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AI-900: Azure AI Fundamentals

Módulo 1: Introdução a IA

  • Objetivos do curso Módulo 1: Introdugao a IA Módulo 2: Machine Learning Módulo 3: Pesquisa Visual Computacional Módulo 4: Processamento de Linguagem Natural Módulo 5: IA conversacional

  • O que é inteligência artificial? É a tomada de decisões baseadas em experiências anteriores(lições aprendidas)

  • Principais Elementos da AI

    1. Machine Learning: Geralmente, temos grandes volumes de dados, onde, nesses volumes de dados temos modelos relacionados a eles, modelos estatísticos que geram probabilidades de que aquilo volte a acontece;
    2. Detecção de anomalia: Padrões incomuns. Comportamento não natural;
    3. Pesquisa Visual Computacional: Ex.: Identificar pessoas através de câmeras relacionando com outro dado(uma foto);
    4. Processamento de linguagem natural: Analisar o sentimento do que está sendo escrito;
    5. IA de conversação: Chatbots, boots com falas, alexia.

  • Inteligência artificial no Microsoft Azure

    1. Azure Machine Learning
    2. Servicos Cognitivos
    3. Servico de Bot do Azure

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Módulo 2: IA responsável

  • Desafios e riscos com "AI"

    1. Desvios podem afetar os resultados: Ex.: um sistema de emprestimos que leva em consideção gênero, classe social... demostrando discriminação, não pode acontecer.
    2. Erros podem causar danos: Ex.: um carro autonômo que tem uma falha no sistema e causa um acidente.
    3. Os dados podem ser expostos: Ex.: um bot que faz toda a análise médica dos pacientes e esses dados vazam. Não pode ocorrer! Preocupação com segurança.
    4. As soluções podem não funcionar para todos: Ex.: AI que trabalha com leitura de áudios, não vai funcionar para pessoas com limitações na fala.
    5. s usuarios devem confiar em um sistema complexo: Ex.: investimentos de ações baseados em AI, se ele investe ele confia.
    6. Quem é o responsavel pelas decisões baseadas em IA? Ex.: Baseado em uma série de fatos a AI condena uma pessoa, no entanto, sempre quem dá a decisão final é um ser humano, a AI trabalha com dados e uma série de fatores e probabilidade. Ela nos auxilia.

  • Principios da IA responsável 1. Imparcialidade: um sistema de emprestimos que leva em consideção gênero, classe social... demostrando discriminação, não pode acontecer. Esse sistema esta não esta sendo imparcial, quem o programou não foi imparcial. 2. Confiabilidade e segurança: AI confiável em relação ao sistema que ela aplica. Relacionado a vidas. Carro autonômo, sistemas de diagnóstico. 3. Privacidade e segurança: Dados que não podem ser vazados. Dados privados. Relacionado a privacidade de dados. 4. Inclusão: Através da AI proporcionar a inclusão entre diversão pessoas. 5. Transparência: A AI deve ter um log onde o usuário consiga ver o porquê ela chegou em determinado resultado. AI expõe suas decisões. 6. Responsabilidade