introdução A inteligência artificial (IA) possibilita que as máquinas aprendam com a experiência, se ajustem a novas entradas e executem tarefas imitando humanos. A maioria dos exemplos de inteligência artificial que você ouve falar hoje, de computadores que jogam xadrez a carros autônomos, depende muito de aprendizado profundo e processamento de linguagem natural. Usando essas tecnologias, os computadores podem ser treinados para executar tarefas específicas processando grandes quantidades de dados e reconhecendo padrões nos dados. A inteligência artificial é simplificada quando você pode integrar a preparação de dados para análise com o desenvolvimento de modelos usando algoritmos modernos de aprendizado de máquina com análise de texto e ciência de dados em geral. As linguagens de programação têm um papel importante no desenvolvimento da inteligência artificial. Linguagens como R, Python, JAVA, JavaScript, JSON e NodeJS são a base para aplicações de inteligência artificial. Precisamente este livro apresenta ao leitor as características dessas linguagens de programação O termo inteligência artificial foi adotado em 1956, mas tornou-se mais popular hoje graças ao aumento do volume de dados, algoritmos avançados e melhorias no poder de computação e armazenamento. As primeiras pesquisas sobre inteligência artificial na década de 1950 exploraram tópicos como resolução de problemas e métodos simbólicos. Na década de 1960, o Departamento de Defesa dos Estados Unidos mostrou interesse nesse tipo de trabalho e começou a treinar computadores para imitar o raciocínio humano básico. Por exemplo, a Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa (DARPA) fez projetos de mapeamento de ruas na década de 1970. E a DARPA produziu assistentes pessoais inteligentes em 2003, muito antes de Siri, Alexa ou Cortana serem nomes comuns. Esse trabalho inicial abriu caminho para a automação e o raciocínio formal que vemos nos computadores hoje, incluindo sistemas de suporte à decisão e sistemas de busca inteligentes que podem ser projetados para complementar e aumentar as capacidades humanas. A inteligência artificial automatiza o aprendizado e a descoberta repetitivos por meio de dados. A inteligência artificial é diferente da automação de robôs baseada em hardware. Em vez de automatizar tarefas manuais, a inteligência artificial executa tarefas computadorizadas frequentes de alto volume de forma confiável e sem fadiga. Para esse tipo de automação, a pesquisa humana continua sendo fundamental para configurar o sistema e fazer as perguntas certas. A inteligência artificial adiciona inteligência aos produtos existentes. Na maioria dos casos, a IA não será vendida como um aplicativo individual. Em vez disso, os produtos que você já usa serão aprimorados com recursos de inteligência artificial, assim como a Siri foi adicionada como um recurso para uma nova geração de produtos da Apple. Automação, plataformas de conversação, robôs e máquinas inteligentes podem ser combinados com big data para melhorar muitas tecnologias em casa e no local de trabalho, desde inteligência de segurança até análise de investimentos. A inteligência artificial se adapta por meio de algoritmos de aprendizado progressivo para permitir que os dados façam a programação. A inteligência artificial encontra estrutura e regularidades nos dados para que o algoritmo adquira uma habilidade: o algoritmo se torna um classificador ou preditor. Dessa forma, assim como o algoritmo pode aprender a jogar xadrez, ele também pode aprender qual produto recomendar em seguida online. E os modelos se adaptam quando novos dados são fornecidos. Backpropagation é uma técnica de inteligência artificial que permite que o modelo faça ajustes, por meio de treinamento e dados agregados, quando a primeira resposta não estiver totalmente correta.
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