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Resolução de Problema s pode ser descrito como a capacidade de realizar tarefas corretas conforme algum critério de avaliação. Na matemática, por exemplo, a resolução consiste na obtenção da resposta correta através das regras matemáticas aplicáveis.  Computadores, utilizando algoritmos e técnicas de programação, conseguem resolver problemas de maneira eficiente (matemáticos ou não), visto que a maioria dessas resoluções ocorre por meio da execução mecânica de procedimentos. Resolução de problema, por si só, não denota inteligência.  Apesar da resolução de problemas ser um componente importante da inteligência artificial, é espera que a IA consiga mais do que apenas a execução mecânica de tarefas; espera-se que elatenha capacidade de aprendizado, adaptação e tomada de decisões complexas. Aprendizado , no contexto da inteligência artificial, refere-se à capacidade dos algoritmos de melhorar seu desempenho através da experiência. Esse processo, conhecido como aprendizado de máqu...

Como gestores de projetos, especialmente em desenvolvimento de software, é cada vez mais comum nos depararmos com iniciativas que envolvem inteligência artificial generativa.  A facilidade de interação com essa tecnologia, por meio da linguagem natural através de um prompt em vez de uma linguagem de programação específica via terminal, torna-a acessível.  Contudo, é possível aprimorar ainda mais essa interação através de técnicas específicas, conhecidas como Engenharia de Prompt. Esse guia do PMI® pode ajudá-lo a extrair melhores resultados.  Boa leitura. Fonte: https://www.pmi.org/-/media/pmi/documents/public/pdf/learning/thought-leadership/prompt-engineering.pdf

 Habilidades cognitivas Aprendizado: Sistemas treinados com grandes conjuntos de dados para aprender padrões e tomar decisões. Raciocínio: Sistemas que podem ser usados para resolver problemas complexos, como jogos ou o diagnóstico de doenças. Tomada de decisão: Sistemas quem podem ser usados para tomar decisões baseadas no contexto e em probabilidades. Habilidades emocionais Compreensão: Sistemas treinados que podem ser usados para entender as emoções humanas, o que pode ser útil para interações com os usuários. Resposta: Os sistemas de IA podem ser usados para responder às emoções humanas, o que pode ser útil para proporcionar apoio ou conforto. Habilidades sociais: Interação: Sistemas projetados para interagir conforme o contexto.

Definir inteligência é uma tarefa complexa, mas pode ser explicada como a capacidade de adquirir conhecimento, aprender, raciocinar, resolver problemas e adaptar-se a novas situações.  A inteligência humana, por exemplo, envolve uma variedade de habilidades cognitivas, emocionais e sociais. Na Inteligência Artificial, essa definição é aplicada a sistemas computacionais.  A verdadeira inteligência vai além da simples execução de tarefas; envolve compreender o contexto, tomar decisões, exercer criatividade, tarefas que são complexas para uma simulação. No campo da IA, os cientistas buscam replicar não apenas a capacidade de processamento de dados, mas também a compreensão do mundo e do comportamento humano.  E é este desafio constante de definir e replicar a inteligência que continua a impulsionar a pesquisa e a inovação no campo da Inteligência Artificial.

Durante a Segunda Guerra Mundial, cientistas como Alan Turing começaram a explorar ideias sobre máquinas que poderiam imitar a mente humana.  Na década de 1950 o termo "Inteligência Artificial" foi utilizado e os primeiros programas de computador capazes de realizar tarefas simples foram desenvolvidos.  Ao longo das décadas, os cientistas avançaram em áreas como aprendizado de máquina e redes neurais, abrindo caminho para a IA moderna.  A grande virada ocorreu nos anos 2000 com o aumento da capacidade computacional e a disponibilidade de grandes conjuntos de dados. Desta forma podemos demarcar 3 grandes períodos na história da IA . Período inicial (1950-1970) O período inicial da IA foi marcado por um grande entusiasmo, com a publicação de artigos e livros sobre o tema. No entanto, esse entusiasmo foi seguido por um período de desânimo, conhecido como "inverno da IA", com pouca evolução. Período de ressurgimento (1980-1990) O período de ressurgimento da IA foi marca...

O Aprendizado de Máquina  (Machine Learning) pode ser Supervisionado ou não.  No supervisionado os dados são categorizados.  Não-supervisionado o algoritmo está preparado para detectar um padrão. Já o Aprendizado Profundo (Deep Learning) é uma técnica mais complexa que se utiliza de Redes Neurais. Uma parte da rede é treinada com dados rotulados e outra parte com dados não rotulados. A ideia que a rede realize conexões para aprenda a executar tarefas processando os dados e realizando previsões. A Inteligência Artificial Generativa é uma área do Aprendizado Profundo que consegue criar um novo conteúdo baseado no que ela aprendeu durante o processo de aprendizagem.  São modelos de correspondência de padrões. Link:  https://goo.gle/genaiskills