Modelos de slides de apresentação em PowerPoint de Aprendizado de Máquina de Aprendizado Profundo Ppt de Inteligência Artificial

Slide 1 : Este slide apresenta Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo. Informe o nome da sua empresa e comece.
Slide 2 : este slide destaca o índice, ou seja, introdução à IA, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, junto com a diferença entre IA x ML x DL
Slide 3 : Este slide fornece a continuação do Índice, ou seja, Aprendizado de Máquina Supervisionado, Aprendizado de Máquina Não Supervisionado, Aprendizado por Reforço, Rede Neural de Propagação de Volta em IA e Sistema Especializado em Inteligência Artificial
Slide 4 : Este slide oferece uma breve visão geral da Inteligência Artificial e as questões mais urgentes relacionadas com a mesma, como O que é IA ?, Introdução aos Níveis de IA ?, Tipos de Inteligência Artificial ?, Onde a IA é usada ?, Diferença entre IA , DL, & ML ?, AI Usecases ?, Por que a IA está crescendo agora? E a tendência da IA em 2020?
Slide 5 : Este slide o familiariza com a definição amplamente conhecida de Inteligência Artificial (IA), Aprendizado Profundo e Aprendizado de Máquina para você começar.
Slide 6 : Este slide informa sobre os vários níveis de IA, como Inteligência Artificial Estreita, Inteligência Geral Artificial e Super Inteligência Artificial.
Slide 7 : Este slide específico mostra uma ampla variedade de Aprendizado Profundo, Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial.
Slide 8 : Os slides a seguir fornecem informações detalhadas sobre Inteligência Artificial e os vários elementos associados a ela.
Slide 9 : Este slide intitulado - Aprendizado de máquina, fornece uma visão profunda do conceito de IA e seus tipos.
Slide 10 : O slide a seguir mostra as informações sobre o Deep Learning e suas principais funções, conhecidas como redes neurais artificiais.
Slide 11 : Este slide foi elaborado para demarcar claramente a diferença entre os três conceitos em um formato bem estruturado de 'Aprendizado de Máquina AI VS Aprendizado Profundo'.
Slide 12 : Este slide responde à pergunta crucial sobre o uso de IA com experiência do cliente, cadeia de suprimentos, recursos humanos, detecção de fraude, criação de conhecimento, pesquisa e desenvolvimento, gerenciamento de risco e análise, análise preditiva, gerenciamento de operações em tempo real, atendimento ao cliente , percepções do cliente, preços e promoção.
Slide 13 : O slide a seguir exibe o caso de uso de IA em HealthCare, como Pesquisa, Treinamento, Manter-se bem, Detecção precoce, Diagnóstico, Tomada de decisão, Tratamento e Cuidados no fim da vida.
Slide 14 : Este slide enfoca os usos da Inteligência Artificial no departamento de Recursos Humanos que inclui aprendizagem, Seleção, Recrutamento, engajamento e integração.
Slide 15 : Este slide aborda como os bancos obtêm benefícios da IA para detecção de fraude usando um mecanismo de rede neural e um mecanismo de pontuação.
Slide 16 : O slide a seguir ilustra o papel da IA na Cadeia de Suprimentos, que inclui logística, compras, manufatura, clientes e serviços.
Slide 17 : Este slide apresenta todos os AI Chatbots em Saúde, como mecanismos de pesquisa, plataformas sociais, smartphones, bots de saúde, inteligência artificial, aplicativos de mensagens e o ecossistema de aplicativos.
Slide 18 : Este slide discute a razão de Por que a IA está crescendo agora, com logística e estatísticas adequadas.
Slide 19 : Este slide mostra as 10 principais tendências de IA em 2020. Isso inclui IA no varejo, automação de processos robóticos, aeroespacial e operações de voo controladas por IA, cibersegurança avançada, mídia mediada por IA e entretenimento, modelagem de dados, IA em saúde, B2B, chatbots alimentados por IA e processos de negócios automatizados.
Slide 20 : Este slide menciona as principais questões relacionadas ao aprendizado de máquina, como o que é ML, 7 etapas de aprendizado de máquina, aprendizado de máquina vs programação tradicional, como funciona o aprendizado de máquina, algoritmos de aprendizado de máquina, casos de uso de aprendizado de máquina, como escolher o algoritmo de ML, por que usar o aprendizado de algoritmo de árvore de decisão, desafios e limitações do aprendizado de máquina, aplicativos de aprendizado de máquina e por que o aprendizado de máquina é importante?
Slide 21 : O slide a seguir foi projetado para exibir o mecanismo de funcionamento do Aprendizado de Máquina e seus dados de entrada e saída.
Slide 22 : O próximo slide define as sete etapas principais do aprendizado de máquina que consistem na coleta de dados, escolha de um modelo, preparação dos dados, avaliação, predição, ajuste de hiperparâmetros, treinamento.
Slide 23 : Este slide faz uma comparação entre o aprendizado de máquina e a programação tradicional.
Slide 24 : O slide a seguir descreve como o Trabalho de Aprendizado de Máquina inclui - definir objetivos, preparar dados, treinar o modelo, integrar o modelo, coletar dados, selecionar o algoritmo e testar o modelo.
Slide 25 : Este slide representa visualmente os Algoritmos de Aprendizado de Máquina, incluindo supervisionado, não supervisionado e reforço em um formato organizado.
Slide 26 : O slide a seguir destaca os casos de uso de aprendizado de máquina, enfatizando elementos importantes como feedback de energia e serviços públicos, serviços financeiros, viagens e hospitalidade, manufatura, varejo, saúde e ciências biológicas, etc.
Slide 27 : Este slide ensina como escolher um algoritmo de aprendizado de máquina, folha de dicas de algoritmo e requisitos adicionais como precisão, tempo de treinamento, linearidade, parâmetros e o número de recursos.
Slide 28 : Este slide menciona as razões para usar o algoritmo de aprendizado de máquina de árvore de decisão, como classificar ou prever, e promover seus usos.
Slide 29 : Este slide destaca os desafios e limitações do aprendizado de máquina.
Slide 30 : Este slide mostra os componentes essenciais do aplicativo de aprendizado de máquina, como tradução automática de linguagem, diagnóstico médico, negociação no mercado de ações, detecção de fraude online, assistente pessoal virtual, spam de e-mail e instalação de malware, carros autodirigidos. Recomendações de produto, previsão de tráfego, reconhecimento de voz, reconhecimento de imagem.
Slide 31 : O objetivo deste slide é explicar a importância do Aprendizado de Máquina junto com as principais fases de aprendizado e previsão.
Slide 32 : Este slide tem curadoria de abordar todas as questões críticas com relação ao conceito de Aprendizado Profundo, como o que é aprendizado profundo, processo de aprendizado profundo, classificação de redes neurais, tipos de redes de aprendizado profundo, redes neurais feed-forward, neural recorrente redes, redes neurais convolucionais, aprendizado por reforço, exemplos de aplicações de aprendizado profundo, por que o aprendizado profundo é importante e limitações do aprendizado profundo.
Slide 33 : O próximo slide fornece um breve entendimento do Deep Learning; sua entrada, extração e classificação de recursos e saída.
Slide 34 : Este slide oferece uma visão geral do complexo Processo de Aprendizado Profundo, que inclui a compreensão do problema, a identificação de dados, a seleção de algoritmos de aprendizado profundo, o treinamento do modelo e o teste do modelo.
Slide 35 : O slide a seguir apresenta a Classificação de Redes Neurais que consiste em Camada de Entrada, Camada Oculta e Camada de Saída.
Slide 36 : Este slide fornece informações sobre os vários tipos de Redes de Aprendizado Profundo que são Artificiais, Convolucionais, Recorrentes, Mapas Auto-Organizáveis e Redes Neurais de Máquinas Boltzmann.
Slide 37 : Este slide detalha as redes neurais feed-forward e sua camada de entrada, camada oculta e camada de saída.
Slide 38 : Este slide elucida completamente as Redes Neurais Recorrentes.
Slide 39 : Este slide fornece uma explicação detalhada das Redes Neurais Convolucionais.
Slide 40 : Este slide explica como o Aprendizado por Reforço continua para maximizar as recompensas.
Slide 41 : Este slide apresenta uma ampla gama de exemplos de aplicativos de aprendizado profundo, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala, gerenciamento de portfólio e previsão de movimentos de preços de ações, descoberta de medicamentos e melhor diagnóstico de doenças na área de saúde, robôs e carros autônomos.
Slide 42 : Este slide mostra Por que o aprendizado profundo é importante?
Slide 43 : Este slide apresenta as limitações do aprendizado profundo que são interpretabilidade, raciocínio estatístico e quantidade de dados.
Slide 44 : O slide a seguir demonstra a diferença entre IA x ML x DL e as questões mais urgentes relacionadas a elas, como O que é IA, O que é ML, O que é Aprendizado profundo, Processo de aprendizado de máquina, Processo de aprendizado profundo, a diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo, e o que é melhor começar - IA, ML ou aprendizado profundo?
Slide 45 : Este slide representa visualmente a diferença entre IA vs ML vs DL de uma maneira atraente, mas informativa.
Slide 46 : Este slide fornece informações detalhadas sobre Inteligência Artificial.
Slide 47 : O slide atual oferece uma introdução ao Aprendizado de Máquina e como ele aprende, prevê e melhora o sistema comum.
Slide 48 : Este slide mostrará detalhadamente o conceito de Deep Learning.
Slide 49 : Este slide explica o processo de aprendizado de máquina que consiste em etapas como coleta de dados, limpeza de dados, seleção de algoritmos certos, construção e finalização de modelo e transformação de dados em previsões
Slide 50 : Este slide mostra o Processo de Aprendizado Profundo que inclui a compreensão do problema, identificação de dados, seleção de algoritmos de aprendizado profundo, treinamento do modelo e teste do modelo.
Slide 51 : O objetivo deste slide é destacar a diferença entre Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo.
Slide 52 : Este slide explica qual é melhor para começar - Inteligência Artificial (IA), Aprendizagem Marchine (ML) ou Aprendizagem profunda (DL).
Slide 53 : Este slide intitulado Aprendizado de máquina supervisionado se concentra em explicar o conceito abordando questões como tipos de aprendizado de máquina, o que é aprendizado de máquina supervisionado, trabalhos de aprendizado supervisionado do Gow, tipos de algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado, técnicas de aprendizado supervisionado vs não supervisionado, vantagens de aprendizagem e desvantagens da aprendizagem supervisionada.
Slide 54 : O slide a seguir apresenta vários tipos de Aprendizado de Máquina, como aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.
Slide 55 : Este slide define o que é aprendizado de máquina supervisionado?
Slide 56 : Este slide menciona o mecanismo de Como funciona o Aprendizado de Máquina Supervisionado e todas as etapas que ele envolve, como classificação e regressão.
Slide 57 : Este slide traz vários tipos de algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado, como classificação que inclui detecção de fraude, detecção de spam de e-mail, diagnóstico e classificação de imagem. Além disso, regressão, que inclui avaliação de risco e previsão de pontuação.
Slide 58 : Este slide chama a atenção para Técnicas de Aprendizado de Máquina Supervisionadas (classificação, regressão) vs. Não Supervisionadas (agrupamento, associação).
Slide 59 : Este slide enfatiza as vantagens da aprendizagem supervisionada.
Slide 60 : Este slide discute as Desvantagens da Aprendizagem Supervisionada.
Slide 61 : Este slide aborda o conceito de aprendizado de máquina não supervisionado e as questões associadas a ele, como o que é aprendizado de máquina não supervisionado, como funciona o aprendizado de máquina não supervisionado, tipos de aprendizado não supervisionado e desvantagens do aprendizado não supervisionado.
Slide 62 : Este slide enfoca o que é aprendizagem não supervisionada e seus dados de entrada, algoritmos e também resultados.
Slide 63 : Este slide destaca como funciona o Aprendizado de Máquina Não Supervisionado e os problemas que ele resolve, como clustering e detecção de anomalias.
Slide 64 : Este slide explora os vários tipos de aprendizado não supervisionado, como redução de dimensionalidade e agrupamento.
Slide 65 : O slide a seguir mostra as Desvantagens do Aprendizado Não Supervisionado.
Slide 66 : Este slide é intitulado aprendizagem por reforço e destaca as questões relacionadas ao conceito, como o que é aprendizagem por reforço, como funciona a aprendizagem por reforço, tipos de aprendizagem por reforço, vantagens e desvantagens da aprendizagem por reforço.
Slide 67 : Este slide destaca o conceito de Aprendizagem por Reforço e suas etapas principais, como entrada, resposta, feedback, aprendizagem e resposta de reforço.
Slide 68 : Este slide discorre sobre o funcionamento do Aprendizado por Reforço e o ambiente, bem como o agente com o qual ele lida.
Slide 69 : Este slide mostra os Tipos de Aprendizado por Reforço, como Jogos, Setor Financeiro, Gerenciamento de Estoque, Fabricação e Navegação de Robôs.
Slide 70 : Este slide destaca a Desvantagem do Aprendizado por Reforço.
Slide 71 : O objetivo deste slide é falar sobre Rede Neural de Retropropagação em IA e as questões relacionadas a ela, como rede neural de retropropagação em IA, o que são redes neurais artificiais, o que é retropropagação, por que precisamos de retropropagação, o que é um feed forward network, tipos de redes de retropropagação e melhores práticas de retropropagação.
Slide 72 : Este slide ilustra o papel da Rede Neural de Retropropagação na IA.
Slide 73 : Este slide mostra o significado das Redes Neurais Artificiais e seus elementos-chave como feed-forward, saída de rede, uma camada de saída, camada oculta, camada de entrada e entradas de rede.
Slide 74 : O objetivo deste slide é explicar o que é Rede Neural de Retropropagação e sua camada de entrada, camada oculta e camada de saída.
Slide 75 : Este slide fala sobre Por que precisamos de retropropagação?
Slide 76 : O slide a seguir explica o que é uma Rede Feed Forward e sua camada de entrada, camada oculta e camada de saída.
Slide 77 : Este slide mostra os dois tipos de Redes de Retropropagação que são retropropagação estática e retropropagação recorrente.
Slide 78 : Este slide atual destaca as melhores práticas de retropropagação.
Slide 79 : Este slide discute as principais questões relacionadas ao Sistema Especialista em Inteligência Artificial, que são - o que é um sistema especialista, exemplos de sistema especialista, características do sistema especialista, componentes do sistema especialista, sistema convencional vs sistema especialista, especialista humano vs sistema especialista, benefícios do sistema especialista, limitações do sistema especialista e aplicações do sistema especialista.
Slide 80 : Este slide mostra o Sistema Especialista em Inteligência Artificial e como ele utiliza a base de conhecimento, o mecanismo de inferência e a interface do usuário.
Slide 81 : Este slide fornece uma ampla gama de exemplos de sistemas especialistas, incluindo alta especialização, reação pontual, boa confiabilidade, mecanismo flexível e eficaz e capaz de lidar com decisões e problemas desafiadores.
Slide 82 : O objetivo deste slide é abordar as características importantes de um Sistema Especialista que são desempenho de alto nível, especificidade de domínio, boa confiabilidade, compreensão, tempo de resposta adequado e representações simbólicas.
Slide 83 : O slide a seguir fornece a lista de componentes essenciais do Sistema Especialista que envolve mecanismo de inferência, facilidade de aquisição, interface do usuário, base de conhecimento.
Slide 84 : Este slide mostra a diferença entre sistemas convencionais e sistemas especialistas.
Slide 85 : Este slide fornece informações adequadas sobre o Sistema Humano Perito vs. Sistema Especializado.
Slide 86 : Este slide menciona os benefícios dos sistemas especialistas, como resposta rápida, fácil de desenvolver e modificar, baixo custo de acessibilidade, baixa taxa de erros e armazenamento de dados.
Slide 87 : O slide a seguir apresenta todas as limitações do Sistema Especialista.
Slide 88 : Este slide fala sobre as aplicações de sistemas especialistas, como domínio de conhecimento, finanças / comércio, reparo, otimização de armazenamento, remessa, domínio de design, domínio médico, sistema de monitoramento e sistema de controle de processo.
Slide 89 : Este slide apresenta ícones com referência a Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo.
Slide 90 : O objetivo deste slide é dar uma introdução a slides adicionais.
Slide 91 : Este slide mostra o Gráfico de Barras para comparação de seus produtos.
Slide 92 : O slide a seguir exibe o gráfico de colunas empilhadas para comparar seus produtos.
Slide 93 : Este slide é intitulado Bem-vindo à nossa agenda e familiariza o público com seus objetivos.
Slide 94 : Este slide mostra os objetivos de uma empresa ou de seus projetos.
Slide 95 : Este slide mostra o processo de geração de ideias.
Slide 96 : Este é um slide que demonstra o gráfico de Venn para enfocar o inter-relacionamento entre vários elementos.
Slide 97 : O slide a seguir exibe a linha do tempo para realizar um projeto com eficiência.
Slide 98 : Este slide é intitulado Post It Notes para destacar informações importantes.
Slide 99 : Este é um slide de agradecimento com detalhes de contato, endereço e e-mail.