O que é um aplicativo de IA?
A IA (Inteligência Artificial) refere-se a sistemas projetados para executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como raciocínio, resolução de problemas, percepção e compreensão da linguagem. IA responsável: enfatiza a imparcialidade, a transparência e o uso ético das tecnologias de IA.
Principais cargas de trabalho de IA:
- O que é IA generativa
- Agentes e automação
- Fala
- Análise de texto
- Pesquisa Visual Computacional
- Extração de informações
Todas essas cargas de trabalho são criadas com base no aprendizado de máquina.
A IA é o objetivo mais amplo: criar sistemas que imitam a inteligência humana. O ML (machine learning) é o método principal que usamos para alcançar a IA e é possível por algoritmos controlados por dados. Em geral, o ML permite que os computadores aprendam padrões com os dados e melhorem o desempenho sem programação explícita.
Tipos de ML:
- Aprendizado supervisionado e não supervisionado: como regressão (supervisionada) para prever preços, classificação (supervisionada) para detecção de spam e agrupamento (não supervisionado) para segmentação de clientes.
- Aprendizado Profundo: um branch especializado de ML usando redes neurais com várias camadas para tarefas como reconhecimento de imagem e síntese de fala. O aprendizado profundo fornece a base por meio de redes neurais que aprendem padrões complexos com base em conjuntos de dados maciços.
- IA generativa: usa recursos de aprendizado profundo para criar um novo conteúdo — texto, imagens, áudio, código — em vez de apenas classificar ou prever resultados.
Aplicativos de IA
Um aplicativo de IA é uma solução de software que usa técnicas de IA, como pesquisa visual computacional, fala e extração de informações, para executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana. Esses aplicativos podem entender, raciocinar, aprender e responder a entradas de uma maneira mais adaptável e inteligente do que o software tradicional.
Os aplicativos de IA são:
- Baseado em modelos: eles utilizam modelos treinados para processar entradas e gerar saídas, como texto, imagens ou decisões.
- Dinâmico: ao contrário de programas estáticos, os aplicativos de IA podem melhorar ao longo do tempo por meio de retreinamento ou ajuste fino.
Algumas das maneiras típicas de as pessoas interagirem com aplicativos de IA incluem:
- Interfaces de conversa: os usuários interagem por meio de chatbots ou assistentes de voz (como: fazer perguntas, obter recomendações).
- Recursos inseridos: a IA é integrada a aplicativos para tarefas como preenchimento automático, reconhecimento de imagem ou detecção de fraude.
- Suporte à decisão: os aplicativos de IA fornecem insights ou previsões para ajudar os usuários a fazer escolhas informadas (como: compras personalizadas, diagnóstico médico).
- Automação: eles lidam com tarefas repetitivas, como processamento de documentos ou atendimento ao cliente, reduzindo o esforço manual.
Alguns exemplos de aplicativos de IA para diferentes setores incluem:
- Saúde: ferramentas de diagnóstico alimentadas por IA que analisam imagens médicas (como raios-X ou ressonâncias magnéticas) para ajudar os médicos a detectar doenças com mais precisão e rapidez.
- Finanças: sistemas de detecção de fraudes que usam IA para monitorar transações em tempo real e identificar atividades suspeitas, ajudando a prevenir crimes financeiros.
- Varejo: Mecanismos de recomendação personalizados que analisam o comportamento e as preferências do cliente para sugerir produtos, melhorando a experiência de compra.
- Fabricação: soluções de manutenção preditiva que usam IA para monitorar equipamentos e previsão quando os computadores provavelmente falharão, reduzindo os custos de tempo de inatividade e manutenção.
- Educação: sistemas inteligentes de tutoria que se adaptam ao estilo e ao ritmo de aprendizagem de cada aluno, fornecendo comentários personalizados e suporte para aprimorar os resultados de aprendizagem.
Em seguida, vamos examinar cada componente de um aplicativo de IA no que diz respeito às tecnologias da Microsoft.