Introdução à inteligência artificial e à aprendizagem automática - Karpagavalli, S;Kalaivani, A;Jayaprakash, R
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Introdução à Inteligência Artificial e à Aprendizagem Automática começa por ajudá-lo a compreender a Inteligência Artificial (IA), especialmente o que a IA precisa para funcionar e porque falhou no passado. Descobre também a base de alguns dos problemas actuais da IA e como esses problemas podem ser quase impossíveis de resolver em alguns casos. É claro que, a par dos problemas, também se descobrem as soluções para alguns deles e se considera para onde os cientistas estão a levar a IA em busca de respostas. Para que uma tecnologia sobreviva, tem de ter um grupo de aplicações sólidas que…mehr

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Produktbeschreibung
Introdução à Inteligência Artificial e à Aprendizagem Automática começa por ajudá-lo a compreender a Inteligência Artificial (IA), especialmente o que a IA precisa para funcionar e porque falhou no passado. Descobre também a base de alguns dos problemas actuais da IA e como esses problemas podem ser quase impossíveis de resolver em alguns casos. É claro que, a par dos problemas, também se descobrem as soluções para alguns deles e se considera para onde os cientistas estão a levar a IA em busca de respostas. Para que uma tecnologia sobreviva, tem de ter um grupo de aplicações sólidas que funcionem efectivamente. Deve também proporcionar um retorno aos investidores com a visão de investir na tecnologia. No passado, a IA não conseguiu alcançar um sucesso crítico porque lhe faltavam algumas destas características. A IA também sofria por estar à frente do seu tempo: a verdadeira IA precisava de esperar pelo hardware actual para ter sucesso efectivo. Actualmente, a IA é utilizada em várias aplicações informáticas e para automatizar processos.
Autorenporträt
Sra. A. Kalaivani, Profesora Asistente, Departamento de Tecnología Informática, NallamuthuGounderMahalingam College, Pollachi. Está realizando un doctorado en el campo de la minería de datos en el PSGR Krishnammal College for Women, Coimbatore. Su área de interés es el análisis de datos y modelos predictivos para revelar patrones y tendencias en datos de fuentes de datos existentes.