O que é inteligência artificial (IA)?
O que é inteligência artificial (IA)?
A Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia transformadora que permite que as máquinas realizem tarefas de resolução de problemas semelhantes às humanas. Desde o reconhecimento de imagens e a geração de conteúdo criativo até a realização de previsões orientadas por dados, a IA permite que as empresas tomem decisões mais inteligentes em grande escala.
No cenário digital atual, as organizações geram grandes quantidades de dados a partir de sensores, interações com usuários e logs do sistema. A IA aproveita esses dados para otimizar as operações - automatizando o suporte ao cliente, aprimorando as estratégias de marketing e fornecendo insights acionáveis por meio de analytics avançada.
Com a AWS, as empresas podem integrar perfeitamente a IA para acelerar a inovação, otimizar as experiências dos clientes e resolver desafios complexos. As soluções de IA da AWS permitem que as empresas a fornecer interações personalizadas, automatizar a tomada de decisões e desbloquear novas oportunidades de crescimento em um mundo digital em rápida evolução, tudo isso enquanto se beneficiam do compromisso da AWS com a privacidade, a segurança e a IA responsável.
Qual é a história da IA?
Em 1950, Alan Turing introduziu o conceito de inteligência artificial em seu artigo seminal, "Computing Machinery and Intelligence" (Máquinas de computação e inteligência), no qual ele explorou a possibilidade de as máquinas pensarem como os humanos. Embora Turing tenha lançado as bases teóricas, a IA que conhecemos hoje é o resultado de décadas de inovação, moldada pelos esforços coletivos de cientistas e engenheiros que avançam a tecnologia em vários campos.
De 1940 a 1980
Em 1943, Warren McCulloch e Walter Pitts propuseram um modelo de neurônios artificiais, estabelecendo as bases das redes neurais, a principal tecnologia que compõe a IA.
Logo depois, em 1950, Alan Turing publicou “Computing Machinery and Intelligence”, apresentando o conceito do Teste de Turing para avaliar a inteligência da máquina.
Isso levou os estudantes de pós-graduação Marvin Minsky e Dean Edmonds a criar a primeira máquina de rede neural, conhecida como SNARC; Frank Rosenblatt desenvolveu o Perceptron, um dos primeiros modelos de rede neural; e Joseph Weizenbaum criou ELIZA, um dos primeiros chatbots a simular um psicoterapeuta rogeriano, entre 1951 e 1969.
De 1969 a 1979, Marvin Minsky demonstrou as limitações das redes neurais, o que causou um declínio temporário nas pesquisas da área. O primeiro “inverno da IA” ocorreu devido à redução do financiamento e às limitações de hardware e computação.
De 1980 a 2006
A década de 1980 marcou um novo surto de interesse em IA, impulsionado pelo financiamento e pela pesquisa do governo, especialmente em áreas como tradução e transcrição. Durante esse período, sistemas especializados como o MYCIN ganharam destaque ao simular a tomada de decisões humanas em campos especializados, como a medicina. O renascimento das redes neurais também tomou forma, com o trabalho inovador de David Rumelhart e John Hopfield sobre técnicas de aprendizado profundo, demonstrando que os computadores podiam aprender com a experiência.
Entretanto, entre 1987 e 1997, fatores socioeconômicos, incluindo o boom das empresas ponto-com, levaram a um segundo "inverno da IA", durante o qual a pesquisa se tornou mais fragmentada e comercialmente limitada.
A maré mudou a partir de 1997, quando o Deep Blue da IBM derrotou o famoso campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, uma conquista marcante para a IA. Na mesma época, o trabalho de Judea Pearl na teoria da probabilidade e da decisão fez avançar o campo, e pioneiros como Geoffrey Hinton reacenderam o interesse no aprendizado profundo, preparando o terreno para o ressurgimento das redes neurais. Embora o interesse comercial ainda estivesse sendo construído, essas inovações estabeleceram a base para a próxima fase de crescimento da IA.
De 2007 à atualidade
De 2007 a 2018, o avanço na computação em nuvem tornou o poder de computação e a infraestrutura de IA mais acessíveis. Isso levou ao aumento da adoção, inovação e avanço no machine learning. Os avanços incluíram uma arquitetura de rede neural convolucional (CNN) chamada AlexNet, desenvolvida por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton, vencedora da competição do ImageNet, mostrando o poder do aprendizado profundo no reconhecimento de imagens, e o AlphaZero do Google dominou os jogos de xadrez, shogi e Go sem dados humanos, contando com o jogo autônomo.
Em 2022, os chatbots que usam inteligência artificial (IA) e processamento de linguagem natural (PLN) para manter conversas semelhantes às humanas e concluir tarefas como o ChatGPT da OpenAI, tornou-se amplamente conhecido por suas habilidades de conversação, renovando o interesse e o desenvolvimento da IA.
Qual é a diferença entre machine learning, aprendizado profundo e inteligência artificial?
Inteligência artificial (IA) é um termo genérico para diferentes estratégias e técnicas para tornar as máquinas mais parecidas com as humanas. Isso inclui tudo, desde carros autônomos até aspiradores robóticos e assistentes inteligentes como Alexa. Embora o machine learning e o aprendizado profundo estejam sob a égide da IA, nem todas as atividades de IA são machine learning e aprendizado profundo. Por exemplo, a IA generativa demonstra capacidades criativas semelhantes às humanas e é uma forma muito avançada de aprendizado profundo.
Machine learning
Embora você possa ver os termos inteligência artificial e machine learning máquina sendo usados de forma intercambiável em muitos lugares, o machine learning é tecnicamente um entre muitos outros ramos da inteligência artificial. É a ciência do desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos para correlacionar dados. Os sistemas de computador usam algoritmos de machine learning para processar grandes quantidades de dados históricos e identificar padrões de dados. No contexto atual, o machine learning se refere a um conjunto de técnicas estatísticas chamadas modelos de machine learning que você pode usar de forma independente ou para dar suporte a outras técnicas de IA mais complexas.
Leia sobre IA x machine learning
Aprendizado profundo
O aprendizado profundo leva o machine learning um passo adiante. Os modelos de aprendizado profundo usam redes neurais que trabalham juntas para aprender e processar informações. Eles compreendem milhões de componentes de software que realizam micro-operações matemáticas em pequenas unidades de dados para resolver um problema maior. Por exemplo, eles processam pixels individuais em uma imagem para classificá-la. Os sistemas modernos de IA geralmente combinam várias redes neurais profundas para realizar tarefas complexas, como escrever poemas ou criar imagens a partir de solicitações de texto.
Como a IA funciona?
Os sistemas de IA utilizam tecnologias avançadas para transformar dados brutos, sejam eles textos, imagens, vídeos ou áudio, em insights significativos. Ao identificar padrões e relacionamentos dentro desses dados, a IA permite a tomada de decisões inteligentes em grande escala. Esses sistemas são treinados em vastos conjuntos de dados, o que lhes permite aprender e melhorar continuamente ao longo do tempo, da mesma forma que os seres humanos aprendem com a experiência. A cada interação, os modelos de IA se tornam mais precisos, impulsionando a inovação e abrindo novas oportunidades para as empresas.
Redes neurais
As redes neurais artificiais formam o núcleo das tecnologias de inteligência artificial. Elas refletem o processamento que acontece no cérebro humano. O cérebro contém milhões de neurônios que processam e analisam informações. As redes neurais artificiais usam neurônios artificiais que processam informações em conjunto. Cada neurônio artificial, ou nó, usa cálculos matemáticos para processar informações e resolver problemas complexos.
Processamento de linguagem natural (NLP)
O processamento de linguagem natural (PLN) usa redes neurais para interpretar, entender e obter significado dos dados de texto. Ele usa várias técnicas de computação especializadas em decodificar e compreender a linguagem humana. Essas técnicas permitem que as máquinas processem palavras, sintaxe gramatical e combinações de palavras para processar texto humano e até mesmo gerar novo texto. O processamento de linguagem natural é fundamental em chatbots que resumem documentos e na condução de análises de sentimentos.
Visão computacional
A visão computacional usa técnicas de aprendizado profundo para extrair informações e insights de vídeos e imagens. É possível usá-la para monitorar o conteúdo on-line em busca de imagens inapropriadas, reconhecer rostos e classificar detalhes de imagens. Ela é essencial em tudo, desde a moderação de conteúdo até veículos autônomos, em que decisões em frações de segundo são fundamentais.
Leia sobre a visão computacional
Reconhecimento de voz
O software de reconhecimento de fala usa modelos de aprendizado profundo para interpretar a fala humana, identificar palavras e detectar o significado. As redes neurais podem transcrever falas para texto e indicar o sentimento vocal. Você pode usar o reconhecimento de fala em tecnologias como assistentes virtuais e software de call center para identificar o significado e realizar tarefas relacionadas.
Leia sobre a conversão de fala em texto
IA generativa
A IA generativa refere-se a sistemas de inteligência artificial que criam conteúdo e artefatos, como imagens, vídeos, texto e áudio, usando prompts de texto simples. Ao contrário da IA anterior, que era limitada a análises de dados, a IA generativa aproveita o aprendizado profundo e conjuntos de dados massivos para produzir resultados criativos de alta qualidade, semelhantes aos dos humanos. Embora possibilite aplicações criativas interessantes, existem preocupações com preconceitos, conteúdo prejudicial e propriedade intelectual. No geral, a IA generativa representa uma grande evolução nos recursos de IA para gerar linguagem humana, novos conteúdos e artefatos de maneira semelhante à humana.
Quais são os principais componentes da arquitetura de aplicação de IA?
A arquitetura de inteligência artificial consiste em três camadas principais, todas apoiadas por uma infraestrutura de TI robusta que fornece a potência de computação e a memória necessárias para executar a IA em grande escala. Cada camada desempenha uma função essencial para permitir operações de IA contínuas, desde o processamento de dados até a tomada de decisões avançadas.
Camada 1: camada de dados
A IA é baseada em várias tecnologias, como machine learning, processamento de linguagem natural e reconhecimento de imagem. No centro dessas tecnologias estão os dados, que formam a camada fundamental da IA. Essa camada se concentra principalmente na preparação dos dados para aplicações de IA.
Camada 2: camada de modelos
A inteligência artificial de hoje usa, principalmente, modelos de base e grandes modelos de linguagem para realizar tarefas digitais complexas. Os modelos de base são modelos de aprendizado profundo treinados em um amplo espectro de dados generalizados e não rotulados. Com base nas solicitações de entrada, esses modelos podem realizar uma ampla variedade de tarefas diferentes com um alto grau de precisão.
As organizações usam modelos de base existentes e pré-treinados e os personalizam com dados internos para adicionar recursos de IA às aplicações existentes ou criar aplicações de IA.
É importante observar que muitas organizações continuam usando modelos de machine learning para muitas tarefas digitais. Os modelos de machine learning superam os modelos de base em muitos casos de uso, e os desenvolvedores de inteligência artificial podem escolher com flexibilidade os melhores modelos para tarefas específicas.
Leia mais sobre os modelos de base »
Camada 3: camada de aplicações
A terceira camada é a camada de aplicação, a parte da arquitetura de IA voltada para o cliente. Você pode pedir aos sistemas de IA que concluam tarefas específicas, gerem ou forneçam informações, ou tomem decisões baseadas em dados. A camada de aplicação permite que os usuários finais interajam com os sistemas de IA.
Como as empresas estão aproveitando o poder da IA?
Explore alguns exemplos do mundo real de como as empresas estão aproveitando o poder da IA para inovar e aumentar a eficiência.
Chatbots e assistentes inteligentes
Os chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA estão transformando as interações com os clientes, proporcionando conversas semelhantes às humanas e com reconhecimento de contexto. Eles se destacam no atendimento ao cliente, assistência virtual e geração de conteúdo, oferecendo respostas inteligentes e coerentes às consultas em linguagem natural. Esses modelos de IA aprendem e melhoram continuamente ao longo do tempo, garantindo experiências personalizadas que aumentam a satisfação do cliente e a eficiência operacional.
A Deriv, uma das maiores corretoras on-line do mundo, implementou um assistente com tecnologia de IA para gerenciar dados em plataformas de suporte ao cliente, marketing e recrutamento. Ao aproveitar a IA, a Deriv reduziu o tempo de integração de novos contratados em 45% e diminuiu o tempo das tarefas de recrutamento em 50%.
Processamento de documentos inteligente (IDP)
A IA simplifica a extração de dados significativos de formatos não estruturados, como e-mails, PDFs e imagens, transformando-os em insights acionáveis. O processamento de documentos inteligente (IDP) usa tecnologias avançadas, como processamento de linguagem natural (PLN), aprendizado profundo e visão computacional para otimizar fluxos de trabalho com muitos documentos.
O HM Land Registry (HMLR), que gerencia os títulos de propriedade de mais de 87% da Inglaterra e do País de Gales, implantou a IA para automatizar a comparação de documentos legais. Com a IA, eles reduziram o tempo de revisão de documentos em 50% e aceleraram o processo de aprovação de transferências de propriedades. Saiba como o HMLR usa o Amazon Textract.
Monitoramento da performance de aplicações (APM)
O monitoramento de performance de aplicações baseado em IA ajuda as empresas a manter a performance máximo, prevendo e evitando problemas antes que eles afetem os usuários. Essas ferramentas analisam dados históricos para recomendar soluções proativas, garantindo tempo de atividade contínuo e eficiência operacional.
A Atlassian conta com ferramentas de APM com tecnologia de IA para monitorar e priorizar continuamente os problemas de aplicações. Ao aproveitar as recomendações de machine learning, suas equipes podem resolver os desafios de performance mais rapidamente e melhorar a confiabilidade das aplicações. Saiba mais sobre o APM.
Qual é o poder das tecnologias de IA?
A IA oferece um amplo conjunto de tecnologias poderosas que estão transformando indústrias e abrindo novas oportunidades de negócios. Estes são os principais recursos de IA que você pode aproveitar para inovar e escalar suas operações.
Geração de imagens
A IA transforma descrições de texto simples em imagens realistas de alta qualidade em segundos. Por exemplo, ao inserir um prompt como "um pôr do sol sobre as montanhas", a IA pode produzir instantaneamente imagens impressionantes. Essa tecnologia inovadora está revolucionando indústrias criativas, como marketing, entretenimento e design, acelerando drasticamente o processo de criação de conteúdo.
Geração de texto
A IA pode gerar automaticamente texto semelhante ao humano, desde conteúdo de formato curto, como e-mails, até relatórios complexos. Amplamente adotada no atendimento ao cliente, marketing e criação de conteúdo, essa tecnologia aumenta a eficiência e economiza um tempo valioso ao simplificar o processo de redação.
Geração e reconhecimento de fala
A geração de fala com inteligência artificial cria uma fala natural, semelhante à humana, enquanto o reconhecimento de fala permite que as máquinas entendam e processem palavras faladas. Essas tecnologias são fundamentais para oferecer experiências perfeitas e ativadas por voz por meio de assistentes virtuais como Alexa, aprimorando o atendimento ao cliente, dispositivos inteligentes e soluções de acessibilidade.
IA multimodal
A IA multimodal integra dados de texto, imagens e áudio para fornecer uma compreensão mais abrangente de conteúdo complexo. Ao reconhecer objetos, transcrever a fala e interpretar o texto na tela de uma só vez, a IA multimodal oferece insights avançados em tempo real. Essa capacidade é crucial para as indústrias que utilizam a IA para análise de vídeo, veículos autônomos e muito mais, permitindo uma tomada de decisão mais inteligente e rápida e abrindo novas possibilidades de inovação.
Como a IA está transformando diferentes setores atualmente?
A IA está revolucionando os setores, impulsionando a inovação, automatizando processos complexos e proporcionando experiências de usuário excepcionais em escala.
Recomendações de conteúdo
A IA alimenta os mecanismos de recomendação dos principais serviços de streaming, como Netflix e Spotify, analisando as preferências do usuário para oferecer sugestões de conteúdo personalizadas. Ao manter os clientes engajados, a IA ajuda as empresas a melhorar a retenção e aumentar a satisfação do cliente.
Compras personalizadas
As plataformas de comércio eletrônico usam a IA para fornecer recomendações personalizadas de produtos com base no histórico de navegação e nas preferências dos clientes, gerando maiores vendas e melhores experiências de compra.
Saúde
A IA está remodelando os serviços de saúde com diagnósticos avançados, planejamento de tratamentos e monitoramento de pacientes. Os sistemas de IA podem analisar imagens médicas para detectar doenças precocemente e ajudar a personalizar os planos de tratamento com base no histórico e nos dados do paciente.
Gerenciamento de tráfego
A IA otimiza os fluxos de tráfego analisando dados em tempo real, prevendo padrões de tráfego e sugerindo rotas alternativas. Isso melhora a eficiência do transporte, reduz o congestionamento e ajuda a reduzir emissões.
Conservação
A IA é uma ferramenta poderosa para os esforços de conservação ambiental, ajudando a monitorar a vida selvagem, combater o desmatamento e evitar a caça furtiva com drones e imagens de satélite movidos a IA. Os recursos de monitoramento em tempo real da IA estão transformando as estratégias de proteção ambiental.
Quais são os benefícios da IA para a transformação dos negócios?
Sua organização pode aproveitar o poder da IA para otimizar as operações, aprimorar as experiências dos clientes e impulsionar a inovação em grande escala.
Automatize de forma inteligente
Os sistemas orientados por IA podem digitalizar e registrar dados de forma inteligente, como faturas, em qualquer modelo, classificar informações com base em vários critérios, como fornecedor ou região, e até mesmo detectar erros para garantir um processamento de pagamento perfeito com o mínimo de intervenção humana.
Aumente a produtividade
A IA capacita funcionários especializados, concedendo acesso a informações críticas instantaneamente e no contexto. Sejam profissionais de saúde obtendo registros de pacientes ou funcionários de companhias aéreas pesquisando dados de voos, a IA simplifica essas tarefas, permitindo que os funcionários se concentrem no que realmente importa. Por exemplo, a Ryanair, a maior companhia aérea da Europa, implementou sistemas de IA para aumentar a produtividade e a satisfação dos funcionários, tornando a obtenção de informações mais rápida e eficiente.
Resolução de problemas complexos
A IA é excelente na análise de vastos conjuntos de dados para identificar padrões e revelar percepções que podem resolver até mesmo os desafios mais complexos. Setores como manufatura e de saúde podem utilizar a IA para tomar decisões baseadas em dados, como determinar cronogramas de manutenção ideais por meio da análise de dados da máquina e relatórios de uso, levando a uma redução significativa de custos. A IA também pode revolucionar campos como a pesquisa genômica, ajudando a acelerar os avanços na descoberta e inovação de medicamentos.
Crie novas experiências para o cliente
A IA permite que as empresas proporcionem experiências personalizadas, seguras e responsivas aos clientes. Ao combinar dados do perfil do cliente com informações sobre produtos ou serviços, a IA fornece recomendações em tempo real e soluções personalizadas que aumentam o engajamento. A Lonely Planet, por exemplo, utilizou a IA para gerar itinerários de viagem selecionados para os clientes, reduzindo o tempo necessário em 80% e fornecendo recomendações de viagem personalizadas em grande escala.
Como os serviços e as ferramentas de IA liberam o potencial dos negócios?
IA generativa
Acelere a inovação da IA generativa com segurança de nível corporativo, privacidade e a opção de um dos principais modelos de base (FMs). Com base em uma abordagem que prioriza os dados e em uma infraestrutura de ponta, a AWS oferece o mais alto desempenho e otimiza os custos. Organizações de todos os portes confiam na AWS para transformar protótipos e demonstrações em inovação no mundo real e ganhos de produtividade mensuráveis.
Explore serviços e ferramentas de IA generativa
Serviços de IA
Os serviços de IA pré-treinados da AWS fornecem inteligência pronta para suas aplicações e fluxos de trabalho. Os serviços de inteligência artificial se integram às suas aplicações para lidar com casos de uso comuns, como recomendações personalizadas, modernização de sua central de contatos, melhoria da segurança e proteção, e aumento do engajamento do cliente.
Machine learning
Obtenha insights mais profundos dos seus dados e, ao mesmo tempo, reduza os custos com machine learning (ML). A AWS ajuda você em todas as etapas da sua jornada de adoção do ML com o conjunto mais abrangente de serviços de ML e uma infraestrutura especificamente criada. O Amazon SageMaker facilita a criação, o treinamento e a implantação de modelos de base e de machine learning em grande escala. Com o SageMaker, cientistas de dados e engenheiros de ML têm a flexibilidade e o controle minucioso sobre a infraestrutura, bem como as ferramentas para pré-treinar, avaliar, personalizar e implantar mais de 250 FMs para otimizar a performance, a latência e os custos.
Explore os serviços e recursos do ML
Infraestrutura da IA
Com o crescimento da IA, vem o aumento do uso, do gerenciamento e do custo dos recursos de infraestrutura. Para maximizar a performance, reduzir os custos e evitar a complexidade durante o treinamento e a implantação de modelos de base em produção, a AWS fornece uma infraestrutura especializada otimizada para seus casos de uso de IA.
Encontre serviços de infraestrutura de IA criados especificamente para você
Alicerce de dados para IA
Somente a AWS fornece o conjunto mais abrangente de recursos de dados para uma base de dados de ponta a ponta que é compatível com qualquer workload ou caso de uso, incluindo IA generativa. Acesse todos os seus dados e defina ações baseadas neles com rapidez e facilidade com governança de dados completa que ajuda suas equipes a trabalhar com mais agilidade e confiança. E, com a IA incorporada aos nossos serviços de dados, a AWS facilita as complexidades do gerenciamento de dados, para que você passe menos tempo gerenciando dados e mais tempo obtendo valor com eles.
O que é IA responsável?
A IA responsável considera o impacto social e ambiental dos sistemas de IA e, ao mesmo tempo, garante justiça, transparência e responsabilidade na forma como a IA é desenvolvida e usada. À medida que a IA se torna cada vez mais transformadora, as organizações têm a tarefa de criar sistemas que impulsionem a inovação sem infringir as liberdades civis ou os direitos humanos. Na AWS, temos o compromisso de desenvolver a IA com responsabilidade, adotando uma abordagem centrada nas pessoas que prioriza a educação, a ciência e os nossos clientes, para integrar a IA responsável em todo o ciclo de vida da IA de ponta a ponta com ferramentas como o Guardrails for Amazon Bedrock, o Amazon SageMaker Clarify e muitas outras.
Quais são os desafios na implementação da inteligência artificial?
Embora a IA ofereça um imenso potencial, há desafios importantes que as organizações devem enfrentar para liberar totalmente seu valor.
Governança de IA
As políticas de governança de dados devem obedecer às restrições regulatórias e às leis de privacidade. Para implementar a IA, você deve gerenciar a qualidade, a privacidade e a segurança dos dados. Você é responsável pela proteção dos dados e da privacidade do cliente. Para gerenciar a segurança dos dados, sua organização deve entender como os modelos de IA usam e interagem com os dados do cliente em cada camada.
Dificuldades técnicas
Treinar a IA com machine learning consome muitos recursos. Um alto limite de poder de processamento é essencial para que as tecnologias de aprendizado profundo funcionem. Você deve ter uma infraestrutura computacional robusta para executar aplicações de IA e treinar seus modelos. O poder de processamento pode ser caro e limitar a escalabilidade de seus sistemas de IA.
Limitações de dados
Você precisa inserir grandes volumes de dados para treinar sistemas de IA imparciais. Você deve ter capacidade de armazenamento suficiente para lidar e processar os dados de treinamento. Da mesma forma, você deve ter processos eficazes de gerenciamento e qualidade de dados para garantir a precisão dos dados que você usa para treinamento.
Como posso começar a usar a inteligência artificial na minha empresa?
Para começar a usar a IA na sua empresa, identifique áreas em que essa tecnologia pode melhorar a eficiência, como automatizar o atendimento ao cliente com chatbots, analisar dados para melhorar a tomada de decisões ou personalizar os esforços de marketing. Ferramentas como analytics preditiva, geração de conteúdo orientada por IA e sistemas de recomendação podem ajudar a impulsionar o crescimento dos negócios.
Como posso começar a usar a inteligência artificial no meu dia a dia?
Você pode começar a usar a IA diariamente por meio de assistentes virtuais como a Alexa ou dispositivos domésticos inteligentes que automatizam tarefas. Além disso, aplicações baseadas em IA para monitoramento de condicionamento físico, aprendizado de idiomas e orçamento podem tornar as atividades diárias mais eficientes e adaptadas às suas necessidades.
O que é inovação de IA na AWS e como você pode criá-la e dimensioná-la?
Reinvente as experiências dos clientes e simplifique as operações com o conjunto mais abrangente de serviços de inteligência artificial e machine learning.
Crie com um líder comprovado em IA
Amplie a próxima onda de inovação em IA aproveitando os mais de 25 anos de experiência pioneira em IA da Amazon. A AWS torna a IA acessível a mais pessoas, desde criadores e cientistas de dados até analistas de negócios e estudantes. Com o conjunto mais abrangente de serviços, ferramentas e recursos de IA, a AWS traz profunda experiência a mais de 100.000 clientes para atender às demandas de seus negócios e liberar o valor de seus dados. Segurança, privacidade e IA responsável nunca foram tão importantes. Os clientes podem criar e escalar com a AWS com base em privacidade, segurança de ponta a ponta e governança de IA para se transformar em um ritmo sem precedentes.
O que é treinamento em IA para iniciantes?
O treinamento de IA geralmente começa com os conceitos básicos de programação e ciência da computação. Você deve aprender linguagens como Python, além de matemática, estatística e álgebra linear.
Você pode então passar para um treinamento mais especializado. Faça um mestrado em inteligência artificial, machine learning ou ciência de dados para obter uma compreensão mais profunda e uma experiência prática. Esses programas geralmente envolvem tópicos como redes neurais, processamento de linguagem natural e visão computacional aprofundada.
No entanto, a educação formal não é o único caminho. Você pode fazer cursos on-line para aprender no seu próprio ritmo e dominar habilidades específicas. Por exemplo, treinamento em IA generativa na AWS inclui certificações de especialistas da AWS em tópicos como:
Como a AWS pode oferecer suporte aos seus requisitos de inteligência artificial?
A AWS torna a IA acessível a mais pessoas, desde criadores e cientistas de dados até analistas de negócios e estudantes. Com o conjunto mais abrangente de serviços, ferramentas e recursos de IA, a AWS traz profunda experiência a mais de 100.000 clientes para atender às demandas de seus negócios e liberar o valor de seus dados. Os clientes podem criar e escalar com a AWS com base em privacidade, segurança de ponta a ponta e governança de IA para se transformar em um ritmo sem precedentes. A IA na AWS inclui serviços de IA pré-treinados para inteligência e infraestrutura de IA prontas para maximizar a performance e reduzir os custos.
A AWS torna a IA acessível a mais pessoas, desde criadores e cientistas de dados até analistas de negócios e estudantes. Com o conjunto mais abrangente de serviços, ferramentas e recursos de IA, a AWS traz profunda experiência a mais de 100.000 clientes para atender às demandas de seus negócios e liberar o valor de seus dados. Os clientes podem criar e escalar com a AWS com base em privacidade, segurança de ponta a ponta e governança de IA para se transformar em um ritmo sem precedentes.
A IA na AWS inclui serviços de IA pré-treinados para inteligência e infraestrutura de IA prontas para maximizar a performance e reduzir os custos.
Exemplos de serviços pré-treinados:
- O Amazon Rekogniton automatiza, simplifica e dimensiona o reconhecimento de imagens e a análise de vídeo.
- O Amazon Textract extrai o texto impresso, analisa a caligrafia e captura automaticamente os dados de qualquer documento.
- O Amazon Transcribe converte a fala em texto, extrai insights comerciais essenciais de arquivos de vídeo e melhora os resultados comerciais.
Exemplos de infraestrutura de IA:
- O Amazon Bedrock oferece uma opção de FMs de alta performance e um amplo conjunto de recursos. Você pode experimentar várias das melhores FMs e personalizá-las de forma privada com seus dados.
- O Amazon SageMaker oferece ferramentas para pré-treinar FMs do zero para que possam ser usados internamente.
- As instâncias Trn1 do Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), com a tecnologia dos chips AWS Trainium, são criadas especificamente para o treinamento de aprendizado profundo (DL) de alta performance de modelos de IA generativos.
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