“O gêmeo digital permite que eu simule o que acontecerá se eu fizer determinada mudança, e estimar quanto posso reduzir de emissões. Os modelos prescritivos e preditivos começam a ser ferramentas poderosas para tomar decisões de negócio e de sustentabilidade”, diz Lima. Lázaro lembra ainda que curso de analista de dados a análise de dados para prever riscos climáticos é outra frente relevante a ser explorada. A IA é baseada em algoritmos de aprendizado de máquina, também conhecidos como Machine Learning, que permitem aos computadores processar grandes quantidades de dados e identificar padrões e tendências.

A avaliação cuidadosa e abrangente é uma etapa crítica no desenvolvimento de modelos de IA, proporcionando confiança nas previsões e evitando surpresas indesejáveis. Ao realizar a limpeza e pré-processamento dos dados, é possível garantir que o modelo de IA esteja aprendendo com informações precisas e relevantes, o que aumenta a probabilidade de que ela seja capaz de resolver o problema em questão. Em seguida, é necessário coletar dados relevantes https://ocorreio.com.br/do-novato-ao-profissional-bootcamp-e-o-caminho-mais-eficaz-de-um-curso-de-analista-de-dados/ para o problema para que a IA possa resolver um problema específico. Esses dados precisam ser relevantes e suficientes para que ela possa aprender com eles. É importante que os dados sejam representativos e incluam informações que sejam essenciais para o problema em questão. Proponha situações fictícias de conflito entre personagens e peça aos alunos para pensar em soluções pacíficas e assertivas,a fim de resolver esses problemas.

Exemplos de inteligência artificial no dia a dia

Desenvolvedores criam um código que processa uma grande quantidade de informação armazenada em bancos de dados (Big Data) e é capaz de criar padrões e tirar conclusões com base nessas informações. Atualmente, praticamente todos que estão na internet acabam usufruindo dos benefícios da inteligência artificial, e você pode ter chegado até aqui graças ao poder dos algoritmos inteligentes sem mesmo saber disso. Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí.

Um exemplo é a roteirização de entregas com base em inteligência artificial para otimizar rodagem, diminuindo não apenas tempo de percurso, mas consumo de combustíveis e, consequentemente, emissões de gases de efeito estufa. Outro é o redesenho de processos fabris para evitar desperdícios de matéria-prima e insumos, como energia e água. A Google oferece materiais gratuitos de educação sobre Machine Learning, os quais incluem exemplos mais práticos. O site da gigante da tecnologia conta com experimentos básicos que não envolvem códigos e são mais amigáveis para quem é principiante.

Os benefícios e desafios da operacionalização da IA

No entanto, a criação de uma AGI ainda se encontra em estágio especulativo e teórico, permanecendo como um objetivo de longo prazo para a pesquisa e desenvolvimento em Inteligência Artificial. Embora não existam exemplos concretos de AGI, alguns projetos e iniciativas, como a OpenAI com seu programa GPT, têm como objetivo desenvolver sistemas mais avançados que possam se aproximar da inteligência geral. No entanto, é importante ressaltar que a existência de IA autoconsciente ainda é uma área altamente especulativa e teórica. Até o momento, não temos exemplos concretos de IAs autoconscientes em funcionamento, além das que vemos em filmes de ficção científica. Além disso, já existem extensos debates sobre a ética e a moral no contexto do desenvolvimento e evolução de IAs, bem como o seu uso na comunidade, incluindo a responsabilidade por ações e o bem-estar emocional.

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