As empresas confiam cada vez mais no ensino de algoritmos para simplificar as coisas à medida que a tecnologia se torna mais integrada na nossa vida quotidiana a cada minuto.
Tecnologia de IA, reconhecimento de padrões, aprendizagem supervisionada e redes neurais são usadas para descrever essas tecnologias. Na ciência da computação, IA e redes neurais são duas dessas noções. IA é um termo amplo que abrange uma variedade de subcampos. Deep Learning abrange redes neurais.
IA x Rede Neural
A principal diferença entre IA e redes neurais é que IA, ou inteligência artificial, é uma área da ciência da computação que estuda e desenvolve computadores inteligentes com sua inteligência. Em contraste, uma rede neural é uma estrutura de redes artificiais composta de congruência com sistemas sensoriais genuínos para aproximar sua inteligência.
Na sua forma mais básica, a inteligência artificial (IA) refere-se à inteligência que os sistemas possuem e exibem. Eles conseguem isso observando e avaliando seu ambiente. A partir dessas conclusões, eles atuam de forma a otimizar as possibilidades de obtenção de determinado objetivo. As redes neurais artificiais estão no centro desta abordagem.
A estrutura do cérebro inspirou a rede neural. A rede neural compreende coisas fortemente ligadas, conhecidas como unidades ou nós. As tecnologias de aprendizagem profunda incluem redes neurais. Seu foco principal é a resolução de problemas complicados. Uma rede neural é uma coleção de algoritmos que usam neurônios para modelar dados para aprendizado de máquina.
Tabela de comparação entre IA e rede neural
| parâmetros | AI | Rede neural |
| Definição | A rede neural é um algoritmo de aprendizado de máquina que usa gráficos de neurônios para modelar dados. | É uma série de nós relacionados, vagamente modelados a partir de neurônios animais em termos de funcionalidade. |
| Visar | É o conceito de estabelecer a inteligência da máquina que é tão inteligente quanto uma ou mais inteligente que os humanos. | As aplicações de IA incluem aprendizagem profunda, análise de texto, visão computacional e pensamento analítico. |
| seguro | É baseado em redes neurais. | Não depende de IA. |
| Educação e Formação | É bem fácil de treinar. | O treinamento de redes neurais requer um período mais longo. |
| Uso | É uma série de nós relacionados, vagamente modelados a partir de neurônios animais em relação à funcionalidade. | As redes neurais são usadas em uma variedade de aplicações, incluindo detecção de fraude, linguística computacional e reconhecimento de caracteres |
O que é IA?
A Inteligência Artificial, também baseada na inteligência de máquina, é o estudo de robôs que podem replicar as habilidades cognitivas humanas. É o conceito de construir máquinas inteligentes que sejam tão inteligentes quanto, se não mais inteligentes, que os humanos.
Com o surgimento dos computadores digitais, tornou-se comum. A IA é um subcampo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de programas de computador que alcançam resultados junto ou mais rápido que os indivíduos, sem levar em conta se esses computadores pensam genuinamente da mesma forma que as pessoas.
Existem muitos tipos, tamanhos e algoritmos diferentes de inteligência artificial. A IA agora é encontrada em todos os lugares, das indústrias às salas de aula, aos bancos e às clínicas, da TV à sua escova de cabelo, dos microchips do seu celular aos automóveis que você dirige, e da Siri ao Echo.
Previsões de inteligência do Google, aplicativos de transporte como Grab e Uber, aviões usando AI Autopilot e assim por diante são exemplos de usos de IA.
A IA está agora entre as tecnologias mais sofisticadas disponíveis. É um dos mais rápidos de aprender em comparação com outros métodos de ensino. Além disso, apresenta o desempenho mais eficiente e produtivo.
O que é rede neural?
A frase “Redes Neurais” consiste em uma rede de neurônios interconectados fabricados vagamente com base na neural biológica que compreende o cérebro do mamífero. Serviu de base para a maior parte da inteligência artificial atual.
As atuais ramificações e usos da IA nada mais são do que um desenvolvimento de propriedades distintivas transmitidas às redes neurais, como algoritmos de aprendizagem e aprendizagem profunda. As redes neurais são um paradigma bem fundamentado com raízes em vários campos, incluindo ciência da computação, tecnologia da informação e engenharia.
Uma rede neural é composta por nós interligados com funcionalidades relacionadas aos neurônios animais. As redes neurais estão sendo empregadas em diversas aplicações, incluindo resolução de problemas, pesquisa de usuários, validação de dados, planos de vendas e mitigação de riscos.
A rede adversária generativa, o perceptron multicamadas, o sistema Habsburg e a rede de vetores de suporte são exemplos de redes neurais. O perceptron multicamadas é a rede neural mais utilizada e eficaz.
Em comparação com a IA, no entanto, as redes neurais têm várias desvantagens. Essa rede deve ser treinada por um período muito mais longo antes de poder executar funções. Além disso, é menos eficaz em seus resultados quando comparado ao primeiro.
Principais diferenças entre IA e rede neural
- O sistema de IA é uma palavra ampla que se refere ao objetivo de criar máquinas que atuem de maneira sensata, mesmo que usem algoritmos inteligentes para realizar a tarefa. Em contraste, as Redes Neurais são um método específico de criação de inteligência de máquina em que a inteligência deve ser codificada como pesos que unem neurônios em camadas distintas (ou iguais).
- A inteligência artificial refere-se aos robôs com sua inteligência, enquanto uma rede neural replica a inteligência do cérebro de um animal.
- A IA depende de redes neurais artificiais, enquanto as redes neurais não dependem de IA.
- A inteligência artificial pode ser definida como qualquer coisa que reproduza a vida. Em contraste, as redes neurais são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina. Eles “aprendem” observando exemplos de dados.
- Computadores que podem jogar jogos como tabuleiro de damas e xadrez e algoritmos que podem interpretar e replicar a linguagem estiveram entre as primeiras aplicações de IA. Embora as redes neurais repliquem o design dos circuitos neurais orgânicos, as redes neurais profundas são a escolha natural para a modelagem do cérebro.
Conclusão
A tecnologia mais essencial desta era digital é a inteligência artificial. A inteligência artificial tornou-se um componente inseparável da civilização moderna. Está em tudo, desde o chip do seu dispositivo até o dispositivo GPS do seu carro, as vozes da Siri e Alexa, os cérebros dos drones autônomos, os assistentes de previsão meteorológica e as mãos dos ajudantes cirúrgicos.
As redes neurais são um tipo de aprendizado de máquina que está no centro de grande parte da inteligência artificial atual. Eles se referem a um sistema de células nervosas fabricadas, vagamente inspiradas nas redes neurais orgânicas que compõem o cérebro animal.
Referências
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