Introdução à Inteligência Artificial
Uma abordagem não técnica
Descrição do livro
A inteligência artificial envolve praticamente todas as partes do seu dia. Embora seja inicialmente possível assumir que tecnologias como alto-falantes inteligentes e assistentes digitais sejam sua extensão, a IA tornou-se rapidamente uma tecnologia de uso geral, repercutindo em diversos setores – como transportes, saúde, serviços financeiros e muito mais. Na era moderna, a compreensão da IA e suas possibilidades para uma empresa é essencial para que se alcancem crescimento e sucesso.
O livro Introdução à Inteligência Artificial chega para equipar os leitores com uma compreensão fundamental e oportuna da IA e seu impacto. O autor Tom Taulli oferece uma introdução atraente e não técnica a conceitos importantes, como machine learning (aprendizagem de máquina), deep learning (aprendizagem profunda), natural language processing (PNL – processamento da linguagem natural), robótica e muito mais. Além de guiá-lo por estudos de caso do mundo real e etapas práticas de implementação, Taulli usa sua experiência para expandir as questões mais amplas que cercam a IA. Isso inclui tendências sociais, ética e impacto futuro que a IA causará nos governos, estruturas de empresas e vida cotidiana do mundo.
Google, Amazon, Facebook e outras gigantes da tecnologia estão longe de ser as únicas organizações que tiveram – e continuarão a ter – resultados incrivelmente significativos. A IA é o presente e o futuro das empresas e das residências. Assim, intensificar suas habilidades no assunto será inestimável para sua preparação para o futuro da tecnologia, e este livro é o guia indispensável que você estava procurando.
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Sumário
- Sobre o autor
- Prefácio
- Introdução
- Capítulo 1 Fundamentos da IA
- Alan Turing e o teste de Turing
- O cérebro é... uma máquina?
- Cibernética
- História da origem
- Era de ouro da IA
- Inverno da IA
- Ascensão e queda dos sistemas especialistas
- Redes neurais e deep learning
- Impulsionadores tecnológicos da IA moderna
- Estrutura da IA
- Conclusão
- Principais aprendizados
- Capítulo 2 Dados
- Noções básicas de dados
- Tipos de dados
- Big Data
- Volume
- Variedade
- Velocidade
- Bancos de dados e outras ferramentas
- Processo de dados
- Etapa #1 – Compreensão do negócio
- Passo #2 – Compreensão dos dados
- Passo #3 – Preparação dos dados
- Ética e governança
- Qual é o volume de dados necessário para IA?
- Mais termos e conceitos de dados
- Conclusão
- Principais aprendizados
- Capítulo 3 Machine learning
- O que é machine learning?
- Desvio-padrão
- Distribuição normal
- Teorema de Bayes
- Correlação
- Extração de recursos
- O que se pode fazer com machine learning?
- Processo de machine learning
- Aplicando algoritmos
- Tipos comuns de algoritmos de machine learning
- Classificação)
- Regressão linear (Aprendizagem supervisionada/Regressão)
- Árvore de Decisão (Aprendizagem supervisionada/Regressão)
- Regressão)
- Agrupamento k-means (Não supervisionada/Agrupamento)
- Conclusão
- Principais aprendizados
- Capítulo 4 Deep Learning
- Diferenças entre deep learning e machine learning
- Afinal, o que é deep learning então?
- O cérebro e deep learning
- Redes neurais artificiais
- Retropropagação (Backpropagation)
- As diferentes redes neurais
- Aplicações de deep learning
- Hardware para deep learning
- Quando usar deep learning?
- Desvantagens do deep learning
- Conclusão
- Principais aprendizados
- Capítulo 5 Automação Robótica de Processos (RPA)
- O que é RPA?
- Prós e contras da RPA
- O que se pode esperar da RPA?
- Como implementar a RPA
- RPA e IA
- RPA no mundo real
- Conclusão
- Principais aprendizados
- Capítulo 6 Natural Language Processing (NLP)
- Desafios do NLP
- Entendendo como a IA traduz a linguagem
- Reconhecimento de voz
- NLP no mundo real
- Comércio de voz
- Assistentes virtuais
- Chatbots
- Futuro do NLP
- Conclusão
- Principais aprendizados
- Capítulo 7 Robôs físicos
- O que é um robô?
- Robôs industriais e comerciais
- Robôs no mundo real
- Humanoides e robôs de consumo
- As três leis da robótica
- Cibersegurança e robôs
- Programando robôs para IA
- Futuro dos robôs
- Conclusão
- Principais aprendizados
- Capítulo 8 Implementação da IA
- Abordagens para implementação da IA
- Etapas da implementação da IA
- Identifique o problema a resolver
- Monte uma equipe
- Ferramentas e plataformas adequadas
- Implante e monitore o sistema de IA
- Conclusão
- Principais aprendizados
- Capítulo 9 Futuro da IA
- Carros autônomos
- Estados Unidos x China
- Desemprego causado pelas mudanças tecnológicas
- Militarização da IA
- Desenvolvimento de novos medicamentos
- Governo
- AGI (Artificial General Intelligence)
- Bem social
- Conclusão
- Principais aprendizados
- Apêndice A Recursos de IA
- Publicações e blogs sobre IA
- Blogs de empresas sobre IA
- Feeds do Twitter dos principais pesquisadores de IA
- Ferramentas e plataformas de IA de código aberto
- Cursos online
- Glossário
Sobre o autor
Tom Taulli desenvolve software desde os anos 1980. Na faculdade, fundou sua primeira empresa, voltada ao desenvolvimento de sistemas de e-learning. Criou também outras empresas, incluindo a Hypermart.net, que foi vendida para a InfoSpace em 1996. Ao longo de sua jornada, Tom escreveu colunas para publicações online como businessweek.com, techweb.com… Ver perfil completo ▶
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Recursos
Opinião dos leitores
Joel B G
Livro muito bom. Didático, muito bem organizado, explica desde as origens da IA -uma parte histórica interessante e bem objetiva, sem prolixidade. Nos capítulos seguintes, o autor segue apresentando os conceitos essenciais do tema, de forma gradativa, acumulando e ligando esses conceitos, sempre com o pano de fundo da aplicação em empresas, até a conclusão, com tendências para o futuro da IA. Não é um livro técnico, como o próprio subtítulo indica. Não, você não vai ter programação, nem prática, nesse livro. Se você pretende iniciar em IA, ou apenas conhecer as bases do assunto e precisa de um ponto de partida, recomendo esse livro.
Ronald B F
Excelente livro para quem quer dar os passos iniciais em Inteligência Artificial. Indicado para todas as áreas de conhecimento, não abordando a parte técnica (código) do tema.
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