Como usar inteligência artificial
Ao tentar aprender como usar inteligência artificial (IA), muitos iniciantes se deparam com termos e conceitos que podem ser complicados. Nosso guia prático oferece algumas noções fundamentais para qualquer pessoa que deseje aprender sobre IA.
Por que aprender como usar IA?
Hoje em dia, o vasto campo da inteligência artificial não é mais exclusividade de especialistas em tecnologia. Por mais complexo e multifacetado que o tema pareça à primeira vista, muitas pessoas desejam aprender sobre IA, devido ao seu crescente potencial para acelerar, automatizar e otimizar todo tipo de processos. Os recursos de inteligência artificial permitem realizar diversas tarefas de forma mais eficiente. A inteligência artificial em empresas e sites já é uma realidade, agindo em segundo plano, sem que os leigos sequer percebam. Contudo, as vantagens da IA também são muito interessantes para usuários comuns.
Usando corretamente essas ferramentas, você pode cumprir várias tarefas com mais eficiência e segurança. Os recursos de IA eliminam etapas de trabalho cansativas, não só acelerando consideravelmente os processos, mas também diminuindo o risco de erros. Assim, você pode se concentrar nos pontos importantes e trabalhar de forma mais direcionada. A inteligência artificial já é muito aplicada atualmente, em diversos setores do quotidiano.
Neste artigo, apresentamos um panorama geral sobre o assunto e explicamos os conceitos, processos e ferramentas fundamentais para quem quer descobrir como usar inteligência artificial. No nosso Digital Guide, você também encontra informações mais detalhadas sobre temas específicos.
- Uma plataforma para os modelos de IA mais avançados
- Preços justos e transparentes baseados em tokens
- Sem dependência de fornecedor com código aberto
Conceitos de IA para iniciantes
Existem inúmeros conceitos e temas relacionados à inteligência artificial. Os termos que apresentamos a seguir oferecem noções básicas para principiantes que desejam aprender sobre IA.
Inteligência artificial
Inteligência artificial é um subsetor da informática cujo objetivo é treinar computadores para reproduzir a inteligência humana da melhor maneira possível. Devido à complexidade do pensamento humano, talvez isso nunca seja completamente realizável. Porém, para executar tarefas muito especializadas, a IA já pode alcançar resultados impressionantes com a tecnologia atual. A base de qualquer IA é um treinamento extensivo.
Machine learning
O aspecto mais importante do treinamento de uma IA é o chamado machine learning, ou aprendizado de máquina. Para isso, os sistemas são “alimentados” com enormes conjuntos de dados heterogêneos. Com a ajuda de diversos algoritmos, a IA reconhece padrões dentro desses dados e, com base neles, aprende a fazer previsões e tomar decisões. Quanto maior for o conjunto de dados e mais sofisticados forem os algoritmos, mais precisos serão os resultados. Por isso, aprender como usar IA da melhor maneira é importante não só para os iniciantes, mas também para os profissionais da área.
Deep learning
Deep learning (aprendizado profundo) é uma forma avançada de machine learning. Nessa modalidade, os computadores são dotados de uma rede neural artificial, que tem como modelo o cérebro humano. Isso permite que a própria máquina identifique padrões complexos em grandes volumes de dados. Essas redes consistem de várias camadas e são utilizadas, por exemplo, no reconhecimento de imagens ou de fala.
Se você procura aprender sobre IA para reconhecimento de fala, acesse nosso artigo sobre Automatic Speech Recognition.
Embodied AI
A inteligência artificial também pode ser aplicada em sistemas físicos. Essa forma de IA é conhecida como embodied AI ou IA corporificada. Por meio de sensores, aprendizado de máquina, sistemas motores coordenados e loops de feedback, por exemplo, drones e robôs podem interagir com o ambiente e executar diversas tarefas de forma automática.
Reconhecimento de imagens
O reconhecimento de imagens por IA tem como objetivo reconhecer, analisar e categorizar objetos, pessoas ou atividades dentro de uma imagem ou conjunto de imagens. Com o treinamento adequado, textos também podem ser reconhecidos e processados. O reconhecimento de imagens é utilizado em diversos setores e, graças à sua alta precisão, pode aumentar muito a eficiência dos fluxos de trabalho.
Natural Language Processing (NLP)
Os resultados atuais na área de Natural Language Processing (NLP), ou processamento de linguagem natural, também são impressionantes. Esse aspecto da inteligência artificial é focado na interação entre humanos e máquinas. Por meio de processos exaustivos de treinamento, o computador aprende a entender e interpretar a linguagem humana ou natural, tornando-se capaz de gerar linguagem por conta própria. Graças a essa capacidade de aprender, a IA alcança resultados cada vez melhores. Essa tecnologia já faz parte do dia-a-dia de muitas pessoas, pois é empregada, por exemplo, em assistentes de voz, em chatbots de IA ou na análise de chats.
Large Language Models (LLM)
Modelos de linguagem de grande escala, ou Large Language Models (LLM), também são baseados em aprendizado de máquina. Esses modelos processam grandes volumes de dados, reconhecem padrões em um conjunto e, então, aprendem a entender e resumir textos. Graças ao deep learning, os modelos treinam a si mesmos e, finalmente, podem criar seus próprios textos, gerar código ou otimizar frases já existentes. Os modelos de linguagem de grande escala são um tipo de Foundation Model (FM).
Foundation Models (FM)
Foundation Models (FM) também compreendem textos, analisam detalhes e podem processar interações do usuário. Porém seu escopo vai além do mero trabalho com textos, incluindo também outros tipos de dados, como imagens e vídeos. Esses modelos são utilizados, principalmente, no desenvolvimento de produtos, no atendimento ao cliente e em pesquisas científicas.
Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps)
Devido aos avanços nas áreas de machine learning e NLP, a inteligência artificial pode realizar importantes tarefas no setor de TI. Análises, diagnósticos, relatórios, monitoramento de sistemas e backups de dados são automatizados por meio de Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps).
Banco de dados vetorial
Bancos de dados vetoriais armazenam dados multidimensionais na forma de vetores numéricos – ou seja, basicamente, pontos de coordenadas em um espaço de várias dimensões. Eles são particularmente úteis para ferramentas de IA, pois facilitam a busca por semelhanças e características em comum.
O poder da IA generativa
Soluções de IA generativa são capazes de gerar novos conteúdos, com base em um conjunto de dados de treinamento. Para isso, as ferramentas analisam enormes volumes de dados e, então, criam novos dados semelhantes aos já conhecidos. Esse tipo de IA pode processar diversos tipos de conteúdo, como textos, imagens, vídeos e áudio. Exemplos famosos de IA generativa são o gerador de texto ChatGPT ou o software de criação de imagens DALL-E.
Geradores de vídeo IA
Hoje em dia, é possível até mesmo criar vídeos a partir do zero, com a ajuda da inteligência artificial. Os geradores de vídeo IA são relativamente fáceis de usar e produzem vídeos com alta qualidade visual. Mas a qualidade final do vídeo depende, acima de tudo, da precisão dos prompts fornecidos à ferramenta. Portanto, é preciso saber como usar a IA corretamente.
Sites de IA
Existem inúmeros sites de IA disponíveis atualmente. Essas plataformas oferecem várias ferramentas e recursos para aprender como usar inteligência artificial, explorando e aplicando seus potenciais. Desde geradores de texto que ajudam a criar conteúdo rapidamente, até geradores de imagens que produzem material gráfico a partir de comandos simples, os sites de IA abrem novos caminhos para a eficiência e a criatividade. Em nosso Digital Guide, você encontra uma visão geral das melhores opções de IA para iniciantes e usuários experientes.
IA para programação
Para programadores que desejam descobrir como usar IA ao escrever código, ferramentas de IA para programação são um recurso muito promissor. Com a ajuda de geradores de código IA, é possível analisar e otimizar código, ou até gerá-lo automaticamente. Essas ferramentas utilizam machine learning e LLMs para detectar erros, sugerir melhorias ou executar tarefas inteiras de programação. Especialmente ao desenvolver sites, apps ou processos de automação, as ferramentas de IA economizam tempo e alavancam a eficiência.