Inteligência Artificial

Fonte: E-bookIA.pdf (Este arquivo é liberado depois de concluído o curso de Inteligência Artificial Fundamentos) Aproveito a oportunidade para agradecer ao excelente trabalho no desenvolvimento do conteúdo deste E-book, recomendo fazerem o curso de Inteligência Artificial Fundamentos para atualizarem-se.

Site: https://www.datascienceacademy.com.br

O que é IA?

A definição mais útil é:

Autonomia:

A capacidade de executar tarefas em ambientes complexo sem orientação constante por um usuário.

Adaptabilidade:

A capacidade de melhorar o desempenho aprendendo com a experiência.

Campos relacionados com a IA

Aprendizado de máquina (Machine Learning):

Sistemas que melhoram o seu desempenho em uma determinada tarefa com mais e mais experiências ou dados.

O Aprendizado Profundo (Deep Learning):

É um subcampo do aprendizado de máquina, que em si é um subcampo da IA, que em si é um subcampo da ciência da computação. A “profundidade” da aprendizagem profunda refere-se à complexidade de um modelo matemático. E o aumento do poder computacional dos computadores modernos que permitiu aos pesquisadores aumentar essa complexidade para atingir níveis que são não apenas quantitativamente, mas também qualitativamente diferentes de como eram antes. (Como você pode perceber, a ciência frequentemente envolve um número de subcampos progressivamente mais especiais, subcampos de subcampos e assim por diante. Isso permite que os pesquisadores ampliem um tópico em particular para que seja possível alcançar uma quantidade cada vez maior de conhecimentos acumulados durante anos, e produzir novos conhecimentos sobre o tema ou, às vezes, até mesmo, corrigir o conhecimento anterior para ser mais preciso.)

A Ciência de Dados – Data Science 

É um termo genérico recente (termo que abrange várias sub-disciplinas) que inclui aprendizado de máquina, matemática e estatística, certos aspectos da ciência da computação, incluindo algoritmos, armazenamento de dados e programação. A ciência de dados é também uma disciplina prática que requer compreensão do domínio no qual ela é aplicada, por exemplo, negócios ou ciência: seu propósito (o que significa "valor agregado"), suposições básicas e restrições. As soluções de ciência de dados geralmente envolvem pelo menos uma pitada de inteligência artificial (mas geralmente não tanto quanto se espera das manchetes).

Robótica Significa construir e programar robôs para que eles possam operar em cenários complexos do mundo real. De certa forma, a robótica é o último desafio da IA, uma vez que, requer uma combinação de virtualidade em todas as áreas da IA. Por exemplo:

Visão computacional e reconhecimento de fala para sentir o ambiente

Processamento de linguagem natural, recuperação de informações e raciocínio sob incerteza para o processamento de instruções e previsão de consequências de possíveis ações

Modelagem cognitiva e computação afetiva para interagir e trabalhar em conjunto com humanos

Muitos dos problemas de IA relacionados à robótica são melhor abordados pelo aprendizado de máquina, o que torna o aprendizado de máquina uma ramificação central da IA para a robótica.

A Escassez de Talentos Dificulta a Evolução da IA

Empresas em todo mundo continuam buscando formas de criar aplicações baseadas em Inteligência Artificial e utilizá-las em suas operações a fim de conseguir vantagem competitiva, mas os avanços na tecnologia estão paralisados devido à falta de talentos, de acordo com um estudo recente.

Mais da metade dos executivos de empresas que trabalham com Inteligência Artificial (IA) dizem que a falta de profissionais qualificados impede que eles implementem operações de negócios, segundo um estudo recente da Ernst & Young, que entrevistou algumas centenas de profissionais seniores de IA na região de Bay Area em San Francisco, coração do Vale do Silício, na Califórnia, EUA.

“Este ano, quando as empresas criaram estratégias para integrar a Inteligência Artificial em suas operações, elas foram prejudicadas pela falta de especialistas com conhecimento necessário da tecnologia”, disse Chris Mazzei, chefe de análise da Ernst & Young, em um comunicado à imprensa. “Isso serve para demonstrar que a integração bem-sucedida da IA não é apenas sobre a tecnologia, é sobre pessoas também.”

O estudo da Ernst & Young também descobriu que 41% vêem a diversidade de gênero dos profissionais de IA influenciando a forma como as aplicações são construídas.

A Inteligência Artificial já está entre nós, desde serviços bancários a veículos autônomos. De acordo com a pesquisa da CITE Research, o interesse atual dos executivos de negócios pela IA está focado no aprendizado de máquina, assistentes digitais inteligentes comandados por voz e processamento de linguagem natural, todos classificados como “muito úteis” na pesquisa.

O investimento em 2016 em IA foi de US $ 39 bilhões – um aumento de três vezes em relação a 2013, de acordo com o estudo da McKinsey & Co. Gigantes da tecnologia, como o Baidu, da China, e o Google, gastaram entre US $ 20 bilhões e US $ 30 bilhões em IA em 2016.

As organizações percorreram um longo caminho na curva de aprendizado da IA, e esperamos que o ritmo de adoção acelere em 2018 “, declarou Nigel Duffy, que é chefe de inovação global em IA da Ernst & Young.” O objetivo aspiracional da IA é pegar inteligência e colocá-la em máquinas. Para ter sucesso, os líderes devem identificar um desafio de negócios e, em seguida, determinar onde a tecnologia pode resolver esse problema – mas isso só pode ser realizado com o apoio de profissionais experientes em Inteligência Artificial que possam identificar oportunidades de IA em seus negócios ”.

Especialistas em IA típicos, incluindo Ph.Ds recém-graduados e profissionais com alguns anos de experiência, podem acumular um salário de US$ 300.000 a US$ 500.000 por ano, de acordo com um recente relatório do New York Times. Os salários estão crescendo tão rapidamente que existem referências ao teto salarial no estilo da Liga Nacional de Futebol Americano para profissionais de IA.

“Olhando para 2018, as organizações devem priorizar a aquisição e o cultivo de talentos – tanto recrutando indivíduos com fortes conhecimentos técnicos quanto investindo em habilidades e programas de treinamento para ajudar a manter e fomentar os principais profissionais de IA”, afirmou Mazzei.

As empresas tiveram que ser criativas. No início deste ano, o Business Journal relatou a estratégia da Nvidia, com sede em Santa Clara no Vale do Silício, para obter talentos em IA, o que inclui o recrutamento pessoal no LinkedIn por seu CEO e extensos programas internos.

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Grato,

Jefferson Daminelli Garcia