O que é uma aplicação de IA?
Inteligência Artificial (IA) refere-se a sistemas concebidos para realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana — como raciocínio, resolução de problemas, perceção e compreensão de linguagem. IA Responsável: Enfatiza a justiça, transparência e uso ético das tecnologias de IA.
Principais cargas de trabalho em IA:
- IA generativa
- Agentes e automação
- Voz
- Análise de texto
- Imagem Digitalizada
- Extração de Informação
Todas estas cargas de trabalho assentam na base do machine learning.
A IA é o objetivo mais amplo—criar sistemas que imitem a inteligência humana. O machine learning (ML) é o método principal que usamos para alcançar a IA e é possível graças a algoritmos orientados por dados. De um modo geral, o ML permite que as máquinas aprendam padrões a partir de dados e melhorem o desempenho sem programação explícita.
Tipos de ML:
- Aprendizagem supervisionada e não supervisionada: como regressão (supervisionada) para prever preços, classificação (supervisionada) para deteção de spam e agrupamento (não supervisionado) para segmentação de clientes.
- Deep Learning: Um ramo especializado do ML que utiliza redes neuronais com múltiplas camadas para tarefas como reconhecimento de imagens e síntese de voz. A aprendizagem profunda fornece a base através de redes neurais que aprendem padrões complexos a partir de conjuntos de dados massivos.
- IA generativa: utiliza capacidades de deep learning para criar novos conteúdos — texto, imagens, áudio, código — em vez de apenas classificar ou prever resultados.
Aplicações de IA
Uma aplicação de IA é uma solução de software que utiliza técnicas de IA — como visão computacional, fala e extração de informação — para realizar tarefas que normalmente requerem inteligência semelhante à humana. Estas aplicações conseguem compreender, raciocinar, aprender e responder a inputs de uma forma que parece mais adaptativa e inteligente do que o software tradicional.
As aplicações de IA são:
- Alimentados por modelos: Utilizam modelos treinados para processar entradas e gerar saídas, como texto, imagens ou decisões.
- Dinâmica: Ao contrário dos programas estáticos, as aplicações de IA podem melhorar ao longo do tempo através de re-treino ou ajuste fino.
Algumas das formas típicas como as pessoas interagem com aplicações de IA incluem:
- Interfaces Conversacionais: Os utilizadores interagem através de chatbots ou assistentes de voz (como: fazer perguntas, obter recomendações).
- Funcionalidades Incorporadas: A IA está integrada em aplicações para tarefas como autocompletamento, reconhecimento de imagens ou deteção de fraude.
- Apoio à Decisão: As aplicações de IA fornecem insights ou previsões para ajudar os utilizadores a tomar decisões informadas (tais como: compras personalizadas, diagnósticos médicos).
- Automação: Tratam de tarefas repetitivas, como processamento de documentos ou atendimento ao cliente, reduzindo o esforço manual.
Alguns exemplos de aplicações de IA para diferentes indústrias incluem:
- Saúde: Ferramentas de diagnóstico alimentadas por IA que analisam imagens médicas (como raios-X ou ressonâncias magnéticas) para ajudar os médicos a detetar doenças com mais precisão e rapidez.
- Finanças: Sistemas de deteção de fraude que utilizam IA para monitorizar transações em tempo real e identificar atividades suspeitas, ajudando a prevenir crimes financeiros.
- Retalho: Motores de recomendação personalizados que analisam o comportamento e as preferências dos clientes para sugerir produtos, melhorando a experiência de compra.
- Manufatura: Soluções de manutenção preditiva que utilizam IA para monitorizar o equipamento e prever quando as máquinas estão propensas a falhar, reduzindo o tempo de paragem e os custos de manutenção.
- Educação: Sistemas de tutoria inteligentes que se adaptam ao estilo e ritmo de aprendizagem de cada aluno, fornecendo feedback personalizado e apoio para melhorar os resultados de aprendizagem.
De seguida, vamos analisar cada componente de uma aplicação de IA no que diz respeito às tecnologias da Microsoft.