Introdução às Ferramentas de Inteligência Artificial
Sem dúvida, as Ferramentas de Inteligência Artificial e as Ferramentas de Aprendizado de Máquina são as duas áreas que estão assumindo o mercado de forma agressiva nos últimos tempos. A IA existe a partir da década de 1980, mas não foi até anos muito recentes que assistiram ao tremendo crescimento da IA e de suas aplicações. Podemos dizer que a Inteligência Artificial é a inteligência demonstrada pela máquina e é mais provável que tente criar uma simulação do processo de inteligência humana.
Áreas e aplicações da inteligência artificial
Na figura abaixo, você verá um grande número de áreas em que a IA está sendo usada extensivamente.
Vamos discutir alguns deles:
1. Aprendizado de Máquina
No Machine Learning, uma meta é definida e as etapas para atingir a meta devem ser aprendidas pela máquina. Vamos dar um exemplo em que temos um conjunto de fotos de um gato e um leão. O objetivo do modelo é dizer sim sempre que a imagem de um gato aparecer na tela. A máquina pode aprender isso expondo-a antecipadamente a um grande número de fotos de gatos, para que possa se treinar o suficiente para identificar o gato assim que ele aparecer na tela.
2. Robótica em ferramentas de inteligência artificial
Essa área de aprendizado de máquina se concentra na construção e fabricação de robôs. Como vemos, hoje os robôs existem de qualquer forma. O caixa eletrônico de onde retiramos dinheiro também é uma forma de robô e, em seguida, existem muitos robôs inteligentes. O armazém da Amazon está tendo mais de cem mil robôs que fazem o trabalho de remessa dentro do armazém.
3. Processamento de linguagem natural (PNL)
O processo de manipulação de fala ou vozes e textos é conhecido como processamento de linguagem natural. Podemos tirar muitas conclusões importantes da PNL. Por exemplo, podemos automatizar a tarefa de categorização de feedback; se alguns usuários estão felizes ou tristes com o serviço, podemos implementar uma PNL para chegar à conclusão analisando seus comentários através da PNL.
4. Visão em ferramentas de inteligência artificial
Este campo oferece à máquina a capacidade de ver. Por exemplo, essa capacidade pode ser dada a um robô ou a um carro que pode usar técnicas de processamento de sinal digital para ver através de uma câmera.
5. Condução Autônoma e Veículos
Esta área de Inteligência Artificial se concentra em tornar a condução e os veículos autônomos. Por exemplo, o Uber começou a fabricar veículos autônomos sem um motorista que também opera em muito poucas cidades.
Principais ferramentas / estruturas de inteligência artificial
A IA é o assunto do século, porque a cada dia a IA está tornando o mundo melhor e mais fácil. Grandes nomes como Google, Facebook e Amazon já estão desenvolvendo estruturas e ferramentas e contribuindo com elas na forma de ferramentas de IA de código aberto. Nesta seção, veremos algumas das estruturas e ferramentas mais usadas na IA.
1. Caffe em ferramentas de inteligência artificial
O Caffe foi desenvolvido pelo Berkeley Vision and Learning Center e é uma estrutura de aprendizado profundo muito popular e amplamente usada entre engenheiros de IA e até usuários corporativos devido à sua velocidade. Caffe é capaz de processar mais de 50 milhões de imagens em um único dia. As áreas em que o caffe é amplamente utilizado são projetos de áreas de pesquisa, fala, multimídia e visões.
2. Fluxo do tensor
O fluxo tensor é uma estrutura de código aberto desenvolvida pelo Google e usada para inteligência numérica de computação. Ele faz o cálculo usando gráficos de fluxo de dados. Se visitarmos o site, https://www.tensorflow.org/, podemos ver muitos tutoriais e aprender que qualquer pessoa pode obter e começar a usar o fluxo tensorial.
3. Theano em Ferramentas de Inteligência Artificial
O Theano é mais uma vez uma biblioteca de código aberto muito popular que foi desenvolvida na Universidade de Montreal, Quebec, Canadá pelo grupo LISA. Theano é semelhante ao fluxo tensorial se deixarmos de lado algumas diferenças. Enquanto o fluxo tensor é melhor no suporte a GPU, opções de visualização de dados, o Theano suporta uma ampla gama de operações que o fluxo tensor.
4. Keras em ferramentas de inteligência artificial
Keras é uma biblioteca de rede neural de código aberto programada na linguagem Python. Ele tem capacidade para rodar em cima de outras bibliotecas, como Tensor Flow, Theano, etc. Foi desenvolvido por um engenheiro do Google, Francois Chollet.
A maneira como o Keras trabalha é - ele não lida com nenhuma computação de baixo nível; em vez disso, usa outras bibliotecas como fluxo de tensor e Theano para fazer isso. Portanto, o Keras lida com API de alto nível e compila o modelo com funções de perda e otimizador. Se visitarmos o site, https://keras.io/, podemos ver muitos tutoriais e aprender que qualquer pessoa pode obter e começar a usar o Keras.
5. Scikit-Learn em Ferramentas de Inteligência Artificial
O Scikit learn é novamente uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto programada em python. Foi desenvolvido por David Cournapeau como parte do projeto Google Summer of Code no ano de 2007. O Scikit learn fornece vários algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados que podem ser usados dentro do seu programa python.
Essa biblioteca é baseada no Scientific Python e deve ser instalada antes que possamos começar a usar a biblioteca sci-kit-learn. Alguns dos recursos fornecidos pelo sci-kit learn são:
- NumPy: Ele contém muitas funções matemáticas e pode suportar matrizes grandes e multidimensionais.
- SciPy: Esta biblioteca contém módulos para computação científica e técnica, como os módulos de álgebra linear, otimização, processamento de sinais e imagens, integração etc.
- Matplotlib: É usado principalmente como biblioteca de visualização e plotagem. Ele pode ser usado para criar um grande número de gráficos para visualizar os modelos de aprendizado de máquina.
- IPython: é um console para computação interativa que pode ser usado com várias linguagens de programação.
- Pandas: Esta biblioteca é usada para fins de manipulação e análise de dados.
6. Pytorch em Ferramentas de Inteligência Artificial
O PyTorch é um pacote científico baseado em Python e usa o poder da GPU (unidades de processamento gráfico). Ele oferece uma API fácil de usar e também fornece uma excelente plataforma que oferece gráficos computacionais dinâmicos que podem ser alterados durante o tempo de execução. 
Conclusão
Como parte deste post, aprendemos sobre a IA e suas aplicações. Além disso, vimos várias estruturas e ferramentas usadas como parte da modelagem de qualquer aplicativo de IA. Visite os links referenciados que são fornecidos em cada uma das descrições da ferramenta e também o Google para saber mais sobre ela.
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