https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vTfZbRi-usLLAablujVeHFlxvjvbrrP62_q1H2UQwV8ZQ_saeuYb8poqbXwa9jRNg/pubembed?start=false&loop=false&delayms=3000

Visão Geral das Principais Áreas da IA

A inteligência artificial divide-se em diversos domínios que abordam desafios técnicos específicos para simular comportamento inteligente em máquinas. Cada área foca em métodos e algoritmos distintos, contribuindo para múltiplas aplicações no mundo real.1

1. Aprendizado de Máquina (Machine Learning)

Aprendizado de Máquina refere-se a técnicas que permitem a sistemas aprenderem e melhorarem seu desempenho a partir de dados, sem programação explícita para cada tarefa.

• Técnicas: regressão, classificação, clustering, reforço.
• Exemplos de aplicação: recomendações em plataformas de streaming e detecção de fraudes em transações financeiras.1

2. Processamento de Linguagem Natural (NLP)

O NLP capacita computadores a compreender, interpretar e gerar linguagem humana, seja em texto ou voz.

• Componentes: análise de sentimento, tradução automática, geração de texto.
• Aplicações: chatbots para atendimento ao cliente e assistentes virtuais como Alexa e Google Assistente.21

3. Visão Computacional (Computer Vision)

Visão Computacional envolve o desenvolvimento de algoritmos capazes de extrair informações de imagens e vídeos.

• Abordagens: redes convolucionais, deteção de objetos, segmentação semântica.
• Exemplos: sistemas de vigilância inteligentes e diagnósticos médicos por análise de imagens de raios-X.31

4. Robótica

A robótica integra IA com componentes físicos para criar sistemas autônomos ou semi-autônomos que interagem com o ambiente.

• Tecnologias: ROS (Robot Operating System), algoritmos de navegação e planejamento.
• Casos de uso: robôs industriais em linhas de montagem e veículos autônomos.21

5. Sistemas Especialistas (Expert Systems)