Quais são os tipos de aprendizado em inteligência artificial?

Aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.

O que é aprendizado supervisionado?

É quando o computador é ensinado com dados marcados.

O que é aprendizado não supervisionado?

É quando o algoritmo classifica dados sem supervisão.

Como funciona o aprendizado por reforço?

Baseia-se em recompensas e punições para ensinar o computador.

Qual é um exemplo de aprendizado supervisionado?

Marcar imagens de insetos para que o computador aprenda a reconhecê-los.

Como a inteligência artificial é aplicada no dia a dia?

Em recomendações de filmes, reconhecimento de imagens, entre outros.

. [Inteligência Artificial] Módulo 1 - Introdução à Inteligência Artificial aula 3

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https://www.youtube.com/watch?v=_JkzHJgYpeM

Zusammenfassung

TLDRLuciano Soler, professor de inteligência artificial, introduz a disciplina explicando como os computadores aprendem a partir de dados transformados em números. Ele detalha três tipos de aprendizado: supervisionado, onde o computador é ensinado com dados marcados; não supervisionado, onde o algoritmo classifica dados sem supervisão; e por reforço, que utiliza recompensas e punições para ensinar. Exemplos práticos incluem o reconhecimento de imagens e a classificação de objetos. O professor também menciona a aplicação da inteligência artificial em diversas áreas, como recomendações de filmes e reconhecimento de imagens.

Mitbringsel

👨‍🏫 Luciano Soler é o professor de inteligência artificial.
💻 Computadores aprendem transformando dados em números.
🔍 Aprendizado supervisionado envolve dados marcados.
📊 Aprendizado não supervisionado classifica dados sem supervisão.
🏆 Aprendizado por reforço utiliza recompensas e punições.
📸 Exemplo de reconhecimento de imagens com redes neurais.
📚 Importância de marcar dados para o aprendizado supervisionado.
🎬 Aplicações da IA incluem recomendações de filmes.
🐶 Aprendizado por reforço é semelhante ao treinamento de animais.
🔧 A IA pode ser aplicada em diversas áreas do cotidiano.

Zeitleiste

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O professor Luciano Soler apresenta uma introdução à disciplina de inteligência artificial. Ele explica como os computadores aprendem a reconhecer vídeos, imagens e textos, transformando-os em números que são processados por algoritmos inteligentes, como redes neurais. Luciano ilustra isso com exemplos de identificação de imagens, enfatizando a transformação de dados em saídas compreensíveis, como texto ou áudio, e menciona a importância do ChatGPT nesse processo. O aprendizado de máquinas é dividido em três categorias: aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, começando com o aprendizado supervisionado em que um computador aprende com exemplos rotulados.
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O aprendizado não supervisionado é abordado como um método em que o computador classifica dados sem supervisão externa, reconhecendo padrões e agrupando informações semelhantes. Luciano exemplifica isso com a categorização de frutas com base em suas características. Finalmente, o aprendizado por reforço é discutido, explicando como o comportamento é moldado por recompensas e punições, usando a analogia de um cachorro aprendendo com recompensas e penalidades. O exemplo de um robô resolvendo um problema também é usado para ilustrar como esse tipo de aprendizado opera na prática.

Mind Map

Video-Fragen und Antworten

Quem é o professor da disciplina?
Luciano Soler.
Quais são os tipos de aprendizado em inteligência artificial?
Aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.
Como os computadores aprendem?
Através de dados transformados em números processados por algoritmos.
O que é aprendizado supervisionado?
É quando o computador é ensinado com dados marcados.
O que é aprendizado não supervisionado?
É quando o algoritmo classifica dados sem supervisão.
Como funciona o aprendizado por reforço?
Baseia-se em recompensas e punições para ensinar o computador.
Qual é um exemplo de aprendizado supervisionado?
Marcar imagens de insetos para que o computador aprenda a reconhecê-los.
Como a inteligência artificial é aplicada no dia a dia?
Em recomendações de filmes, reconhecimento de imagens, entre outros.