Capítulo 1: Introdução à Inteligência Artificial

1.1 O que é Inteligência Artificial?, 7

1.2 Breve história da IA, 8

1.3 Tipos de IA: IA fraca vs. IA forte, 10

 

Capítulo 2: Conceitos Fundamentais de IA

2.1 Aprendizado de máquina (Machine Learning), 13

2.2 Aprendizado profundo (Deep Learning), 15

2.3 Redes neurais, 20

2.4 Processamento de linguagem natural (Natural Language Processing – NLP), 26

 

Capítulo 3: Aplicações de IA

3.1 IA em negócios e finanças, 32

3.2 IA em saúde, 33

3.3 IA em marketing e vendas, 34

3.4 IA em automação e robótica, 35

3.5 IA em entretenimento e mídia, 36

 

Capítulo 4: Ferramentas IA: Processamento de Linguagem Natural (NLP)

4.1 GPT-4: Modelo de linguagem da OpenAI para geração de texto, conversação e resumo, 38

4.2 BERT: Modelo da Google para compreensão de texto, 40

4.3 spaCy: Biblioteca de NLP em Python para processamento de texto rápido e eficiente, 42

4.4 NLTK (Natural Language Toolkit): Biblioteca de Python para tarefas de NLP, como tokenização e análise gramatical, 44

4.5 Hugging Face Transformers: Biblioteca que fornece uma vasta gama de modelos pré-treinados para NLP, 46

 

Capítulo 5:  Ferramentas IA: Aprendizado de Máquina (Machine Learning)

5.1 Scikit-learn: Biblioteca Python para aprendizado de máquina que inclui ferramentas para classificação, regressão e agrupamento, 49

5.2 TensorFlow: Biblioteca de código aberto para computação numérica e aprendizado de máquina, especialmente para redes neurais, 52

5.3 PyTorch: Biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto focada em flexibilidade e eficiência, 55

5.4 RapidMiner: Plataforma de software para análise de dados e aprendizado de máquina, 58

 

Capítulo 6: Ferramentas IA: Visão Computacional

6.1 OpenCV: Biblioteca de código aberto para visão computacional e processamento de imagens, 61

6.2 TensorFlow Object Detection API: Ferramenta para construir, treinar e implementar modelos de detecção de objetos, 64

6.3 YOLO (You Only Look Once): Algoritmo de detecção de objetos em tempo real, 68

6.4 Keras: Biblioteca de aprendizado profundo que facilita a criação de redes neurais para tarefas de visão computacional, 71

 

Capítulo 7: Ferramentas IA: Automação e Robótica

7.1 UiPath: Plataforma de automação de processos robóticos (RPA) que utiliza IA para automatizar tarefas repetitivas, 75

7.2 Automation Anywhere: Ferramenta de RPA que permite a automação de processos de negócios, 77

7.3 Blue Prism: Plataforma de RPA que usa IA para automatizar fluxos de trabalho, 79

 

Capítulo 8: Ferramentas IA: Análise de Dados e Visualização

28.1 Tableau: Ferramenta de visualização de dados que pode incorporar IA para insights preditivos, 82

8.2  Microsoft Power BI: Plataforma de BI que usa IA para análise e visualização de dados, 84

8.3  Google Data Studio: Ferramenta de visualização de dados com recursos de análise integrados, 86

Capítulo 8: Ferramentas IA: Análise de Dados e Visualização

28.1Tableau: Ferramenta de visualização de dados que pode incorporar IA para insights preditivos, 82

8.2 Microsoft Power BI: Plataforma de BI que usa IA para análise e visualização de dados, 84

8.3 Google Data Studio: Ferramenta de visualização de dados com recursos de análise integrados, 86

 

Capítulo 9: Ferramentas IA: Assistentes Virtuais e Chatbots

9.1 Dialogflow: Plataforma da Google para criar interfaces de conversa e chatbots, 89

9.2 Microsoft Bot Framework: Plataforma para construir e conectar bots a aplicativos e serviços, 91

9.3 Chatbot.com: Ferramenta para criar chatbots sem a necessidade de programação, 93

 

Capítulo  10: Ferramentas IA: Ferramentas de Desenvolvimento de IA

10.1 IBM Watson: Conjunto de serviços de IA que fornece ferramentas para NLP, machine learning e visão computacional, 96

10.2 Amazon SageMaker: Plataforma da AWS para construir, treinar e implementar modelos de aprendizado de máquina, 98

10.3  Google AI Platform: Conjunto de serviços para desenvolvimento de modelos de IA na infraestrutura do Google, 100

 

Capítulo 11: Ferramentas IA: Apoio à Decisão e Análise Preditiva

11.1 SAP Analytics Cloud: Plataforma de BI que usa IA para fornecer insights e análises preditivas, 103

11.2 Qlik: Plataforma de visualização de dados que incorpora inteligência artificial para análise, 105

11.3 DataRobot: Plataforma de aprendizado de máquina automatizado para construir e implementar modelos preditivos, 107

 

Capítulo  12: Ferramentas IA: Ferramentas de Áudio e Música

12.1 AIVA: Inteligência artificial para composição de música, 110

12.2 Descript: Ferramenta de edição de áudio e vídeo que usa IA para transcrição e edição, 112

 

Capítulo 13:  Ferramentas IA: Marketing e Vendas

13.1 HubSpot: Plataforma de marketing que usa IA para automação de marketing e análise de dados, 115

13.2 Salesforce Einstein: Ferramenta de IA integrada ao Salesforce que oferece insights e previsões para vendas e marketing, 117

13.3 Acquisio: Plataforma de marketing digital que utiliza IA para otimização de campanhas, 119

 

Capítulo 14: Ferramentas IA: Outras Ferramentas

14.1 Microsoft Azure Cognitive Services, 122

14.2 Caffe, 124

14.3 Rasa, 126

 

Capítulo 15: Tendências Futuras em IA

15.1 O futuro do trabalho com IA, 129

15.2 Inovações e pesquisas em andamento, 130

15.3 O impacto da IA na sociedade, 131

 

Capítulo 16: Integração da IA nos Negócios

16.1 Como as empresas estão adotando IA, 133

16.2 Casos de sucesso e melhores práticas, 134

16.3 Desafios da implementação de IA, 135

 

Capítulo 17: Recursos e Ferramentas Adicionais

17.1 Cursos online e tutoriais sobre IA, 137

17.2 Livros recomendados e blogs sobre IA, 138

17.3 Comunidades e fóruns de discussão, 139

 

Considerações Finais

Referências Bibliográficas 

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