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Azure

O que é a inteligência artificial? 

Obtenha uma descrição geral da inteligência artificial (IA) e dos seus muitos casos de utilização. Além disso, saiba como começar a criar, implementar e gerir aplicações com tecnologia de IA ao utilizar os serviços do Azure.
Introdução ao Azure 

Definição de IA

A inteligência artificial (IA) refere-se a sistemas ou modelos informáticos concebidos para executar tarefas que normalmente requerem pensamento humano, como compreender idiomas, reconhecer padrões, resolver problemas e tomar decisões. Os sistemas de IA tradicionais seguem apenas regras fixas, mas os sistemas de IA mais recentes, como a IA cognitiva, podem aprender a partir de dados e melhorar ao longo do tempo, o que lhes permite tornar-se mais precisos no processamento de novas situações. 

A IA é utilizada em muitas das nossas ferramentas do quotidiano, incluindo assistentes virtuais, sistemas de recomendação e chatbots. 

  • Os modelos de IA identificam padrões e relações em dados que podem ser utilizados para gerar novas predições, recomendações e respostas.
  • As organizações das principais indústrias já utilizam a IA para aumentar a produtividade e impulsionar a inovação em casos de utilização reais.
  • Olhando para o futuro, espera-se que a IA expanda oportunidades, contribua para o crescimento económico e promova a inovação a longo prazo.

Como funciona a IA

Os modelos de IA criados com o transformador generativo pré-preparado (GPT) utilizam aprendizagem automática para analisar grandes volumes de dados, como texto, imagens ou números, ao identificar padrões e relações que podem ser utilizados para produzir resultados, como predições, recomendações ou respostas.

Normalmente, o processo segue um ciclo simples:

  1. Os dados são recolhidos e preparados
  2. O modelo é preparado para reconhecer padrões
  3. Os resultados são testados e melhorados através de feedback

A cada ciclo, o modelo de IA ajusta-se, tornando-se mais preciso e capaz de processar novas situações de forma mais eficaz. Essencialmente, a IA funciona ao aprender continuamente com os dados, refinar a sua compreensão e aplicar essa aprendizagem para proporcionar melhores resultados ao longo do tempo. 

Exemplos de casos de utilização da IA

À medida que as organizações continuam a inovar, a IA está a tornar-se uma ferramenta fundamental para aumentar a produtividade e impulsionar a inovação nas equipas e nas indústrias. Os seguintes exemplos destacam alguns casos de utilização comuns e reais:

  • Automatização de fluxos de trabalho no desenvolvimento de software: os programadores já utilizam soluções com tecnologia de IA, como o GitHub Copilot, para ajudar a escrever código, testar software e automatizar fluxos de trabalho. Como resultado, as equipas de desenvolvimento têm mais tempo e energia para se concentrarem em trabalho mais valioso.
  • Resumo de documentos: as organizações de todas as indústrias utilizam GPT para gerar resumos curtos a partir de relatórios, transcrições de reuniões e e-mails. Esta funcionalidade ajuda os colegas de equipa a compreender informações essenciais sem terem de explorar material extenso, o que, por sua vez, aumenta a produtividade.
  • Investigação e análise de cuidados de saúde: na área médica, os médicos utilizam LLMs multimodais para analisar rapidamente imagens médicas e dados complexos de pacientes. Esta capacidade permite-lhes diagnosticar doenças de forma mais eficiente e fornecer planos de cuidados personalizados com base no perfil individual.
  • Retalho: os operadores de retalho utilizam modelos de IA para prever a procura, gerir o inventário e personalizar recomendações para clientes que compram online ou em lojas.
  • Segurança avançada: ao verificar a identidade através de características faciais exclusivas, a tecnologia de reconhecimento facial com melhoramentos de IA impede o acesso não autorizado a dispositivos, instalações seguras e dados confidenciais. Esta camada adicional de proteção reduz o risco de falhas de segurança e reforça a postura geral de segurança.

Tendências futuras

Espera-se que o futuro da IA seja transformador. À medida que os serviços e as ferramentas de IA continuam a evoluir, ficarão mais integrados no quotidiano. A inteligência artificial como serviço (AIaaS), por exemplo, já dá às equipas e organizações de todas as indústrias acesso a capacidades de IA através de APIs e serviços cloud, ao permitir-lhes trabalhar de forma mais inteligente, resolver problemas complexos mais rapidamente e desbloquear novos níveis de criatividade e inovação a um preço vantajoso.

Ao fornecer aos seres humanos sistemas mais eficientes, adaptáveis e acessíveis, a IA está preparada para expandir significativamente as oportunidades para as pessoas e para a sociedade como um todo, atuando como um parceiro poderoso e contribuindo para o crescimento económico e a inovação a longo prazo. 

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Perguntas mais frequentes

  • A IA é utilizada para tornar o trabalho mais rápido, inteligente e eficiente em muitas indústrias ao  automatizar  tarefas, analisar  grandes volumes de dados e ajudar  as pessoas a tomar melhores decisões. Também pode  ser utilizada para  melhorar experiências quotidianas ao servir de base a soluções como assistentes virtuais, chatbots e motores de  recomendação .  
  • Um  exemplo de IA pode ser um  assistente  virtual como a  Siri,  que pode  receber  pedidos  para  responder a perguntas e executar tarefas  por voz ou texto. Outro exemplo é um serviço de recomendação, como os utilizados por plataformas de transmissão em fluxo ou de compras, que  pode  sugerir produtos ou conteúdos com base no seu comportamento e nas suas preferências. 
  • A IA é um domínio amplo que se concentra em sistemas capazes de analisar dados, reconhecer padrões e tomar decisões. A IA generativa é um tipo específico dentro da IA concebido para  produzir novos resultados, como texto, imagens ou código, com base no que aprendeu.  
  • A IA aprende ao estudar grandes volumes de dados e encontrar padrões. Faz predições ou toma decisões, compara-as com respostas corretas ou feedback e ajusta-se para melhorar ao longo do tempo. A IA aprende através de um ciclo repetido: observar dados, formular uma hipótese, obter feedback e melhorar com a prática.