Inteligência Artificial e Machine Learning

Sep 03, 2023

Ferramentas de gerenciamento

A Inteligência Artificial (IA) é uma variedade de técnicas analíticas que permitem que um computador detecte relacionamentos, preveja resultados e, muitas vezes, aja com base nos padrões dos dados sem ser explicitamente programado para fazê-lo.

Apresentação

A Inteligência Artificial (IA) é uma variedade de técnicas analíticas que permitem que um computador detecte relacionamentos, preveja resultados e, muitas vezes, aja com base nos padrões dos dados sem ser explicitamente programado para fazê-lo. Machine Learning é uma tecnologia que usa algoritmos que aprendem e melhoram com base na experiência e é um importante subcampo da IA. Juntos, IA e Machine Learning podem ser ferramentas poderosas para as empresas, permitindo automatizar processos manuais, otimizar recomendações de clientes e desenvolver produtos inovadores.

Várias subáreas de aprendizado de máquina e IA estão liberando inovações em campos criativos, ciências, engenharia e outros. Por exemplo, o Deep Learning imita o aprendizado humano e é um facilitador importante da visão computacional, processamento de linguagem natural, robótica e outros. Embora a adoção de IA e aprendizado de máquina possa gerar novas oportunidades e insights, reduzir custos e melhorar processos, ela não é isenta de desafios. Uma preocupação crescente são as implicações éticas da IA, como o risco de que os conjuntos de dados usados ​​para treinar a IA possam refletir viés e discriminação no mundo real. Ao mesmo tempo, facilitadores, como plataformas de aprendizado de máquina em nuvem, aceleradores de computação e serviços gerenciados de IA, estão reduzindo a barreira tecnológica para que as empresas aproveitem os produtos de IA.

Para aplicar Inteligência Artificial e Machine Learning, as empresas devem:

Automação

Mineração de dados

Aprendizado Profundo

Operações de aprendizado de máquina

Análise preditiva

robótica

As empresas normalmente usam Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina para:

Blackman, Reid. "Por que você precisa de um comitê de ética em IA", Harvard Business Review, julho-agosto de 2022.

Brock, Jürgen Kai-Uwe e Florian von Wangenheim. "Desmistificando a IA: o que os líderes da transformação digital podem ensinar sobre inteligência artificial realista", California Management Review, vol. 61(4) 110–134, 2019.

Daugherty, Paul R. e H. James Wilson. Humano + Máquina: Reimaginando o Trabalho na Era da IA. Harvard Business Review Press, 2018.

Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio e Aaron Courville. Aprendizagem Profunda. Imprensa do MIT, 2016.

Haenlein, Michael e Andreas Kaplan. "Uma Breve História da Inteligência Artificial: Sobre o Passado, Presente e Futuro da Inteligência Artificial," California Management Review, vol. 61(4) 5–14, 2019.

James, Gareth, e outros. Uma introdução ao aprendizado estatístico: com aplicações em R. Springer, 2021.

Murphy, Kevin. Aprendizado de Máquina Probabilístico: Uma Introdução. Imprensa do MIT, 2022.

Overgoor, Gijs, Manuel Chica, William Rand e Anthony Weishampel. "Deixando os computadores assumirem o controle: usando IA para resolver problemas de marketing", California Management Review, vol. 61(4) 156–185, 2019.

Russel, Stuart e Peter Norvig. Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna. Pearson Education Limited, 2022.

Tambe, Prasanna, Peter Cappelli e Valery Yakubovich. "Inteligência artificial na gestão de recursos humanos: desafios e um caminho a seguir," California Management Review, vol. 61(4) 15–42, 2019.

Yao, Mariya, Marlene Jia e Adelyn Zhou. Inteligência Artificial Aplicada: Um Manual para Líderes Empresariais. TOPBOTS Inc., 2018.

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