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De acordo com o relatório de maio de 2023 da Challenger, Gray & Christmas Inc, os empregadores sediados nos EUA cortaram 88.000 empregos apenas neste mês. Dessas demissões, a Inteligência Artificial (IA) ocupou mais de 4.000 empregos; ou, de outra perspectiva, a IA foi responsável por 5% do desemprego que se seguiu. Depois de ler isto, tenho certeza de que você ouviu esta pergunta nos últimos meses: “A IA assumirá MEU emprego?”
Todo mundo está se perguntando isso, hoje em dia e para cada pessoa que se pergunta sobre isso, foram escritos 10 artigos, respondendo a pergunta de todos os ângulos possíveis; de um SIM a um NÃO e tudo mais. Isso ocorre porque, apesar de serem especialistas, a maioria dos especialistas tem apenas 50/50 de chance de estar certo, apenas alguns pontos acima das suposições.
A verdadeira questão não é quem tem a resposta correta ou se o trabalho que você realiza pode ou não ser substituído pela IA. Essas são apenas desculpas para evitar o inevitável. O foco principal deve ser a preparação para a possibilidade de que sim, a IA assumirá o seu trabalho (e o meu também). Inevitavelmente, para reformular a minha afirmação anterior, alguém que saiba como trabalhar com a IA, e conheça as suas nuances, assumirá os nossos empregos.
Portanto, estar preparado é o único caminho. Para prepará-lo, SlideTeam criou este Currículo de Treinamento Abrangente em Inteligência Artificial na forma de uma apresentação em PowerPoint. Os treinadores podem baixar o módulo de treinamento clicando aqui . Terminamos o treinamento com nossos slides exclusivos sobre os principais pontos do treinamento e um questionário para testar o que foi aprendido.
Além de mantê-lo em sincronia com o mundo da IA, este módulo de treinamento traz os seguintes benefícios para o instrutor, os formandos e a empresa:
- Tomada de decisão melhorada: Ao educar os funcionários sobre IA, as empresas podem capacitar a sua força de trabalho para tomar melhores decisões. As técnicas de IA podem ajudar a analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e extrair informações valiosas. Quando os funcionários entendem como a IA funciona e suas aplicações potenciais, eles podem aproveitar as ferramentas e técnicas de IA para tomar decisões baseadas em dados, melhorar a produtividade e descobrir novas oportunidades de negócios. Este conhecimento equipa os funcionários com a capacidade de aproveitar a IA para melhorar as suas capacidades de tomada de decisão, levando a uma maior eficiência e competitividade.
- Automação e eficiência de processos: a IA tem o potencial de automatizar tarefas repetitivas e mundanas, liberando tempo dos funcionários para se concentrarem em atividades mais complexas e estratégicas. Ao educar os funcionários sobre IA, as empresas podem promover uma cultura de inovação e automação. Os funcionários aprendem como identificar processos e tarefas que podem ser automatizados usando tecnologias de IA, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e automação de processos robóticos. Esse conhecimento permite agilizar fluxos de trabalho, reduzir erros e melhorar a eficiência operacional, economizando tempo e recursos.
- Inovação e vantagem competitiva: A IA está a transformar as indústrias e as empresas que adotam as tecnologias de IA têm potencial para obter uma vantagem competitiva. Ao educar os funcionários sobre conceitos, aplicações e tendências emergentes de IA, as empresas podem promover uma cultura de inovação e criatividade. Os funcionários que entendem de IA podem identificar áreas onde a IA pode ser aplicada para impulsionar a inovação, otimizar processos e criar novos produtos ou serviços. Este conhecimento capacita os funcionários a pensar de forma crítica e estratégica sobre a IA, levando ao desenvolvimento de soluções inovadoras que podem diferenciar a empresa dos seus concorrentes.
Acesse nossos cursos de treinamento abrangentes sobre IA aqui
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Sessão I: Introdução à Inteligência Artificial
Os formandos são recebidos com a primeira instrução deste workshop com um slide sobre os resultados de aprendizagem do curso, onde os apresentamos à IA. Começamos a sessão com o que é a IA, entramos na sua história e mergulhamos na sua classificação, nas duas bases principais de funcionalidade e capacidade.
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Quanto à funcionalidade, a IA é classificada em máquinas reativas, teoria limitada, teoria da mente, etc. Vista da perspectiva das capacidades, a IA é classificada em Inteligência Artificial Estreita (ANI), Inteligência Artificial Geral (AGI) e Super Inteligência Artificial (ASI). ). Acesse nossos módulos de aprendizagem para os slides que esclarecem essas classificações para ter uma compreensão delas que vai além da teoria.
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A seguir, dedicamos algum tempo à importância da IA e como ela difere da inteligência humana em critérios, como eficiência de tempo, multitarefa, tomada de decisão, etc. Desconstruímos os blocos de construção de um sistema de IA, como Input, Edge, Nuvem, etc., e finalize a primeira sessão com slides para discutir tendências e estatísticas em IA e a rede associada de indústrias e negócios que cresceram em torno dela.
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Sessão II: Aplicações de Inteligência Artificial
A IA não é mais apenas uma mera teoria maluca de ficção científica, como evidenciado por Siri, Google ou Alexa em seu telefone ou na mais recente adição, ChatGPT e Mid-Journey. Você já escreveu seus e-mails de trabalho com IA ou transformou sua celebridade favorita em uma criatura fofa meio coelho meio homem? Caso contrário, há valor nestes ajustes que você pode estar perdendo.
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As aplicações de IA incluem marketing, finanças, defesa e militar, telecomunicações, vendas, saúde, indústria automobilística e muito mais. Os slides marcados explicam com detalhes requintados o conteúdo com curadoria de especialistas, relevante para cada uma dessas 18 aplicações.
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Para entender essas aplicações com mais detalhes, baixe este treinamento abrangente no link abaixo.
Sessão III: Conceitos Básicos de Aprendizado de Máquina
Machine Learning ou ML é uma parte significativa da IA. É o que torna a IA tão “aprendida” (observe que não usamos a palavra conhecedora) e “realista”. Nesta parte do treinamento, apresentamos os principais conceitos que criam a arquitetura do Machine Learning (ML). Começando com uma visão geral, conduzimos os trainees pela história do ML, antes de nos aprofundarmos nos algoritmos de ML. Com uma divisão primária em algoritmos de ML supervisionados, não supervisionados e de reforço, explicamos estes em detalhes, juntamente com suas subcategorias. Algumas dessas subdivisões incluem modelos de regressão, árvores de decisão, clustering, regras de associação e outros tipos de regras.
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Com as categorias exploradas, passamos à importância do ML e às etapas envolvidas na sua execução. Isso inclui coleta de dados, preparação de dados, escolha de um modelo, treinamento do modelo, e essa cadeia continua até o ponto em que chegamos a fazer previsões. A Sessão III termina com uma discussão sobre vantagens, desvantagens e o futuro do BC.
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Sessão IV: Casos de uso de ML
Com o nosso compromisso de fornecer uma experiência de treinamento prático, escolhemos a Sessão IV para apresentar aos formandos o caso de uso de ML. Isso é importante porque muitos desses casos de uso fazem parte do nosso dia a dia.
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Apresentamos quatro tipos de casos de uso:
- Tradução: esta categoria inclui softwares como Google Translate, Microsoft Translate e Facebook Translator como exemplos. Apresentamos também as limitações desses softwares.
- Diagnóstico médico: diagnosticar pessoas online é uma aplicação nova, mas real, de ML. Nestes slides, discutimos os objetivos, benefícios e as aplicações do diagnóstico médico usando ML. Por fim, destacamos algumas organizações que usam este aplicativo, como Google Health, medX e muito mais.
- Imagine o reconhecimento: abrir seu telefone ou laptop com seu ID facial já é um caso de uso comum atualmente. Nesta parte discutimos como funciona essa função, seus modelos de ML e sua aplicação para análise facial e monitoramento de animais.
- Reconhecimento de fala: Muitos dispositivos diários possuem o recurso de fala para texto. Nesta seção, respondemos como funciona esse sistema, seus principais recursos, algoritmos e um caso de uso específico da empresa IBM.
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Com esses casos de uso bem compreendidos, passamos direto para o aprendizado profundo.
Sessão V: Aprendizado profundo em poucas palavras
Vamos mergulhar o público no Deep Learning nesta sessão. Começamos com uma introdução a este conceito, com um visual que ficará na memória dos formandos para toda a vida. Passamos para a importância e o funcionamento do Deep Learning. Distinguimos ainda mais o DL comparando-o com o ML.
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Os slides a seguir enfatizam as funções (matemáticas) que executam a EAD. Isso inclui ativação sigmóide, tan-h, ReLu, etc. cada função é descrita em um slide com seu gráfico correspondente para uma experiência de aprendizagem visual.
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Avançamos para o Processo DL e iniciamos sua explicação com seu funcionamento, redes neurais profundas, técnica DL, criação de modelos DL e muito mais. Compreendendo o funcionamento do Deep Learning, verificamos suas vantagens, como excelente uso de dados não estruturados, fim da dependência da engenharia de funções e muito mais. Seguindo esses benefícios, chegamos às suas aplicações locais com potencial real, como adicionar som a filmes mudos, adicionar cor a imagens em preto e branco, restauração de pixels, etc.
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Concluímos este painel com um estudo das limitações do aprendizado profundo e nos aventuramos na próxima sessão, onde abordaremos o processamento de linguagem natural e conceitos relacionados.
Sessão VI: Fundamentos de PNL, PNL e NLG
Processamento de Linguagem Natural (PNL), Geração de Linguagem Natural (NLG) e Compreensão de Linguagem Natural (NLU) são três sistemas cruciais que fazem a IA funcionar. Com uma abordagem passo a passo, garantimos que o público compreenda esses conceitos. Começando pela PNL, entendemos o que é e suas técnicas. Também temos slides para abordar seu funcionamento e sua importância para um negócio.
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As etapas da PNL são apresentadas e detalhadas nos slides a seguir. Estes incluem: Análise Lexical, Análise Sintática, Integração Discursiva, etc. Finalizamos a PNL com um slide sobre suas aplicações.
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Para NLG apresentamos seu conceito, funcionamento e aplicações. Algumas aplicações incluem a criação de chatbots, e-mails de incentivo a leads, SMS, etc. Também nos envolvemos com a NLG, vislumbrando suas vantagens para uma empresa.
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Com uma introdução à NLU, comparamos-na com a PNL e vamos direto aos seus casos de uso, como roteamento automático de tickets, raciocínio automatizado, etc. Com discussões específicas sobre seus usos, passamos para a importância da PNL e os fatores a serem considerados. na escolha de soluções empresariais e industriais, onde a PNL serve como ingrediente chave.
Garantimos clareza neste tópico novo e interessante, com uma série de slides dedicados a comparar conceitos de IA, como ML, DL, IA, etc.
Este é apenas um vislumbre da extensa coleção de slides prontos para o conteúdo deste exaustivo módulo de treinamento. Baixe agora com um clique no link abaixo.
Sessão VII: Inteligência Artificial Híbrida: Máquinas como Parceiros Criativos
As pessoas têm usado o ChatGPT agora para alguns aplicativos incríveis e alucinantes, bem como para o Mid-Journey, para transformar sua imaginação em realidade. Nesta sessão, nos concentramos em como a IA impulsiona nossos esforços criativos na forma de um modelo híbrido.
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Começamos com uma visão geral que classifica o modelo híbrido em simbólico e não simbólico e entendemos os prós e os contras deste modelo. Mergulhamos direto nas redes neurais; o que são, as camadas internas, os 'neurônios' e as funções que fazem essas redes neurais funcionarem.
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Passamos alguns slides sobre retropropagação e redes neurais artificiais e discutimos suas vantagens e desvantagens.
É um tempo bem gasto orientando os trainees em Redes Neurais Convolutas, Autoencoders, Autoencoders Variacionais, Redes Neurais Feedforward, Redes Neurais Recorrentes e, finalmente, Redes de Densidade de Mistura.
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Para ter acesso a esses slides e conceitos, o módulo de treinamento está a apenas um clique de distância!
Sessão VIII: Fundamentos de uma estratégia de IA bem-sucedida para empresas
A sessão final é o ponto único para implementação de IA nas operações de negócios. Nesta seção, apresentamos slides com gráficos, tabelas e tabelas relevantes para garantir que você e sua equipe fiquem tranquilos ao integrar negócios com IA.
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Temos slides de estratégias de IA para resultados de negócios, construção de uma estratégia de IA, roteiro para construir uma estratégia de IA viável, plano de implementação em cinco etapas e muito mais.
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Esta seção o levará da teoria à experiência prática e à aplicação/uso.
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Baixe nosso módulo de treinamento abrangente agora para levar seu negócio para o futuro.
Perguntas frequentes sobre inteligência artificial
Quais são os quatro tipos de IA?
Os quatro tipos de IA são:
- Máquinas reativas: Esses sistemas de IA operam exclusivamente com base na entrada atual, sem qualquer memória ou experiência passada. Eles não possuem a capacidade de aprender ou se adaptar. Os exemplos incluem computadores que jogam xadrez que avaliam o estado atual do tabuleiro para dar o próximo movimento.
- Memória limitada: Esses sistemas de IA podem armazenar e recuperar experiências passadas para tomar decisões. Os carros autônomos geralmente usam memória limitada para reconhecer e responder a objetos com base em encontros anteriores.
- Teoria da Mente: Este nível de IA é hipotético e envolve a compreensão de emoções, crenças, intenções e pensamentos de outras pessoas para interagir de forma mais inteligente. Atualmente, este nível de IA ainda está em desenvolvimento.
- Autoconsciência: Este é o nível mais alto de IA, onde as máquinas possuem consciência e autoconsciência, no mesmo nível dos seres humanos. Esses sistemas de IA ainda não existem.
Quem é o pai da IA?
O termo “pai da IA” é frequentemente atribuído a John McCarthy. Ele é um cientista da computação que cunhou o termo “inteligência artificial” em 1956 durante a Conferência de Dartmouth. O trabalho de McCarthy lançou as bases para o desenvolvimento da IA como campo de estudo.
Quais são as 5 grandes ideias em IA?
As cinco grandes ideias em IA, destacadas pelo cientista da computação Stuart Russell e pelo cofundador do Google DeepMind, Demis Hassabis, são:
- Sistemas que pensam racionalmente: Desenvolver sistemas de IA capazes de raciocínio, lógica e tomada de decisões racionais.
- Sistemas que agem de forma humana: Criação de sistemas de IA que imitam o comportamento humano, compreendendo a linguagem natural e reconhecendo objetos.
- Sistemas que pensam como humanos: Construindo sistemas de IA que possam compreender, aprender e generalizar a partir de experiências.
- Sistemas que agem racionalmente: conceber sistemas de IA que maximizem a utilidade esperada com base nas informações disponíveis, mesmo que o seu comportamento não se assemelhe ao pensamento humano.
- Sistemas que aprendem com os dados: Desenvolver sistemas de IA capazes de aprender com grandes conjuntos de dados e melhorar o desempenho ao longo do tempo.
Siri é inteligência artificial?
A Siri, ferramenta que a Apple adquiriu em 2010, pode ser considerada uma forma de inteligência artificial. Siri usa técnicas de PNL e ML para compreender e responder às dúvidas ou comandos do usuário. Ele pode realizar tarefas como definir lembretes, marcar compromissos, responder perguntas e controlar dispositivos inteligentes. Embora Siri seja uma forma limitada de IA, ela demonstra elementos de comportamento inteligente ao interpretar e responder às entradas do usuário.
