As 10 principais tecnologias de inteligência artificial
As 10 principais tecnologias de inteligência artificial
Inteligência Artificial é a simulação da simulação de processos de inteligência humana por máquinas, particularmente sistemas computacionais. Embora o termo Inteligência Artificial já exista há mais de 50 anos, passaram 20 anos até que o mundo começasse a compreender o seu enorme potencial.
A inteligência artificial tem várias aplicações como simulação, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e robótica. Tem havido um desenvolvimento constante na área de Inteligência Artificial e o crescimento é agressivo. Hoje, a Inteligência Artificial está em toda parte.
Portanto, aprender sobre as tecnologias de Inteligência Artificial irá ajudá-lo a se manter atualizado. Este blog de tecnologias de Inteligência Artificial irá explorar algumas tecnologias famosas como Processamento de Linguagem Natural, Automação Robótica de Processos, etc
A inteligência artificial mudou a maneira como vivemos com tecnologias inovadoras.
A IA atingiu todos os setores e tem um impacto profundo em todos os setores da sociedade. O termo termos de inteligência artificial foram cunhados pela primeira vez em 1956 em uma conferência. A discussão da conferência levou à geração de linguagem natural interdisciplinar de tecnologia da informação.
O advento da Internet ajudou a tecnologia a progredir exponencialmente. A tecnologia de inteligência artificial foi uma tecnologia independente durante trinta anos, mas agora as aplicações estão difundidas em todas as esferas da vida. A inteligência artificial é conhecida pela sigla AL e é o processo de recriação da inteligência humana em máquinas.
Muitas tecnologias novas e emergentes estão incorporadas na inteligência artificial. Start-ups e organizações gigantescas estão em uma corrida desenfreada para implementar inteligência artificial para excelência operacional, mineração de dados, etc. Vamos discutir as dez mais recentes tecnologias de inteligência artificial.
| Índice: 10 principais tecnologias de inteligência artificial |
Últimas tecnologias de inteligência artificial
1. Geração de linguagem natural
As máquinas processam e se comunicam de uma maneira diferente do cérebro humano. A geração de linguagem natural é uma tecnologia moderna que converte dados estruturados na linguagem nativa. As máquinas são programadas com algoritmos para converter os dados em um formato desejável para o usuário. A linguagem natural é um subconjunto da inteligência artificial que ajuda os desenvolvedores de conteúdo a automatizar o conteúdo e entregá-lo no formato desejado. Os desenvolvedores de conteúdo podem usar o conteúdo automatizado para promoção em várias plataformas de mídia social e outras plataformas de mídia para atingir o público-alvo. A intervenção humana será significativamente reduzida à medida que os dados serão convertidos nos formatos desejados. Os dados podem ser visualizados na forma de tabelas, gráficos, etc.
2. Reconhecimento de fala
O reconhecimento de fala é outro subconjunto importante da inteligência artificial que converte a fala humana em um formato útil e compreensível pelos computadores. O reconhecimento de fala é uma ponte entre as interações humanas e de computador. A tecnologia reconhece e converte a fala humana em vários idiomas. Siri do iPhone é um exemplo clássico de reconhecimento de fala.
3. Agentes virtuais
Os agentes virtuais tornaram-se ferramentas valiosas para designers instrucionais. Um agente virtual é um aplicativo de computador que interage com humanos. Os aplicativos da Web e móveis fornecem chatbots como agentes de atendimento ao cliente para interagir com humanos para responder às suas dúvidas. O Google Assistant ajuda a organizar reuniões e Alexia da Amazon ajuda a facilitar suas compras. Um assistente virtual também atua como um assistente de linguagem, que escolhe dicas de sua escolha e preferência. O IBM Watson entende as consultas típicas de atendimento ao cliente que são feitas de diversas maneiras. Os agentes virtuais também atuam como software como serviço.
4. Gestão de decisões
As organizações modernas estão implementando sistemas de gestão de decisões para conversão e interpretação de dados em modelos preditivos. Os aplicativos de nível empresarial implementam sistemas de gerenciamento de decisões para receber informações atualizadas para realizar análises de dados de negócios para auxiliar na tomada de decisões organizacionais. A gestão de decisões auxilia na tomada de decisões rápidas, na prevenção de riscos e na automatização do processo. O sistema de gestão de decisões é amplamente implementado no setor financeiro, no setor de saúde, no comércio, no setor de seguros, no comércio eletrônico, etc.5. Biometria
O aprendizado profundo é outro ramo da inteligência artificial que funciona com base em redes neurais artificiais . Essa técnica ensina computadores e máquinas a aprender pelo exemplo, exatamente como os humanos. O termo “profundo” foi cunhado porque possui camadas ocultas em redes neurais. Normalmente, uma rede neural possui 2 a 3 camadas ocultas e pode ter no máximo 150 camadas ocultas. O aprendizado profundo é eficaz em dados enormes para treinar um modelo e uma unidade de processamento gráfico. Os algoritmos funcionam em uma hierarquia para automatizar a análise preditiva. A aprendizagem profunda espalhou-se em muitos domínios, como aeroespacial e militar, para detectar objetos de satélites, ajudar a melhorar a segurança do trabalhador ao identificar incidentes de risco quando um trabalhador se aproxima de uma máquina, ajudar a detectar células cancerígenas, etc.
6. Aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina é uma divisão da inteligência artificial que capacita as máquinas a entender conjuntos de dados sem serem realmente programadas. A técnica de aprendizado de máquina ajuda as empresas a tomar decisões informadas com análise de dados realizada por meio de algoritmos e modelos estatísticos. As empresas estão investindo pesadamente em aprendizado de máquina para colher os benefícios de sua aplicação em diversos domínios. Os cuidados de saúde e a profissão médica necessitam de técnicas de aprendizagem automática para analisar os dados dos pacientes para a previsão de doenças e tratamento eficaz. O setor bancário e financeiro necessita de aprendizagem automática para análise de dados de clientes, a fim de identificar e sugerir opções de investimento aos clientes e para prevenir riscos e fraudes. Os varejistas utilizam o aprendizado de máquina para prever mudanças nas preferências e no comportamento do cliente, por meio da análise dos dados do cliente.
7. Automação robótica de processos
A automação robótica de processos é uma aplicação de inteligência artificial que configura um robô (aplicação de software) para interpretar, comunicar e analisar dados. Esta disciplina de inteligência artificial ajuda a automatizar operações parcial ou totalmente manuais, repetitivas e baseadas em regras.
8. Rede ponto a ponto
A rede ponto a ponto ajuda a conectar diferentes sistemas e computadores para compartilhamento de dados sem que os dados sejam transmitidos por meio de um servidor. As redes ponto a ponto têm a capacidade de resolver os problemas mais complexos. Esta tecnologia é usada em criptomoedas. A implementação é econômica, pois as estações de trabalho individuais estão conectadas e os servidores não estão instalados.
9. Plataformas de aprendizagem profunda
Aprendizado profundo, outro ramo da inteligência artificial que funciona com base em redes neurais artificiais. Essa técnica ensina computadores e máquinas a aprender pelo exemplo, exatamente como os humanos. O termo “profundo” foi cunhado porque possui camadas ocultas em redes neurais. Normalmente, uma rede neural possui 2 a 3 camadas ocultas e pode ter no máximo 150 camadas ocultas. O aprendizado profundo é eficaz em dados enormes para treinar um modelo e uma unidade de processamento gráfico. Os algoritmos funcionam em uma hierarquia para automatizar a análise preditiva. A aprendizagem profunda espalhou-se em muitos domínios, como aeroespacial e militar, para detectar objetos de satélites, ajuda a melhorar a segurança do trabalhador ao identificar incidentes de risco quando um trabalhador se aproxima de uma máquina, ajuda a detectar células cancerígenas, etc.
10. Hardware otimizado para AL
O software de inteligência artificial tem alta demanda no mundo dos negócios. À medida que a atenção ao software aumenta, surge também a necessidade de hardware que suporte o software. Um chip convencional não pode suportar modelos de inteligência artificial. Uma nova geração de chips de inteligência artificial está sendo desenvolvida para redes neurais, aprendizado profundo e visão computacional. O hardware AL inclui CPUs para lidar com cargas de trabalho escalonáveis, silício integrado para fins especiais para redes neurais, chips neuromórficos, etc. Organizações como Nvidia e Qualcomm. A AMD está criando chips que podem realizar cálculos complexos de IA. A saúde e a indústria automobilística podem ser as indústrias que se beneficiarão com esses chips.
Conclusão
Para concluir, a Inteligência Artificial representa modelos computacionais de inteligência. A inteligência pode ser descrita como estruturas, modelos e funções operacionais que podem ser programadas para resolução de problemas, inferências, processamento de linguagem, etc.
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