução).
Ulan cria o MANIAC1, o programa capaz de ganhar dos humanos.
Foi criado o termo inteligência artificial.
1957 – Criado o solucionador de problemas gerais (GPS).
1970 – Criado o Prolog por Colmerauer.
1974 – Primeiro robô controlado por computador.
1986 – Robô de Anderson vence partida de ping-pong contra humano.
2008 – Robô assistente de cirurgião é usado em hospital de SP.
2008 – Robô operário trabalha no Japão.
3. Artigo Cientifico e Seminário de Introdução a Ciências da Computação
Desmitificando I.A.
A inteligência artificial até hoje, rende os melhores filmes de ficção cientifica. Exemplo
disso é o livro "Eu robô". Nele, um mundo povoado por maquinas inteligentes e a
sociedade presencia o surgimento do primeiro robô a demonstrar sentimentos. A
realidade ainda está muito distante da ficção, apesar de grandes avanços ainda não é
possível confundir uma pessoa com um robô. Atualmente temos aplicações em sistemas
de buscas, na medicina com máquinas que a partir de um certo diagnostico consegue
apontar se é melhor começar o tratamento ou realizar mais testes. Então o "grande mito"
que somente robôs são IA, está errado e sim mais próximo do que imaginamos.
Áreas de Aplicação
Robótica: é um ramo tecnológico que engloba computadores, robôs e computação, que
trata de sistemas compostos por partes mecânicas automáticas e controladas por
circuitos integrados. Os dispositivos robóticos tem se tornado populares devido a
facilidade dos mesmos realizar tarefas que exigem força e precisão .
Processamento de linguagem natural: ramo da inteligência artificial onde se busca o
entendimento das linguagens naturais pela máquina. Em outras palavras a capacidade da
máquina em aprender línguas.
Sistemas Especialistas: são sistemas que possuem uma ampla base de conhecimento e
a partir dela são capazes de fornecer respostas sobre um determinado assunto
Reconhecimento de Padrões: Envolve os sistemas capazes de reconhecer diversos
modelos e ambientes como: faces, gestos, palavras.
Bases de Dados inteligentes: Assim como os sistemas especialistas, as base de dados
inteligentes possuem um complexo campo de conhecimento, contudo, estas são capazes
de gerar novos resultados usando técnicas de mineração de dados.
Jogos: Os modelos de IA utilizados em jogos são aqueles capazes de utilizar diferentes
táticas e estratégias de acordo com os resultados obtidos durante uma partida.
Atualmente, vários jogos agregam técnicas de IA a personagens não controlados pelo
usuário.
Uso no cotidiano
Aeroporto: O estudo feito, em 2005, pelo Grupo de Análise de Comunicação (GAS) do
Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais, é um modelo
computacional, baseado em I.A., que auxilia no planejamento do tráfego aéreo,
diminuindo a carga de trabalho dos controladores de voo, e consequentemente o risco de
erros.
Aeroportos como o Viracopos comprou cerca de mil câmeras HD da empresa Axis
Communications, empresa líder em vídeo monitoramento. Viracopos tem cerca de 9
milhões e tende a crescer para 22 milhões com a inauguração do novo terminal de
passageiros. O objetivo é aumentar a segurança em todo o aeroporto, permitindo a
identificação dos suspeitos antes de embarcarem. As imagens captadas serão
comparadas com o banco de dados da Polícia Federal. O início do novo sistema será em
maio de 2014.
4. Artigo Cientifico e Seminário de Introdução a Ciências da Computação
Jogos: A inteligência artificial está sendo aplicada na rotina do jogo, melhorando o
desempenho do jogo. O maior exemplo são os jogos de luta, que os próprio jogador
contribui para o aperfeiçoamento da máquina nas lutas. Enquanto as primeiras partidas
são fácies, a máquina utiliza processos para identificar padrões nos movimentos mais
utilizados.
Como consequência, nas próximas lutas, todos os movimentos usados até então serão
inúteis, pois a máquina conseguirá defender e atacar de forma eficiente.
Redes sociais: No facebook, existem processos que avaliam os padrões de pesquisas
do usuário, assim melhorando o a amostragem de “feed” de notícias usando I.A., fazendo
com que ele se torne mais interessante e relevante.
3 CONCLUSÃO
O desenvolvimento tecnológico constante faz com que cada dia mais
especialistas da área busquem novas habilidades em seus projetos, uma destas
habilidades é a inteligência artificial. A “máquina inteligente” passou de ficção científica à
realidade, tornando mais próximo a cada dia, o sonho de todo cientista. O cotidiano de
inúmeras pessoas se vê hoje relacionado a máquinas que não só exercem um exercício,
como já tomam decisões por si próprias, reconhecem diferenças e buscam novos
resultados. É visível que o trabalho pra se alcançar uma inteligência similar a humana não
está totalmente completo, mas é de passo a passo que chegaremos lá.
.
REFERÊNCIAS
a)
Livros,
BEHROUZ FOROUZAN.; FIROUZ
Computação, Cengage, 2011.
MOSHARRAF.
Fundamentos
da
Ciência
da
ALMIR OLIVETTE ARTERO. Inteligência Artificial Teórica e Prática, Livraria da Física,
2008
b)
WWW (World Wide Web) e FTP (File Transfer Protocol),
1.AXIS COMMUNICATIONS. Aeroporto de Viracopos terá câmeras de alta definição
com
reconhecimento
facial.
Disponível
em
<http://www.tiespecialistas.com.br/review/aeroporto-de-viracopos-tera-cameras-de-altadefinicao-com-reconhecimento-facial/>. Acesso em 22 de fevereiro de 2014.
5. Artigo Cientifico e Seminário de Introdução a Ciências da Computação
2.FELIPE GUGELMIN. Inteligência Artificial Mitos e Verdades. Disponível em <
http://www.tecmundo.com.br/futuro/7725-inteligencia-artificial-mitos-e-verdades.htm>.
Acesso em 22 de fevereiro de 2014.
3.FRANCE PRESSE. Facebook usa inteligência artificial para melhorar seu 'feed' de
notícias. Disponível em http://g1.globo.com/tecnologia/noticia/2013/12/facebook-usainteligencia-artificial-para-melhorar-seu-feed-de-noticias.html>. Acesso em 22 de fevereiro
de 2014.