Olá, tudo bem? Neste Módulo 1, vamos explorar os fundamentos da Inteligência Artificial (IA) e como você pode utilizá-la para potencializar seus estudos. Criamos um aplicativo chamado Curso IA EAD - Tutor, que foi projetado para responder às principais dúvidas sobre este curso. Nossa sugestão é que você interaja com o conteúdo: realize os exemplos propostos ao longo do texto, assista aos vídeos indicados e teste os aplicativos sugeridos.Apesar de a IA ter se tornado popular para o grande público apenas em 2022 com o lançamento do ChatGPT, a verdade é que os estudos sobre inteligência artificial começaram há mais de 70 anos.Em 1950, o matemático Alan Turing publicou um artigo chamado Computing Machinery and Intelligence. Nele, propôs o que ficou conhecido como Teste de Turing. A ideia era simples, porém revolucionária: se um computador fosse capaz de convencer uma pessoa de que está conversando com outro ser humano, ele poderia ser considerado inteligente. Esse teste se tornaria um dos marcos conceituais da IA.Ao longo das décadas, diversos pesquisadores contribuíram para o avanço da inteligência artificial. Em 1956, uma conferência reuniu nomes como John McCarthy e Marvin Minsky, lançando as bases do que hoje conhecemos como IA moderna. Desde então, jogos de tabuleiro como xadrez se tornaram um campo de testes ideal, oferecendo um ambiente controlado para experimentos com algoritmos.No entanto, a trajetória da IA não foi linear. Houve períodos de grande entusiasmo seguidos por frustrações, que ficaram conhecidos como “invernos da IA”. O primeiro deles ocorreu nos anos 1970, quando as promessas iniciais não se concretizaram por limitações técnicas. Um segundo inverno ocorreu nos anos 1980, quando o interesse e os investimentos diminuíram drasticamente.Mas a IA voltou com força total nos anos 1990. Um marco importante foi a vitória do computador Deep Blue, da IBM, sobre o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, em 1997. Equipado com um poderoso algoritmo de busca por força bruta, o Deep Blue era capaz de analisar cerca de 200 milhões de posições por segundo. Isso permitia ao computador prever muitos lances à frente, algo praticamente impossível para um ser humano em tão pouco tempo. Essa vitória marcou o renascimento do interesse global pela IA.Com o tempo, surgiram novas abordagens, como o aprendizado profundo, ou deep learning, que revolucionaram a área. Essa técnica utiliza redes neurais artificiais com muitas camadas, conhecidas como redes profundas. Essas redes funcionam de forma semelhante ao cérebro humano: recebem dados, processam informações e transmitem os resultados para as próximas camadas, até chegar a uma decisão ou resposta final.Durante o treinamento dessas redes, o sistema comete erros, mas aprende com eles. Esse aprendizado acontece por meio do ajuste dos chamados pesos das conexões entre os neurônios artificiais, com o uso de métodos como o backpropagation e o gradiente descendente — que servem para reduzir os erros entre o que a rede prevê e o resultado esperado.Existem diversos tipos de redes neurais, cada uma adequada a diferentes tarefas:As ANNs, ou Redes Neurais Artificiais, são mais simples e usadas para tarefas genéricas como classificação.As CNNs, ou Redes Convolucionais, são altamente eficazes em reconhecimento de imagens e vídeos.Já as RNNs, ou Redes Recorrentes, são ideais para trabalhar com dados sequenciais, como textos e séries temporais.Essas tecnologias estão por trás de assistentes de voz, sistemas de recomendação, tradutores automáticos, reconhecimento facial, entre muitas outras aplicações que já fazem parte do nosso cotidiano.Para entender isso de forma prática, imagine que você tem um álbum com milhares de fotos de gatos e cachorros. Você mostra essas imagens para o computador, que no início erra bastante ao tentar identificar o que é cada animal. Mas, com o tempo e após muitos ajustes internos, o sistema começa a acertar cada vez mais.

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