Descrição do Curso
Estas aulas sobre o Desenvolvimento da Inteligência Artificial Moderna abordam a história e os antecedentes da inteligência artificial e os aspectos e conceitos fundamentais da inteligência artificial, incluindo o modo como a IA funciona como sistema de decisão. Exploraremos também a forma como a IA é utilizada na vida quotidiana, a aprendizagem automática como um sistema automatizado que aprende com a informação e as considerações únicas sobre os grandes volumes de dados utilizados nos sistemas de IA.
A humanidade tem estado fascinada com a criação da inteligência artificial desde a antiguidade e a inteligência artificial moderna tornou-se uma área de grande interesse em termos de investigação e desenvolvimento. Com o crescimento da tecnologia e os avanços registados na informática, os computadores evoluíram de simples calculadoras para máquinas sofisticadas. Vamos considerar os sistemas de IA a partir de quatro paradigmas: modelação cognitiva, leis do pensamento, teste de Turing e agentes racionais. Veremos como as diferenças entre eles afectam a forma como construímos e analisamos o sistema de IA e, em última análise, como isso afecta a ética e a responsabilidade.
Com o aumento das interacções com os sistemas de IA, há cada vez mais questões relacionadas com a ética e a responsabilidade. Ficará a conhecer as questões éticas e legais que rodeiam a IA e o papel da IA na sociedade.
O Que Você Vai Aprender
- Descreva o histórico e a origem da inteligência artificial
- Diferencie entre os quatro paradigmas de IA: modelagem cognitiva, leis do pensamento, teste de Turing e agentes racionais
- Reconheça o papel da IA em sistemas críticos e as implicações da IA para sistemas críticos
- Explique como a IA funciona como um sistema de decisão e como aprendizado de máquina aprende com informações
- Examine as considerações únicas de big data usado em sistemas de IA
- Identifique as questões éticas e legais que cercam a IA e o papel da IA na sociedade
Principais Conclusões
- A IA pode ser entendida através de quatro paradigmas - modelagem cognitiva, leis do pensamento, teste de Turing e agentes racionais - e as diferenças entre eles afetam como os sistemas de IA são construídos e analisados.
- A escolha do paradigma de IA impacta, em última análise, questões de ética e responsabilidade.
- Aprendizado de máquina é um sistema automatizado que aprende com informações, e big data levanta considerações únicas quando usado em sistemas de IA.
- Interações crescentes com sistemas de IA levantam questões crescentes em torno de ética e responsabilidade.
- O curso aborda as questões éticas e legais que cercam a IA e o papel da IA na sociedade.
Perguntas Frequentes
Quais tópicos este curso cobre?
Cobre o histórico e a origem da inteligência artificial, conceitos fundamentais de IA incluindo como a IA funciona como um sistema de decisão, aprendizado de máquina, big data, IA na vida cotidiana, IA em sistemas críticos e os riscos, questões éticas e legais que cercam a IA.
Quais são os quatro paradigmas de IA discutidos neste curso?
O curso considera sistemas de IA a partir de quatro paradigmas: modelagem cognitiva, leis do pensamento, teste de Turing e agentes racionais, e examina como suas diferenças impactam como os sistemas de IA são construídos, analisados e responsabilizados.
Quais habilidades ganharei com este curso?
O curso cobre habilidades incluindo inferência de IA/ML, aplicações de inteligência artificial, sistemas de inteligência artificial, desenvolvimento de inteligência artificial e inteligência computacional.
Este curso aborda a ética da IA?
Sim. Explora as questões éticas e legais que cercam a IA, o papel da IA na sociedade e como as diferenças entre paradigmas de IA impactam ética e responsabilidade.
Quais lições estão incluídas?
As lições são: O que é Inteligência Artificial?; Sistemas de decisão como IA; Aprendizado de Máquina; Big Data; IA na vida cotidiana; IA em sistemas críticos; e Riscos e Consequências da Inteligência Artificial.
