Com o avanço da computação, cada vez mais podemos fazer com que os computadores executem rotinas para realizar uma tarefa desejada, mas se estivermos utilizando programação estruturada, como C, Python, ou outra linguagem com essa forma, o comportamento da rotina dependerá do programador ter preparado ela para todas as possíveis entradas, se ele não fizer isso ocorrerão exceções durante a execução, e as saídas serão apenas aquelas para as quais o código está preparado, se o programador deixar de fazer o processamento de uma entrada, ou se esquecer de fazer uma saida, o algoritmo não vai se comportar como era desejado que fizesse.
Então como podemos preparar programas computacionais que possam processar dados de uma forma mais genérica para aceitar múltiplas entradas para obter uma resposta?
Fazemos isso com as ferramentas de Inteligência Artificial, com elas o computador deixa de processar apenas instruções simples escritas no código, e faz um processamento com tomadas de decisão. Podemos dividir o estudo da inteligência artificial em alguns tópicos:
- Machine Learning (Aprendizado de Máquina)
- Redes Neurais Artificiais
- Deep Learning
Embora a inteligência artificial possa ser usada em uma grande quantidade de tarefas complexas, a implementação dela não é dificil, e veremos como fazer isso nos próximos artigos.
Para assistir aos vídeos disponibilizados pelo professor da disciplina, acesse o canal dele no youtube: Cérebro eletrônico,
Fonte:
Aulas de INART, no Instituto Federal de São Paulo, campus São Paulo, com
o professor Miguel Angelo de Abreu de Sousa, no periodo de 11/2020 até 03/2021
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