O que é Inteligência Artificial?

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Sobre esta lección

Nesse vídeo vamos aprender o que é inteligência artificial e como ela está sendo aplicada no nosso dia-a-dia. Organização do vídeo: 0:05 Utilizações modernas do termo IA (Inteligência Artificial) 0:42 Definição de Inteligência Artificial 1:56 A mudança do conceito de IA ao longo do tempo 3:45 Exemplos de IA nos dias de hoje 4:30 Os agentes especialistas e a generalização da inteligência artificial 4:40 Narrow Artificial Intelligence (IA restrita) 4:45 Artificial General Intelligence (AGI) 6:25 Descrição de Demis Hassabis da Deep Mind 7:03 A importância do machine learning dentro da IA A evolução e a popularidade da IA deve somente aumentar com o tempo, dada as muitas aplicações práticas e soluções para problemas mundiais. Atualmente, a inteligência artificial já está por trás das recomendações de filmes (como no Netflix, por exemplo), no reconhecimento de fala automático, no reconhecimento de imagens e de figuras (incluindo vídeos em tempo real), nos assistentes virtuais, nas verificações de comportamento anômalo em compras com cartão de crédito, nos carros autônomos (Google Waymo, Tesla, Uber, etc.), nos robôs humanóides e todos os tipos de robôs que fazem reconhecimento de objetos, movimentação (caminham em terrenos irregulares com equilíbrio), entre muitas outras aplicações. Nesse artigo do site Didática Tech você pode conferir mais detalhes sobre IA (o que é e como funciona): https://bit.ly/oqueeIA Essa é a primeira aula dessa playlist: https://www.youtube.com/watch?v=ID5Ui22F8HQ&list=PLyqOvdQmGdTSqkutrKDaVJlEv-ui1MyK4 Você também pode acompanhar todas as aulas desse curso de introdução a machine learning nessa página: https://didatica.tech/curso-introducao-a-machine-learning/ Próxima aula (Aula 2): https://www.youtube.com/watch?v=qDmojpkd8rE #inteligenciaArtificial #IA #oqueeinteligenciaartificial #introducaoIA

Sobre este curso

Lección 0 de 7Nivel: principianteDuración total: 56m

Lo que aprenderás en este curso:

  • Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
  • Implementar algoritmos de clasificación y regresión
  • Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
  • Evaluar y optimizar modelos de machine learning