Fundamentos de IA
Definição
Os fundamentos de IA abrangem as ideias centrais por trás da inteligência artificial: o que entendemos por aprendizado, representação e generalização. Isso inclui aprendizado supervisionado e não supervisionado, otimização e a relação entre dados, modelos e objetivos.
Essas ideias fundamentam tanto o aprendizado de máquina clássico quanto o aprendizado profundo. Compreendê-las ajuda a escolher o paradigma certo, interpretar resultados e raciocinar sobre limites (ex.: requisitos de dados, viés, robustez).
Como funciona
Na prática, os dados são coletados ou rotulados; um modelo (ex.: uma função ou rede) é escolhido; e um objetivo (perda ou recompensa) é otimizado para que o modelo se ajuste aos dados. O resultado é uma predição (ou ação) sobre novas entradas. O pipeline depende de fundamentos matemáticos — probabilidade, álgebra linear, otimização — e avaliação em dados reservados para garantir generalização em vez de memorização.
Casos de uso
As ideias fundamentais de ML se aplicam onde houver dados e um objetivo de previsão ou otimização bem definido.
- Construção de classificadores (ex.: detecção de spam, análise de sentimentos) a partir de dados rotulados
- Aprendizado de representações para sistemas de recomendação ou busca
- Formulação de tomada de decisão como previsão ou otimização (ex.: previsão, controle)
Documentação externa
- Curso acelerado de ML do Google — Introdução a conceitos de ML
- MIT 6.S191 – Introdução ao Deep Learning — Aulas e materiais