# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Blog da Anhanguera - Conquiste a carreira dos seus sonhos -

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Você já se perguntou como as máquinas são capazes de aprender e tomar decisões de forma autônoma, como se fossem dotadas de inteligência própria? Bem-vindo ao fascinante mundo da Inteligência Artificial (IA). Para estudantes interessados em explorar esse mundo, embarcar em um projeto de IA pode ser uma jornada recompensadora, proporcionando a oportunidade de mergulhar nas profundezas da tecnologia que está moldando o futuro.

Um projeto de IA tem como base o desenvolvimento de sistemas computacionais que podem realizar tarefas que exigiriam inteligência humana, como reconhecimento de padrões, tomada de decisões, compreensão de linguagem natural e muito mais. Para os estudantes, este é um campo que oferece uma gama de possibilidades. Desde a concepção de algoritmos até a implementação de soluções práticas, cada etapa do projeto de IA oferece oportunidades únicas de aprendizado e descoberta.

Este texto irá explorar algumas dicas e diretrizes fundamentais para orientar os estudantes em sua jornada de criação de uma inteligência artificial. Prepare-se para mergulhar no emocionante mundo da IA e desvendar os segredos por trás da criação de sistemas inteligentes e autônomos.

Como fazer uma Inteligência Artificial do zero?

Para um projeto de IA bem-sucedido, é essencial considerar várias técnicas avançadas, como deep learning e mineração de dados. Ao adentrar nesse mundo da inteligência artificial e da robótica, é fundamental compreender as etapas essenciais que compõem um projeto bem-sucedido. Desde a identificação do problema até a implantação do modelo em produção, cada etapa tem um papel crucial no processo de criação de uma IA eficaz. Aqui estão as principais etapas a serem seguidas:

Definição do problema: Antes de iniciar qualquer projeto de IA, é necessário definir claramente o problema que você deseja resolver. Isso envolve identificar os objetivos do projeto, compreender as necessidades dos usuários e avaliar os dados disponíveis para treinar o modelo.

Coleta e preparação de dados: A qualidade dos dados é a base de qualquer projeto de IA. É essencial coletar dados relevantes e de alta qualidade e prepará-los de forma adequada para o treinamento do modelo. Isso pode incluir a limpeza dos dados, a normalização e a divisão em conjuntos de treinamento, validação e teste.

Escolha do algoritmo de aprendizado: Existem diversos algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de IA disponíveis. Escolher o algoritmo mais adequado para o seu problema, além de compatível com os dados disponíveis, é crucial para o sucesso do projeto.

Treinamento do modelo: Nesta etapa, o modelo de IA é treinado com os dados disponíveis para aprender padrões e fazer previsões ou tomar decisões. Ajustar os hiperparâmetros, realizar validação cruzada e outras técnicas são utilizadas para melhorar o desempenho do modelo.

Avaliação do modelo: Após o treinamento, é importante avaliar o desempenho do modelo utilizando métricas apropriadas para o problema em questão. Isso garante que o modelo esteja produzindo resultados precisos e úteis.

Implantação e monitoramento: Uma vez que o modelo tenha sido avaliado e considerado adequado, ele pode ser implantado em um ambiente de produção. É crucial monitorar continuamente o desempenho do modelo e fazer ajustes conforme necessário para garantir resultados precisos ao longo do tempo.

Ferramentas para criar e desenvolver modelos de IA

Entrar no mundo da Inteligência Artificial pode ser um desafio, mas com as ferramentas certas, o processo pode se tornar mais acessível e eficiente. Quanto a 'onde fazer inteligência artificial', é importante considerar a escolha da ferramenta adequada. Aqui estão algumas opções de machine learning e outros, amplamente utilizadas no desenvolvimento de modelos de inteligência artificial:

TensorFlow: Desenvolvido pelo Google, essa ferramenta é uma das bibliotecas mais populares para aprendizado de máquina e desenvolvimento de IA.

PyTorch: Criado pelo Facebook, PyTorch é outro exemplo de biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina e inteligência artificial. É conhecido por sua flexibilidade e facilidade de uso, sendo uma escolha popular entre pesquisadores e profissionais.

Scikit-learn: Uma biblioteca em Python que oferece uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina pré-implementados, por exemplo, algoritmos genéticos, e também ferramentas para análise de dados.

Keras: Uma biblioteca de alto nível para construir redes neurais, que pode ser executada sobre TensorFlow, Theano ou Microsoft Cognitive Toolkit.

Google Colab: Uma plataforma de notebook baseada na nuvem que permite escrever e executar código Python, incluindo o treinamento de modelos de IA, sem a necessidade de configuração de hardware.
E mais: Explore os melhores e mais populares aplicativos de Inteligência Artificial!
Como escolher a melhor ferramenta para desenvolver um projeto de IA?

Encontrar a ferramenta e plataforma certa para o desenvolvimento de inteligência artificial (ou IA) pode ser uma tarefa desafiadora, dada a variedade de opções disponíveis no mercado, assim como as mencionadas acima. Por isso, a seguir estão algumas dicas para ajudá-lo a encontrar a melhor ferramenta e plataforma para suas necessidades:

Defina seus requisitos e objetivos: Antes de começar a procurar, é importante definir claramente seus requisitos e objetivos. Pergunte a si mesmo quais são os problemas que você deseja resolver, quais recursos específicos você precisa e qual é o seu nível de experiência em IA.

Pesquise e avalie as opções disponíveis: Faça uma pesquisa detalhada sobre as diferentes ferramentas e plataformas de IA disponíveis. Leia avaliações de usuários, compare recursos, preços e suporte oferecido. Considere também a facilidade de uso, a escalabilidade e a integração com outras ferramentas e tecnologias de IA.

Experimente diferentes opções: Muitas ferramentas e plataformas oferecem versões de teste gratuitas ou períodos de avaliação. Aproveite essas oportunidades para experimentar várias opções e ver qual se adapta melhor às suas necessidades e preferências.

Considere a comunidade e o suporte: Uma comunidade ativa de usuários pode ser uma fonte valiosa de suporte, recursos e orientação ao usar uma determinada ferramenta ou plataforma. Verifique se a ferramenta escolhida possui uma comunidade ativa e se oferece suporte técnico adequado.

Avalie a flexibilidade e personalização: Algumas ferramentas e plataformas oferecem maior flexibilidade e capacidade de personalização do que outras. Considere suas necessidades específicas em termos de customização e adaptabilidade do sistema.

Analise o custo-benefício: Avalie o custo-benefício de cada opção, levando em consideração não apenas o custo inicial, mas também os custos de manutenção, suporte e possíveis custos adicionais associados ao uso da ferramenta ou plataforma.

Obtenha recomendações e feedback: Busque recomendações de colegas, mentores ou profissionais da área de IA. O feedback de pessoas que já utilizaram as ferramentas ou plataformas pode ser extremamente útil na tomada de decisão.

Ao seguir essas dicas e considerar cuidadosamente suas necessidades e objetivos, você estará em uma posição melhor para encontrar a ferramenta e plataforma certa para desenvolver qualquer projeto de inteligência artificial.

Como a Inteligência Artificial nas empresas pode transformar negócios?

A IA tem o poder de transformar radicalmente os negócios, proporcionando uma série de benefícios e vantagens no ambiente de trabalho. Ao integrar IA em suas operações, as empresas podem alcançar eficiência operacional, melhorar a tomada de decisões, personalizar experiências para clientes e funcionários, e impulsionar a inovação. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA pode transformar negócios:

Previsão e análise de dados: A IA pode analisar grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente, identificando padrões, tendências e insights valiosos que podem orientar as estratégias de negócios. Por exemplo, a Amazon utiliza IA para prever o comportamento do cliente e recomendar produtos com base em suas preferências anteriores.

Melhoria de processos e eficiência: A automação e automatização de tarefas repetitivas e processos manuais por meio de IA pode aumentar significativamente a eficiência operacional das empresas. Algoritmos de IA podem ser utilizados para otimizar cadeias de suprimentos, gerenciar inventários, agendar manutenções preditivas e muito mais.

Personalização e experiência do cliente: Ao utilizar IA para analisar dados de clientes, empresas podem oferecer experiências mais personalizadas e relevantes. Recomendações de produtos, atendimento ao cliente automatizado e sistemas de recomendação são exemplos de como a IA pode melhorar a satisfação e fidelidade do cliente.

Aprimoramento de produtos e serviços: Empresas como o Google utilizam IA para melhorar continuamente seus algoritmos de busca, garantindo resultados mais precisos e relevantes para os usuários. Além disso, a IA é usada em produtos e serviços como Google Maps e Google Translate para fornecer funcionalidades avançadas de navegação e tradução.

Inovação e desenvolvimento de novos produtos: A IA pode ser um catalisador para a inovação, permitindo que as empresas desenvolvam novos produtos e serviços que antes não eram possíveis. Desde assistentes virtuais até veículos autônomos, a IA está impulsionando a criação de soluções revolucionárias em diversos setores.

É importante ressaltar que implementar IA não é necessariamente um projeto monumental. Muitas empresas estão adotando abordagens incrementais, começando com projetos menores e escalando conforme adquirem mais experiência e conhecimento.

Desenvolver modelos básicos de IA dentro das empresas para solucionar problemas específicos ou otimizar atividades cotidianas é uma prática cada vez mais comum, e não requer necessariamente uma equipe de especialistas em IA. Com as ferramentas e recursos disponíveis atualmente, criar e implementar IA pode ser acessível e viável para empresas de todos os tamanhos e setores.

Que habilidades e conhecimentos são necessários para criar uma IA?

Para criar uma IA eficaz, é essencial possuir uma variedade de habilidades e conhecimentos em áreas interdisciplinares. Embora programação e estatística sejam fundamentais, há outras disciplinas que desempenham papéis importantes no desenvolvimento de IA. Aqui estão algumas das habilidades e conhecimentos necessários:

Programação: É crucial ter proficiência em linguagens de programação relevantes, como Python, Java, C++ ou R. Python é particularmente popular devido à sua simplicidade, flexibilidade e a vasta quantidade de bibliotecas disponíveis para IA, como TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn.

Estatística e matemática: O nível de matemática necessário pode variar dependendo do projeto de IA específico. Uma compreensão sólida de estatística e conceitos matemáticos é fundamental para entender e desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina e processamento de sinais.

Aprendizado de máquina e ciência de dados: Ter esse conhecimento é essencial para criar sistemas de IA. Isso inclui compreender diferentes tipos de algoritmos, entender a diferença de aprendizado por reforço, aprendizado não supervisionado e aprendizado supervisionado, técnicas de pré-processamento de dados, validação de modelos e otimização de hiperparâmetros.

Processamento de Linguagem Natural (PLN): Para projetos envolvendo análise de texto e linguagem, é necessário entender os conceitos de PLN. Isso envolve técnicas como tokenização, análise sintática, vetorização de palavras e modelagem de tópicos.

Visão computacional: Para projetos que lidam com imagens e vídeos, conhecimentos em visão computacional são essenciais. Isso inclui compreender técnicas de extração de características, detecção de objetos, segmentação de imagem e reconhecimento facial.

Ética e responsabilidade em IA: Com o crescente impacto da IA na sociedade, é fundamental ter uma compreensão dos aspectos éticos e legais relacionados ao desenvolvimento e uso de sistemas de IA. Isso inclui considerações sobre viés algorítmico, privacidade de dados, transparência e equidade.

É importante ressaltar que não há uma única trajetória educacional para se tornar um especialista em IA. Além de cursos formais em ciência da computação, engenharia, matemática ou estatística, há uma abundância de recursos online, livros, filmes, tutoriais e cursos de especialização em IA disponíveis para estudantes e profissionais interessados.

Certificações em áreas específicas de IA também podem ser benéficas para demonstrar habilidades e conhecimentos aos empregadores. No entanto, a prática e a experiência prática são essenciais para aprimorar suas habilidades em IA ao longo do tempo.

Se matricule agora em um curso de IA!

Agora que você sabe como fazer uma inteligência artificial, não perca mais tempo e coloque a mão na massa! A Anhanguera te oferece as melhores condições de pagamento e uma grade de conteúdos atualizados com profissionais de qualidade. Se inscreva agora!

# data[].attributes.attachment_link.title
Projeto de IA: como fazer uma inteligência artificial?

# data[].attributes.attachment_link.description
Descubra os passos essenciais e ferramentas práticas para fazer uma inteligência artificial do zero. Prepare-se para inovar!

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Para iniciar um projeto de Inteligência Artificial, primeiramente defina o problema que deseja resolver ou a tarefa que a IA deve executar. Em seguida, escolha o tipo de tecnologia de IA mais adequado, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural ou visão computacional. Colete e prepare dados de qualidade para treinar o modelo. Escolha uma ferramenta ou plataforma de desenvolvimento, como TensorFlow ou PyTorch, e comece a desenvolver e treinar seu modelo. Por fim, teste e refine o modelo para melhorar sua precisão e eficiência antes de implementá-lo em um ambiente de produção.

Se eu estivesse no ponto de iniciar meu próprio projeto de Inteligência Artificial, a primeira coisa que eu faria seria mergulhar na seleção de ferramentas e tecnologias adequadas. A escolha certa pode realmente fazer a diferença, facilitando não apenas o desenvolvimento inicial, mas também a manutenção e escalabilidade futuras do projeto. Com tantas opções disponíveis, esse processo pode parecer um pouco esmagador no início, mas com um pouco de orientação e clareza sobre os objetivos do projeto, é possível fazer escolhas informadas que beneficiarão o projeto a longo prazo.

Inicialmente, eu consideraria qual linguagem de programação usar. Python é frequentemente a escolha preferida no campo da IA devido à sua sintaxe simples e ao vasto ecossistema de bibliotecas de dados e IA, como TensorFlow, Keras e PyTorch. Essas bibliotecas são incrivelmente poderosas para tarefas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, e a comunidade robusta por trás do Python oferece uma grande quantidade de tutoriais e suporte. No entanto, dependendo do caso específico, outras linguagens como R, Java ou até C++ poderiam ser mais adequadas.

Após a escolha da linguagem, eu exploraria as plataformas e ferramentas que podem ajudar na gestão e no desenvolvimento do projeto. Por exemplo, o Jupyter Notebook é uma ferramenta incrível para prototipagem e teste de ideias em Python, permitindo que você visualize dados e resultados de maneira interativa. Para projetos que exigem processamento mais intensivo e colaboração em equipe, plataformas como Google Colab ou Microsoft Azure Machine Learning podem oferecer recursos valiosos, como GPUs para treinamento de modelos mais rápido e ambientes de desenvolvimento colaborativos.

Outro aspecto crucial seria a escolha de um bom conjunto de dados ou a decisão de como coletar e processar dados próprios. Os dados são o coração de qualquer projeto de IA, e sua qualidade e relevância direcionam diretamente a eficácia do modelo de IA. Aqui, ferramentas para manipulação de dados, como pandas e NumPy, e para visualização de dados, como Matplotlib e Seaborn, seriam essenciais. Além disso, plataformas como Kaggle podem ser úteis para encontrar conjuntos de dados já prontos ou até para testar e comparar modelos de IA.

Além disso, consideraria a infraestrutura necessária para treinar e implementar o modelo. Dependendo do tamanho e da complexidade do modelo, pode ser necessário utilizar serviços de computação em nuvem, como AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure, que oferecem não apenas poder computacional, mas também serviços específicos para treinamento e implantação de modelos de IA.

Por fim, mas não menos importante, a segurança e a ética no desenvolvimento de IA são aspectos que não podem ser ignorados. Garantir que o projeto esteja em conformidade com as regulamentações de dados e que os modelos sejam justos e transparentes é fundamental. Ferramentas e frameworks como AI Fairness 360 ou TensorFlow Privacy podem ajudar a testar e mitigar viéses em modelos de IA.

Em resumo, iniciar um projeto de IA é uma jornada empolgante que requer uma cuidadosa seleção de ferramentas e tecnologias. Ao considerar as necessidades específicas do projeto e explorar as opções disponíveis, é possível montar um conjunto robusto de recursos que não apenas facilitará o desenvolvimento inicial, mas também apoiará o crescimento e a evolução do projeto ao longo do tempo. Com a abordagem certa, o projeto de IA pode alcançar seu pleno potencial, oferecendo soluções inovadoras e eficazes.

Se eu estivesse iniciando meu projeto de inteligência artificial, a primeira coisa que eu faria seria dedicar uma atenção especial à coleta e preparação de dados, pois esses são os alicerces sobre os quais todo o projeto será construído. A qualidade e a quantidade dos dados coletados podem determinar o sucesso ou o fracasso do modelo de IA. Por isso, é crucial começar esse processo com uma estratégia clara e bem definida.

Inicialmente, eu definiria claramente o problema que desejo resolver com meu projeto de IA. Isso me ajudaria a identificar que tipo de dados seria mais relevante para o treinamento do modelo. Por exemplo, se o objetivo fosse desenvolver um sistema de reconhecimento de voz, eu precisaria de uma grande quantidade de gravações de voz de diferentes pessoas falando em diversas condições de ruído.

Após definir o tipo de dados necessário, o próximo passo seria a coleta desses dados. Aqui, é importante garantir que os dados sejam variados e representativos do mundo real. Isso pode envolver a coleta de dados de fontes diversas para garantir que o modelo de IA não se torne enviesado ou limitado em sua capacidade de generalização. Além disso, é essencial verificar as questões legais e éticas relacionadas à coleta de dados, especialmente se estiverem envolvidos dados pessoais.

Uma vez que os dados estejam coletados, o próximo grande desafio é a preparação desses dados. Esta etapa é muitas vezes subestimada, mas é extremamente crítica. Dados brutos geralmente vêm com muitos problemas, como valores ausentes, erros de formatação ou dados irrelevantes que precisam ser limpos. Eu dedicaria um tempo considerável para explorar e limpar os dados, utilizando técnicas de pré-processamento como normalização, tratamento de valores ausentes e codificação de variáveis categóricas.

Além da limpeza, a transformação dos dados é igualmente importante. Dependendo do tipo de modelo de IA que planejo usar, eu poderia precisar transformar os dados de maneiras específicas. Por exemplo, para um modelo de processamento de linguagem natural, eu poderia precisar converter texto em tokens ou vetores. Para um modelo de visão computacional, as imagens podem precisar ser redimensionadas ou normalizadas.

Finalmente, antes de alimentar os dados no modelo de IA, eu dividiria o conjunto de dados em pelo menos dois subconjuntos: um para treinamento e outro para teste. Isso é crucial para avaliar de forma justa o desempenho do modelo. Além disso, poderia considerar a utilização de uma técnica chamada validação cruzada, que envolve a divisão dos dados em várias partes menores para garantir que o modelo seja robusto e funcione bem em diferentes subconjuntos de dados.

Em resumo, a coleta e preparação de dados são etapas fundamentais no desenvolvimento de qualquer projeto de IA. Ao dedicar o tempo e os recursos necessários para fazer isso corretamente, aumentam-se significativamente as chances de sucesso do projeto. Embora possa parecer uma tarefa desafiadora no início, com a abordagem certa e uma atenção meticulosa aos detalhes, é possível construir uma base sólida para um modelo de IA eficaz e confiável.

Se eu estivesse começando meu projeto de inteligência artificial, a fase de implementação e teste dos modelos seria crucial. Afinal, é aqui que as ideias se transformam em ações concretas e podemos ver os frutos do nosso trabalho. Para começar, eu escolheria uma linguagem de programação adequada, como Python, que é amplamente utilizada na comunidade de IA devido à sua simplicidade e ao vasto ecossistema de bibliotecas disponíveis, como TensorFlow, Keras e PyTorch.

Após decidir pela linguagem, eu me concentraria em entender e definir claramente o problema que desejo resolver. Isso envolve coletar e preparar os dados necessários, uma etapa que não pode ser subestimada. Dados de qualidade e bem preparados são a espinha dorsal de qualquer modelo de IA eficaz. Eu gastaria tempo suficiente explorando e limpando os dados, garantindo que eles estejam prontos para serem usados no treinamento do modelo.

O próximo passo seria escolher o tipo de modelo de IA mais adequado para o problema. Isso poderia variar desde redes neurais profundas até algoritmos de aprendizado de máquina mais simples, dependendo da complexidade do problema e da quantidade e tipo de dados disponíveis. Eu experimentaria diferentes arquiteturas de modelo, ajustando os parâmetros para ver qual oferece o melhor desempenho.

A fase de teste é igualmente importante. Aqui, eu usaria um conjunto de dados separado, que não foi utilizado durante o treinamento, para avaliar como o modelo se comporta em situações novas. Isso é crucial para garantir que o modelo não apenas memorize os dados de treinamento, mas também generalize bem para novos dados. Ferramentas como a validação cruzada seriam úteis aqui para estimar a eficácia do modelo de forma mais robusta.

Além disso, eu prestaria atenção especial à interpretabilidade do modelo. É importante que os usuários finais possam entender como as decisões são feitas pelo modelo, especialmente em aplicações críticas. Técnicas como LIME ou SHAP podem ajudar a explicar as previsões de modelos complexos, tornando-os mais transparentes e confiáveis.

Por fim, eu não subestimaria a importância de iterar sobre o modelo. A implementação e teste de um modelo de IA não são processos lineares. Eles exigem ajustes constantes e feedback contínuo para melhorar. Eu estaria preparado para revisar e ajustar o modelo várias vezes com base nos resultados dos testes e no feedback dos usuários.

Em resumo, a implementação e teste de modelos de IA é um processo dinâmico e iterativo que exige uma combinação de habilidades técnicas e uma compreensão clara do problema a ser resolvido. Com a abordagem certa, é possível desenvolver soluções de IA que não apenas funcionem bem, mas também sejam confiáveis e fáceis de usar. Para iniciar um projeto de IA, definiria claramente o problema a ser resolvido e os objetivos do projeto. Em seguida, escolheria o tipo de IA mais adequado, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural ou visão computacional. Coletaria e prepararia dados de qualidade, escolheria um modelo apropriado e treinaria o modelo com esses dados. Após o treinamento, avaliaria o desempenho do modelo e faria ajustes conforme necessário. Por fim, implementaria o modelo em um ambiente de produção, garantindo a manutenção e atualização contínuas para adaptar-se a novos dados e requisitos.

# data[].attributes.attachment_link.title
Se eu fosse começar meu projeto de IA, como eu faria?

# data[].attributes.attachment_link.description
Guia para iniciar um projeto de IA: definir objetivo, escolher dados, selecionar algoritmos, treinar modelo, testar e iterar para melhorias.

# data[].attributes.body
Pesquisar as possiblidades na minha lista de prioridades "sonhadas";

Ver qual a possibilidade de realização, levando em conta:

o tempo (entrega do projeto);

conhecimento das ferramentas;

conhecimento da linguagem;

custo.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
+

inteligencia artificial (Foto: Reprodução)

A cada início de ano, renovam-se os planos de mudanças de vida e concretização de projetos pessoais - que, na maioria das vezes, dissipam-se ainda no primeiro semestre. A startup 7waves, sediada em Sorocaba, decidiu mudar essa história, desenvolvendo um aplicativo que pode ajudar os brasileiros a cumprir suas "promessas de Ano Novo".

O projeto foi desenvolvido com apoio do programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE), da FAPESP, pelo pesquisador Rodolfo Ribeiro da Silva. Graduado em Gestão Empresarial e mestre em Administração, Ribeiro, ele próprio, tinha por hábito programar objetivos com antecedência, anotando-os diligentemente no papel. Mas, como a maioria dos brasileiros, não conseguia concretizá-los.

"Em 2017, percebi que, dos 23 objetivos que havia planejado ao longo dos três anos anteriores, só havia cumprido três ou quatro. Foi aí que tive a ideia de usar meus conhecimentos em gestão e tecnologia para desenvolver um aplicativo de planejamento de metas pessoais", ele conta.

Ribeiro trabalhava, então, como executivo de inovação da uma operadora de telecomunicações e pediu demissão para criar a própria empresa juntamente com dois sócios, o cientista da computação Bruno Oliveira e o administrador Danilo Pereira. O nome da startup, 7waves, foi inspirado na tradição de pular sete ondas no Réveillon para atrair sorte aos projetos - tradição que ele mesmo seguia, como santista de origem.

Durante todo o ano de 2018 a 7waves teve o apoio da Hubiz, incubadora do Parque Tecnológico de Sorocaba. "Ficamos incubados como não residentes, pois temos sede própria desde a fundação da empresa, em julho de 2017", esclarece Ribeiro. E desde o dia 18 de fevereiro de 2019, a empresa passou a ser acelerada pela Baita, com sede na Universidade de Campinas (Unicamp), mas manterá as operações em Sorocaba. "Escolhi a cidade para empreender. É próxima da capital e tem ótimas universidades, não encontro dificuldades em contratar bons profissionais por aqui", afirma o empresário.
Orientações no bolso
O aplicativo da 7waves funciona como uma espécie de coach virtual, que pode ser utilizado para estabelecer metas de vida e cumpri-las. Com base em recursos de inteligência artificial, a ferramenta identifica objetivos de usuários que tenham perfis semelhantes para fazer sugestões personalizadas.

Atualmente, o número de usuários chega a 90 mil e já foram cadastrados mais de 150 mil objetivos. Os mais populares neste ano são "guardar dinheiro" (estabelecido por 21,5% dos usuários), "aprender algo novo" (16,2%), "praticar esportes" (15,8%) e "quitar dívidas" (10,5%).

Estabelecido o objetivo (pelo próprio usuário ou com auxílio da ferramenta), é feito o planejamento das metas e prazos que deverão ser cumpridos para atingi-lo. Para ajudar o usuário em cada etapa, o aplicativo envia notificações e conteúdos informativos. Esses conteúdos são captados na internet e validados por especialistas com os quais a empresa estabelece parcerias.

"Para ajudar o usuário a quitar dívidas, por exemplo, pesquisamos recomendações em fontes confiáveis de educação financeira, que são depois avaliadas por profissionais da área, e enviamos o link do site pesquisado para o usuário", diz Ribeiro. Segundo o empreendedor, atualmente a 7waves conta com mais de 300 fontes cadastradas e 5.500 conteúdos validados.
Versão 2.0
Antes mesmo de começar a receber os recursos do PIPE, em fevereiro de 2018, a 7waves já contava com um protótipo do aplicativo, inicialmente oferecido para teste a profissionais de marketing, de gestão e de psicologia. Em dezembro de 2017, o app tornou-se disponível a qualquer usuário, podendo ser baixado gratuitamente e sem anúncios publicitários. Segundo Rodolfo Ribeiro, não está nos planos da empresa abrir espaço para publicidade. "O valor do negócio está na robustez de informações", declara.

Com o apoio do PIPE, a startup aprimorou a tecnologia e estabeleceu um modelo de negócio para garantir a autonomia financeira. "Estamos na versão 1.37 do aplicativo, isto é, fizemos 37 atualizações desde o lançamento", conta o empresário.

A primeira fase do projeto terminou em dezembro de 2018. "Estamos fazendo a versão 2.0 do aplicativo, que será direcionada à área de Recursos Humanos de empresas, agregando tecnologia de gestão de objetivos corporativos. A ideia é vender o aplicativo como um serviço, cobrando mensalidade", anuncia o empresário. Às pessoas físicas o app continuará a ser oferecido gratuitamente.

"O modelo de negócio da 7waves está no oferecimento do app para que o RH e os gestores possam fazer a gestão dos objetivos corporativos dos seus colaboradores, de forma a garantir o cumprimento da estratégia da empresa, bem como acompanhar o desenvolvimento individual e coletivo no dia a dia", diz Ribeiro.

Além disso, serão oferecidas pesquisas ao RH, com base em dados captados pelo aplicativo. Ribeiro exemplifica: "Em um estudo realizado no período de dezembro de 2017 a julho de 2018 com 15.329 usuários do aplicativo, o objetivo 'subir de cargo' estava na quinta colocação. No entanto, 41% dos usuários que listavam esse desejo também estabeleciam o propósito de quitar dívidas. Informações como estas podem dar ao gestor de RH a indicação da necessidade de trabalhar programas de educação financeira na empresa".

Os dados corporativos dos colaboradores ficarão fechados para uso da empresa, de forma que esta possa realizar a gestão individual e coletiva em um sistema web personalizado para cada organização, ele ressalta. Já os dados dos objetivos pessoais ficarão em uma base de dados geral da 7waves, garantindo assim a privacidade das informações dos usuários.

Para respeitar a privacidade dos usuários das empresas, a 7waves agregou duas funcionalidades ao aplicativo: um perfil privado, para objetivos pessoais, e outro corporativo e aberto, para as metas empresariais. Para fazer a gestão de RH, a empresa poderá saber, por exemplo, que um número significativo de funcionários deseja mudar de emprego, mas não saberá quais funcionários têm esse objetivo, garante Ribeiro.

Segundo o empresário, possíveis clientes já estão sendo contatados. Enquanto isso, a empresa começa a captar recursos de investidores. "Já conseguimos R$ 400 mil de investimento-anjo", comemora.

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligência artificial ajuda a transformar sonhos em realidade

# data[].attributes.attachment_link.description
Este aplicativo quer te ajudar a cumprir suas promessas de Ano Novo

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Para iniciar um projeto de Inteligência Artificial, primeiramente defina o problema que deseja resolver ou a tarefa que a IA deve executar. Em seguida, escolha o tipo de tecnologia de IA mais adequado, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural ou visão computacional. Colete e prepare dados de qualidade para treinar o modelo. Escolha uma ferramenta ou plataforma de desenvolvimento, como TensorFlow ou PyTorch, e comece a desenvolver e treinar seu modelo. Por fim, teste e refine o modelo para melhorar sua precisão e eficiência antes de implementá-lo em um ambiente de produção.

Se eu estivesse no ponto de iniciar meu próprio projeto de Inteligência Artificial, a primeira coisa que eu faria seria mergulhar na seleção de ferramentas e tecnologias adequadas. A escolha certa pode realmente fazer a diferença, facilitando não apenas o desenvolvimento inicial, mas também a manutenção e escalabilidade futuras do projeto. Com tantas opções disponíveis, esse processo pode parecer um pouco esmagador no início, mas com um pouco de orientação e clareza sobre os objetivos do projeto, é possível fazer escolhas informadas que beneficiarão o projeto a longo prazo.

Inicialmente, eu consideraria qual linguagem de programação usar. Python é frequentemente a escolha preferida no campo da IA devido à sua sintaxe simples e ao vasto ecossistema de bibliotecas de dados e IA, como TensorFlow, Keras e PyTorch. Essas bibliotecas são incrivelmente poderosas para tarefas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, e a comunidade robusta por trás do Python oferece uma grande quantidade de tutoriais e suporte. No entanto, dependendo do caso específico, outras linguagens como R, Java ou até C++ poderiam ser mais adequadas.

Após a escolha da linguagem, eu exploraria as plataformas e ferramentas que podem ajudar na gestão e no desenvolvimento do projeto. Por exemplo, o Jupyter Notebook é uma ferramenta incrível para prototipagem e teste de ideias em Python, permitindo que você visualize dados e resultados de maneira interativa. Para projetos que exigem processamento mais intensivo e colaboração em equipe, plataformas como Google Colab ou Microsoft Azure Machine Learning podem oferecer recursos valiosos, como GPUs para treinamento de modelos mais rápido e ambientes de desenvolvimento colaborativos.

Outro aspecto crucial seria a escolha de um bom conjunto de dados ou a decisão de como coletar e processar dados próprios. Os dados são o coração de qualquer projeto de IA, e sua qualidade e relevância direcionam diretamente a eficácia do modelo de IA. Aqui, ferramentas para manipulação de dados, como pandas e NumPy, e para visualização de dados, como Matplotlib e Seaborn, seriam essenciais. Além disso, plataformas como Kaggle podem ser úteis para encontrar conjuntos de dados já prontos ou até para testar e comparar modelos de IA.

Além disso, consideraria a infraestrutura necessária para treinar e implementar o modelo. Dependendo do tamanho e da complexidade do modelo, pode ser necessário utilizar serviços de computação em nuvem, como AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure, que oferecem não apenas poder computacional, mas também serviços específicos para treinamento e implantação de modelos de IA.

Por fim, mas não menos importante, a segurança e a ética no desenvolvimento de IA são aspectos que não podem ser ignorados. Garantir que o projeto esteja em conformidade com as regulamentações de dados e que os modelos sejam justos e transparentes é fundamental. Ferramentas e frameworks como AI Fairness 360 ou TensorFlow Privacy podem ajudar a testar e mitigar viéses em modelos de IA.

Em resumo, iniciar um projeto de IA é uma jornada empolgante que requer uma cuidadosa seleção de ferramentas e tecnologias. Ao considerar as necessidades específicas do projeto e explorar as opções disponíveis, é possível montar um conjunto robusto de recursos que não apenas facilitará o desenvolvimento inicial, mas também apoiará o crescimento e a evolução do projeto ao longo do tempo. Com a abordagem certa, o projeto de IA pode alcançar seu pleno potencial, oferecendo soluções inovadoras e eficazes.

Se eu estivesse iniciando meu projeto de inteligência artificial, a primeira coisa que eu faria seria dedicar uma atenção especial à coleta e preparação de dados, pois esses são os alicerces sobre os quais todo o projeto será construído. A qualidade e a quantidade dos dados coletados podem determinar o sucesso ou o fracasso do modelo de IA. Por isso, é crucial começar esse processo com uma estratégia clara e bem definida.

Inicialmente, eu definiria claramente o problema que desejo resolver com meu projeto de IA. Isso me ajudaria a identificar que tipo de dados seria mais relevante para o treinamento do modelo. Por exemplo, se o objetivo fosse desenvolver um sistema de reconhecimento de voz, eu precisaria de uma grande quantidade de gravações de voz de diferentes pessoas falando em diversas condições de ruído.

Após definir o tipo de dados necessário, o próximo passo seria a coleta desses dados. Aqui, é importante garantir que os dados sejam variados e representativos do mundo real. Isso pode envolver a coleta de dados de fontes diversas para garantir que o modelo de IA não se torne enviesado ou limitado em sua capacidade de generalização. Além disso, é essencial verificar as questões legais e éticas relacionadas à coleta de dados, especialmente se estiverem envolvidos dados pessoais.

Uma vez que os dados estejam coletados, o próximo grande desafio é a preparação desses dados. Esta etapa é muitas vezes subestimada, mas é extremamente crítica. Dados brutos geralmente vêm com muitos problemas, como valores ausentes, erros de formatação ou dados irrelevantes que precisam ser limpos. Eu dedicaria um tempo considerável para explorar e limpar os dados, utilizando técnicas de pré-processamento como normalização, tratamento de valores ausentes e codificação de variáveis categóricas.

Além da limpeza, a transformação dos dados é igualmente importante. Dependendo do tipo de modelo de IA que planejo usar, eu poderia precisar transformar os dados de maneiras específicas. Por exemplo, para um modelo de processamento de linguagem natural, eu poderia precisar converter texto em tokens ou vetores. Para um modelo de visão computacional, as imagens podem precisar ser redimensionadas ou normalizadas.

Finalmente, antes de alimentar os dados no modelo de IA, eu dividiria o conjunto de dados em pelo menos dois subconjuntos: um para treinamento e outro para teste. Isso é crucial para avaliar de forma justa o desempenho do modelo. Além disso, poderia considerar a utilização de uma técnica chamada validação cruzada, que envolve a divisão dos dados em várias partes menores para garantir que o modelo seja robusto e funcione bem em diferentes subconjuntos de dados.

Em resumo, a coleta e preparação de dados são etapas fundamentais no desenvolvimento de qualquer projeto de IA. Ao dedicar o tempo e os recursos necessários para fazer isso corretamente, aumentam-se significativamente as chances de sucesso do projeto. Embora possa parecer uma tarefa desafiadora no início, com a abordagem certa e uma atenção meticulosa aos detalhes, é possível construir uma base sólida para um modelo de IA eficaz e confiável.

Se eu estivesse começando meu projeto de inteligência artificial, a fase de implementação e teste dos modelos seria crucial. Afinal, é aqui que as ideias se transformam em ações concretas e podemos ver os frutos do nosso trabalho. Para começar, eu escolheria uma linguagem de programação adequada, como Python, que é amplamente utilizada na comunidade de IA devido à sua simplicidade e ao vasto ecossistema de bibliotecas disponíveis, como TensorFlow, Keras e PyTorch.

Após decidir pela linguagem, eu me concentraria em entender e definir claramente o problema que desejo resolver. Isso envolve coletar e preparar os dados necessários, uma etapa que não pode ser subestimada. Dados de qualidade e bem preparados são a espinha dorsal de qualquer modelo de IA eficaz. Eu gastaria tempo suficiente explorando e limpando os dados, garantindo que eles estejam prontos para serem usados no treinamento do modelo.

O próximo passo seria escolher o tipo de modelo de IA mais adequado para o problema. Isso poderia variar desde redes neurais profundas até algoritmos de aprendizado de máquina mais simples, dependendo da complexidade do problema e da quantidade e tipo de dados disponíveis. Eu experimentaria diferentes arquiteturas de modelo, ajustando os parâmetros para ver qual oferece o melhor desempenho.

A fase de teste é igualmente importante. Aqui, eu usaria um conjunto de dados separado, que não foi utilizado durante o treinamento, para avaliar como o modelo se comporta em situações novas. Isso é crucial para garantir que o modelo não apenas memorize os dados de treinamento, mas também generalize bem para novos dados. Ferramentas como a validação cruzada seriam úteis aqui para estimar a eficácia do modelo de forma mais robusta.

Além disso, eu prestaria atenção especial à interpretabilidade do modelo. É importante que os usuários finais possam entender como as decisões são feitas pelo modelo, especialmente em aplicações críticas. Técnicas como LIME ou SHAP podem ajudar a explicar as previsões de modelos complexos, tornando-os mais transparentes e confiáveis.

Por fim, eu não subestimaria a importância de iterar sobre o modelo. A implementação e teste de um modelo de IA não são processos lineares. Eles exigem ajustes constantes e feedback contínuo para melhorar. Eu estaria preparado para revisar e ajustar o modelo várias vezes com base nos resultados dos testes e no feedback dos usuários.

Em resumo, a implementação e teste de modelos de IA é um processo dinâmico e iterativo que exige uma combinação de habilidades técnicas e uma compreensão clara do problema a ser resolvido. Com a abordagem certa, é possível desenvolver soluções de IA que não apenas funcionem bem, mas também sejam confiáveis e fáceis de usar. Para iniciar um projeto de IA, definiria claramente o problema a ser resolvido e os objetivos do projeto. Em seguida, escolheria o tipo de IA mais adequado, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural ou visão computacional. Coletaria e prepararia dados de qualidade, escolheria um modelo apropriado e treinaria o modelo com esses dados. Após o treinamento, avaliaria o desempenho do modelo e faria ajustes conforme necessário. Por fim, implementaria o modelo em um ambiente de produção, garantindo a manutenção e atualização contínuas para adaptar-se a novos dados e requisitos.

# data[].attributes.attachment_link.title
Se eu fosse começar meu projeto de IA, como eu faria?

# data[].attributes.attachment_link.description
Guia para iniciar um projeto de IA: definir objetivo, escolher dados, selecionar algoritmos, treinar modelo, testar e iterar para melhorias.

# data[].attributes.body
Sonhar com todas as possibilidades de IA que poderiam complementar o meu projeto.

Definir por ordem de prioridade o uso que seria mais impactante, criativo e diferenciado (ainda não pensando na viabilidade).

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Se até pouco tempo atrás ela era vista como uma visão de futuro, temos hoje vários exemplos de aplicação da Inteligência Artificial no nosso dia a dia, mostrando que esta tecnologia se tornou bem mais popular e simples de usar.

Selecionamos oito exemplos de utilização da Inteligência Artificial que já estão impactando a nossa vida.

Oito exemplos de aplicação da Inteligência Artificial no dia a dia

1. IA na Internet

Quando pensamos em Inteligência Artificial, talvez o que venha primeiro à nossa mente são aquelas máquinas que conseguem simular a habilidade humana de pensar e realizar tarefas autônomas, como construir um carro praticamente sozinhas.

Mas a Inteligência Artificial está muito mais próxima de nós do que essas máquinas. Ela está presente nos aplicativos do seu celular, na sua televisão Smart ou em dispositivos Alexa conectados à Internet e também no seu computador, quando você acessa um sistema de busca.

Algoritmos de recomendação e relevância

No mundo atual, estamos todos rodeados pela Inteligência Artificial que potencializa nosso padrão de consumo por meio dos algoritmos de recomendação quando visitamos um site de e-commerce, por exemplo. Isso sem falar nos algoritmos de relevância, que permeiam toda a nossa navegação nas redes sociais e hoje representam o trampolim para transformar adolescentes em celebridades digitais.

Google

O Google disponibiliza diversos recursos baseados em machine learning e Inteligência Artificial. O principal deles, o mecanismo de pesquisa, faz o processamento de linguagem natural e conta com o GoogleBot, um robô que rastreia toda a web em busca dos melhores resultados de pesquisa.

Nos smartphones, o Google está presente por meio de seus assistentes virtuais que "conversam" com os usuários e até mesmo fazem ligações e interagem com os contatos. Também no seu celular, a Inteligência Artificial do Google categoriza fotos por meio do reconhecimento facial.

Um novo recurso do Google Lens permite que você encontre a mesma estampa em outra peça de roupa a partir da foto de uma camisa, por exemplo. E depois de revolucionar nossos deslocamentos com o Google Maps, a empresa lançou o Google Trip, O recurso ajuda a criar um roteiro da sua próxima viagem, organizando os destinos, locais favoritos e até mesmo realizando as reservas necessárias.

Amazon

A Amazon consegue analisar seu comportamento digital para fazer suas recomendações de compra. Seu sistema de recomendações de produtos é baseado em Inteligência Artificial de e-commerce e chamado internamente de "item-based collaborative filter". Imagine assistir a um filme de super-herói no Prime - o sistema de streaming da empresa - e receber uma oferta da camiseta do personagem no mesmo dia, por e-mail?

Além de saber muito sobre seus hábitos de consumo, na outra ponta -- a de logística - a Amazon pretende utilizar câmeras para monitorar seus entregadores enquanto dirigem. O sistema é capaz de filmar e fornecer análises baseadas em Inteligência Artificial e notificar, por exemplo, quando o motorista se distrai ao volante.

Assistentes pessoais e casas inteligentes

Empresas como a Amazon e o Google também estão surfando no segmento de assistentes pessoais com Inteligência Artificial e casas inteligentes, com produtos que acabaram com o mito de que automatizar um imóvel é caro.

Além das lâmpadas inteligentes que fazem sucesso nos lares brasileiros, a tecnologia também é cada vez mais vista nos eletrodomésticos, a começar pelas Smart TVs com Inteligência Artificial. Elas já respondem a dúvidas feitas pelos usuários e podem se tornar centralizadoras de casas inteligentes, para executar tarefas, criar rotinas ou até mesmo fazer compras. Mas outras atividades estão cada vez mais comuns no cotidiano dos brasileiros, como ligar o ar-condicionado, controlar a temperatura da geladeira ou configurar o ciclo da máquina de lavar/secar, tudo à distância.

Amazon Alexa

Não é de hoje que grandes empresas da área de tecnologia, como Google, Apple e Microsoft, têm investido pesado em soluções com assistentes pessoais inteligentes. A Inteligência Artificial da Alexa, assistente virtual da Amazon, funciona por meio do machine learning e pode configurar alarmes, fazer a previsão do tempo ou tocar uma playlist.

Além disso, a Alexa tem compatibilidade com muitos aplicativos, como Spotify, Uber, Samsung Smart Things e até iFood, e pode interagir com eletrodomésticos, controles remotos e interruptores. E o melhor de tudo é que, com o passar do tempo, a Inteligência Artificial da assistente virtual da Amazon foi capaz de se adaptar exatamente aos gostos dos brasileiros.

Google Assistente

Outro assistente virtual que caiu no gosto dos brasileiros é o Google Assistente. Com ele, os usuários podem encontrar as informações que precisam e organizar a vida com praticidade e rapidez, usando apenas a voz.

A Inteligência Artificial do Google Assistente permite a integração com diversos aplicativos, e o resultado disso são as mais de 1 milhão de ações que podem ser feitas por pessoas em todos os lugares do mundo. As parcerias locais permitem aos usuários brasileiros ouvir notícias da CBN, Jovem Pan e Rádio Globo, assistir ao catálogo da Globoplay, reservar uma mesa no Restorando ou chamar um carro pelo 99 Táxi, entre tantas possibilidades.

Filtros de spam e conteúdo impróprio

O Google também está apostando no seu framework de machine learning para bloquear mensagens de spam que chegam ao Gmail de seus usuários. Neste caso, a Inteligência Artificial tem sido aplicada para "treinar" filtros adicionais de spam no serviço de e-mails. Segundo a empresa, a tecnologia consegue bloquear mais de 100 milhões de mensagens de spam todos os dias.

Nessa mesma linha, o Facebook e o YouTube utilizam a Inteligência Artificial para realizar a moderação de conteúdo que esteja em desacordo com as diretrizes das empresas ou restringir conteúdo por idade. As postagens que não cumprem as regras são detectadas automaticamente e, em alguns casos, são excluídas, e as contas dos autores bloqueadas.

2. IA na comunicação e no marketing

Na comunicação e no marketing, a Inteligência Artificial permite analisar o comportamento do consumidor por meio dos dados de navegação em redes sociais ou sites. Isso ajuda as empresas a aperfeiçoar seus sistemas de recomendação e vendas.
Outro bom exemplo desta abordagem é a utilização cada vez mais frequente dos chatbots na interação com os clientes. Apoiando-se em machine learning, os bots interagem com as pessoas simulando a linguagem natural dos humanos e, conforme são usados, personalizam cada vez mais a experiência do usuário com a aplicação.

Um dos maiores exemplos do uso da Inteligência Artificial nas estratégias de marketing digital é a otimização de anúncios. No Google ou no Facebook, a tecnologia ajuda na segmentação do público, levando uma campanha ao seu público-alvo mais assertivo e qualificado para aumentar consideravelmente as taxas de conversão.
Na contramão de todos esses avanços, a Inteligência Artificial tem sido usada para espalhar os deepfakes - vídeos que, apesar de serem falsos, são bastante realistas. Geralmente, os deepfakes são imagens que mostram alguém realizando ações que nunca fez ou dizendo coisas que não condizem com sua natureza.

3. IA na análise de big data e carros autônomos

Além das grandes montadoras internacionais de automóveis, gigantes como a Apple, o Google e a Tesla acreditam que a automação veicular terá um impacto positivo na segurança nas ruas e estradas e reduzirá o consumo de combustível.

No entanto, os carros autônomos operam sem um motorista humano - um conceito bastante controverso. Para garantir a segurança, são equipados com sensores de alta precisão, capazes de detectar perturbações mínimas e saber, por exemplo, graças aos recursos da Inteligência Artificial em carros, quando os freios precisarão ser acionados.

A análise de big data e o uso da Inteligência Artificial nos veículos autônomos permitirão a integração com redes municipais, estaduais ou federais para gerar dados sobre o ambiente e vias locais e monitorar congestionamentos, acidentes ou perigos no percurso, por exemplo.

4. IA no metaverso

Muito tem se falado sobre o advento do metaverso - uma rede permanente de mundos em 3D, renderizados em tempo real e que podem ser experimentados de forma sincronizada por um número ilimitado de usuários que interagem entre si por meio de avatares, cada um com presença e experiência individuais.

Pegando esta onda, o Facebook já anunciou que as experiências que estão sendo construídas para o seu festejado metaverso exigirão um enorme poder computacional (quintilhões de operações por segundo) e que seu supercomputador "AI Research SuperCluster" - o RSC - permitirá novos modelos de Inteligência Artificial que poderão aprender com trilhões de exemplos e entender centenas de idiomas, por exemplo.

5. IA na educação e aprendizagem

O uso da Inteligência Artificial na educação permite a um aluno estudar em qualquer lugar do mundo, a qualquer hora e com muito mais eficiência, pois os conteúdos são disponibilizados de acordo com as necessidades individuais. Graças a essa experiência individual, o aluno consegue tirar dúvidas e ter autonomia para revisar conteúdos e ser avaliado conforme a sua própria performance.

De maneira bastante original, a utilização da Inteligência Artificial na aprendizagem se apoia em recursos atraentes, como realidade aumentada, computação em nuvem e gamificação.

Com os recursos da IA aplicados na educação, é possível saber quais são as disciplinas em que o aluno tem maior dificuldade e o professor pode fazer um acompanhamento mais efetivo e planejado.

6. IA na medicina e saúde

A Inteligência Artificial na medicina apoia-se em computadores que analisam um grande volume de dados e, seguindo algoritmos, são capazes de propor soluções para problemas médicos com agilidade e precisão.

Os benefícios da aplicação da Inteligência Artificial na medicina têm impactado a rotina de profissionais de saúde e pacientes, que agora contam com soluções antes inimagináveis, como interoperabilidade ou cirurgias feitas por robôs, sem a interação direta do médico - que fica apenas responsável pela supervisão do procedimento.

E em tempos de pandemia, a Inteligência Artificial na saúde tem ajudado os profissionais de saúde graças à sua alta capacidade de análise e processamento de dados, diagnosticando, tratando e contendo a disseminação da Covid-19.

7. IA na área do direito

Já é evidente a revolução que a Inteligência Artificial tem proporcionado na área do direito, seja nos serviços que automatizam atividades legais ou na sua atuação para exercer a função "regulatória" e ética sobre os casos.

Graças à sua grande capacidade de processamento de dados, a Inteligência Artificial na área do direito já permite que mais indivíduos tenham acesso à Justiça, reduzindo em tempo e custo um processo litigioso.

E, para os advogados, a aplicação da IA possibilita que eles obtenham a ajuda e a rapidez de processamento das máquinas que, por sua vez, podem tomar uma decisão de forma autônoma, sem que haja necessidade de intervenção humana.

8. IA nas empresas e na indústria

A Inteligência Artificial nas empresas tem se mostrado bastante eficiente para criar e processar dados de forma proativa e aumentar os seus lucros operacionais. Apoiadas no processamento ágil de um grande volume de dados, as empresas tornam-se capazes de entender melhor as mudanças do mercado e oferecer novos produtos e serviços.

Com a revolução causada pela Inteligência Artificial no mercado de trabalho, as empresas conseguem selecionar profissionais adequados às oportunidades disponíveis, aumentando a qualidade do recrutamento.

E o emprego da tecnologia da IA na indústria permite que uma máquina aprenda e reproduza uma tarefa humana, evitando que trabalhadores passem por situações com riscos de acidentes.

# data[].attributes.attachment_link.title
A Inteligência Artificial no dia a dia em oito exemplos

# data[].attributes.attachment_link.description
Saiba como a Inteligência Artificial (IA) se faz presente no nosso dia a dia. Descubra suas principais aplicações em diferentes áreas do cotidiano.

# data[].attributes.body
IA na Internet

IA na comunicação e no marketing

IA na análise de big data e carros autônomos

IA no metaverso

IA na educação e aprendizagem

IA na medicina e saúde

IA na área do direito

IA nas empresas e na indústria

# data[].attributes.body
UOs sistemas de aprendizado de máquina têm tido sucesso ao longo dos anos, sendo possível seu uso em alguns setores como:

Análise de redes sociais

Extração de conhecimento de dados biológicos

Detecção de fraudes

Diagnóstico médico

Biometria

Sistemas de recomendação

E outros so de IA nos sites e aplicativos: