Pular para o conteúdo principal

Habilidades cognitivas, emocionais e sociais na IA

 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.



Comentários

Postagens mais visitadas deste blog

Introduction to Generative AI by Google

Se você deseja entender os conceitos básicos da Inteligência Artificial Generativa, esse curso do Google é um bom ponto de partida. Ministrado por Roger Martinez (Developer Relations Engineer). O curso é dividido em 4 grandes temas: 1. Definição da IA Generativa 2. Explicar como a IA funciona 3. Descrever os tipos de IA Generativa 4. Descrever as principais aplicações  A Inteligência Artificial é a grande disciplina que engloba termos como Aprendizado de Máquinas ou Aprendizado Profundo. E entender logo no começo da sua jornada em IA que estamos tratando de uma tecnologia que busca simular ou imitar o comportamento humano via te ajudar muito quando você tentar aplicar na prática. Link: https://goo.gle/genaiskills

Resolução de Problemas, Aprendizado e Percepção no contexto da IA

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...

Engenharia de Prompt para Inteligência Artificial

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