Um Guia De I.a Para Todos: Primeiros Passos No Mundo Da Inteligência Artificial
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Um Guia De I.a Para Todos - Oswald Junior
Subtítulo: Uma Jornada Simples e Direta para Criar sua Própria Assistente Digital
"Este livro foi, de forma bastante irônica, escrito com a ajuda de uma inteligência artificial – a prova cabal de que, provavelmente, elas ainda estejam muito longe de atingir seu ápice de genialidade. Se por acaso você encontrar um fragmento de sabedoria aqui, ou até mesmo uma mera diversão, meus mais sinceros parabéns. Eu pessoalmente ficaria surpreso! Aqui está um guia de bolso que promete se transformar (ou descambar completamente) conforme você avança nas páginas. E, só para agitar um pouco mais as coisas: há uma grande chance de que esta introdução tenha sido, também, elaborada pela mesma I.A. que supostamente não é 'tão inteligente assim'. Boa sorte e boa leitura!
Alerta: Apesar do tom humorístico desta introdução, o conteúdo subsequente é sério e focado. Então, após este parágrafo, as risadas são por sua conta e risco!"
Sumário:
1. Introdução
o O que é Inteligência Artificial?
o Por que aprender sobre IA?
o Desmistificando a IA
o O que esperar deste livro
2. Primeiros Passos na Programação
o Escolhendo a Linguagem Certa: Python o Instalação e Configuração Básica
o Primeiro Programa: Olá, Mundo!
o Concluindo o Capítulo
3. Fundamentos da Inteligência Artificial o O que faz um programa ser inteligente
?
o A Essência da Aprendizagem de Máquina o Tipos de Aprendizagem de Máquina
o Primeiro Projeto: Um Simples Classificador o Treinando o Modelo
o Importância dos Dados
o Concluindo o Capítulo
4. Mergulhando nos Dados: A Matéria-Prima da Inteligência Artificial
o A Era dos Dados
o O Que São Dados?
o Tipos de Dados
o Coleta de Dados
o Preparando e Limpando Dados
o Visualização de Dados
o Importância da Qualidade dos Dados o Concluindo o Capítulo
5. Ferramentas e Bibliotecas: As Facas e Garfos do Mundo da IA
o Um Mundo Impulsionado por Ferramentas o Python: A Linguagem da IA
o Bibliotecas de Manipulação de Dados o Bibliotecas de Visualização de Dado o Bibliotecas de Aprendizado de Máquina o Ferramentas de Ambiente e Desenvolvimento o Versionamento e Colaboração
o Concluindo o Capítulo
6. Construindo Seu Primeiro Modelo de Aprendizado de Máquina
o Em Direção à Prática
o O Conjunto de Dados Iris
o Concluindo o Capítulo
7. Algoritmos de Aprendizado de Máquina: Escolhendo a Ferramenta Certa
o A Variedade dos Algoritmos
o Aprendizado Supervisionado
o Aprendizado Não Supervisionado
o Aprendizado por Reforço
o Dicas para Escolher o Algoritmo Certo o Concluindo o Capítulo
8. Redes Neurais e Aprendizado Profundo: Desvendando os Gigantes da IA
o Introdução: Uma Revolução Silenciosa o O que são Redes Neurais?
o Aprendizado Profundo: Mergulhando Mais Fundo
o Treinando Redes Neurais
o Desafios e Considerações
o Concluindo o Capítulo
9. Aplicações Revolucionárias