Inteligência Artificial: admirável mundo novo

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Inteligência Artificial: admirável mundo novo

Foto: NanoStockk

Entenda como a Inteligência Artificial ultrapassou a ficção científica e está presente no cotidiano da sociedade


A Inteligência Artificial (IA), que até pouco tempo era somente coisa de cinema, está cada vez mais presente no nosso cotidiano, tanto profissional quanto pessoal.

Em 1968, quando o filme “2001, Uma Odisseia no Espaço”, de Stanley Kubrick, exibiu o icônico computador HAL 9000 tomando decisões e realizando ações intrínsecas aos seres humanos – como pilotar uma nave, falar naturalmente e reconhecer faces e vozes – os telespectadores certamente não contavam que máquinas com essas habilidades pudessem sair da ficção científica e se tornarem realidade tão rapidamente, fazendo-se presente no nosso dia-a-dia de maneira expressiva.

Atualmente, uma infinidade de produtos que usamos e consumimos rotineiramente faz uso massivo de IA, como celulares, relógios, caixas de som, TVs, geladeiras, veículos, sistemas web, entre muitos outros.

Nos últimos anos, o número e diversidade de produtos e serviços que usam IA vem crescendo de maneira sem precedentes.

A IA tem sido utilizada com sucesso para resolver problemas de praticamente todas as áreas do conhecimento, das ciências exatas e engenharias, ciências biológicas, ciências humanas e ciências agrárias.

Ela tem estimulado grandes ganhos de eficiência e produtividade nas mais diversas tarefas.

Um efeito direto desse sucesso foi a corrida de vários países para definirem estratégias com o intuito de alcançarem protagonismo internacional na IA.

Esse protagonismo, em várias frentes, é norteado em grande parte pela aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina, que aprendem a criar modelos a partir de conjuntos de dados, que podem vir das mais variadas fontes, desde sensores de veículos com o propósito de navegar autonomamente a dados genéticos oriundos de aplicações que visam descobrir novos tratamentos para doenças.

Modelos gerados por algoritmos de aprendizado de máquina, como as redes neurais profundas, figuram entre os de maior desempenho em várias aplicações e tarefas, que até pouco tempo eram realizadas exclusivamente pelos seres humanos.

Algoritmos de aprendizado de máquina também são uma das molas propulsoras de uma outra área de conhecimento que avança rapidamente: a ciência de dados.

Esta área incorpora, além de aprendizado de máquina e técnicas estatísticas, métodos para explorar as principais características de um conjunto de dados, para melhorar a qualidade das informações e para validar resultados experimentais.

Recentemente, um dos maiores portais de emprego estadunidense elegeu a profissão de engenheiro de aprendizado de máquina como a melhor carreira dos EUA.1

Essa escolha levou em conta o acelerado crescimento na quantidade de vagas abertas e o valor do salário médio em ascensão.

A principal razão para essa profissão ter sido tão valorizada nos últimos anos é o resultado da combinação da alta demanda com a escassez de mão de obra qualificada.

Para ajudar na formação de novos profissionais e na qualificação daqueles que já atuam na área, o livro “Inteligência Artificial – Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina” incorpora todos os aspectos necessários para um bom aprendizado sobre o tema.

Ele apresenta não apenas o conhecimento básico para saber usar de forma correta e eficiente técnicas de aprendizado de máquina e de ciência de dados, como também novos e importantes algoritmos e aplicações destas áreas.


1 Machine Learning Engineer Is The Best Job In The U.S. According To Indeed, disponível em https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2019/03/17/machine-learning-engineer-is-the-best-job-in-the-u-s-according-to-indeed/?sh=454da3cc7bb0


Autores do artigo:

Tiago Agostinho de Almeida
Possui doutorado em Engenharia Elétrica com ênfase em Inteligência Artificial pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e é Professor-Associado da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Orienta pesquisadores de mestrado e doutorado e coordena projetos de pesquisa nas áreas de aprendizado de máquina, ciência de dados e processamento de língua natural.

Katti Faceli
Possui doutorado em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo (USP) e é Professora-Associada da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Atua com ênfase em Inteligência Artificial, principalmente nos temas aprendizado de máquina, análise de agrupamento e sistemas híbridos inteligentes.

Ana Carolina Lorena
Possui doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (USP) e é Professora-Associada do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Suas áreas de especialidade incluem aprendizado de máquina, mineração de dados e ciência de dados.

João Gama
É Professor Catedrático na Universidade do Porto e pesquisador do Laboratório de Inteligência Artificial e Análise de Dados (LIAAD) da mesma instituição, em Portugal. Seus temas de pesquisa incluem aprendizado de máquina, comitê de classificadores, aprendizagem em fluxos contínuos de dados e indução construtiva.

André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Possui doutorado em Eletrônica pela University of Kent, no Reino Unido, e é Professor Titular da Universidade de São Paulo (USP) e revisor ad hoc de várias fundações nacionais e internacionais de apoio à pesquisa. Suas áreas de especialidade são aprendizado de máquina, mineração de dados e ciência de dados.


Conheça também o lançamento: Inteligência Artificial – Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina


Tiago Agostinho de Almeida
Tiago Agostinho de Almeida
É Professor-Associado do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Possui doutorado em Engenharia Elétrica com ênfase em Inteligência Artificial pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), orienta pesquisadores de mestrado e doutorado e coordena projetos de pesquisa nas áreas de Ciência dos Dados, Aprendizado de Máquina, Sistemas de Recomendação e Processamento de Língua Natural. É revisor de dezenas de periódicos especializados e assessor ad hoc de instituições de fomento na área de sistemas inteligentes. Possui diversos trabalhos científicos publicados, dentre os quais diversos foram premiados pela comunidade científica nacional e internacional.

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