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A abordagem moderna da IA se concentra em técnicas de aprendizado de máquina (Machine Learning) e aprendizado profundo (Deep Learning), que permitem que as máquinas aprendam a partir de dados e melhorem seu desempenho ao longo do tempo. Essa abordagem inclui:
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Explica como os sistemas de IA representam o mundo real de forma digital e tomam decisões lógicas baseadas em fatos. Lógica de primeira ordem. Ontologias e engenharia de conhecimento. Sistemas de planejamento automatizado. 4. Conhecimento Incerto e Raciocínio Probabilístico
For the Portuguese edition (published by LTC/GEN), you can find both physical and digital versions at Amazon.com.br and other major Brazilian bookstores. Academic Libraries: Bibliotecas Universitárias: A abordagem moderna da IA se
: Uma expansão significativa aborda tópicos críticos de privacidade , justiça (fairness) e o desenvolvimento de IA segura para evitar riscos existenciais.
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Aprendizado por Reforço Profundo (Deep Reinforcement Learning). 2. IA Probabilística e Incerteza
Introdução de conceitos modernos de programação probabilística para lidar com incertezas. Ética e Segurança:
O livro é estruturado de forma lógica, partindo dos conceitos mais simples de programação lógica até os sistemas complexos de aprendizado por reforço e processamento de linguagem natural. A obra divide-se em partes fundamentais: 1. O Conceito de Agente Inteligente
A Inteligência Artificial (IA) é um campo em constante evolução que tem como objetivo criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Com o avanço da tecnologia, a IA tem se tornado cada vez mais presente em nosso cotidiano, influenciando diversas áreas, desde a indústria até a saúde e o entretenimento. Neste contexto, a 4ª edição do livro "Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna" se apresenta como uma fonte indispensável para estudantes, profissionais e entusiastas que buscam compreender os fundamentos e as aplicações mais recentes da IA.