# Introdução
– O que é Inteligência Artificial
– Como a IA está revolucionando as indústrias
– Visão geral da área
# O que são Leads Orgânicos
– Definição de Leads Orgânicos
– Como eles diferem de Leads Pagos
– Importância da geração de Leads Orgânicos
# Como otimizar seu site para os mecanismos de busca
– Importância do SEO para a geração de Leads Orgânicos
– Estratégias de palavras-chave
– Técnicas de otimização on-page e off-page
# Como criar conteúdo engajador
– Como a criação de conteúdo pode gerar Leads Orgânicos
– Estratégias de criação de conteúdo relevante
– Dicas para uma boa escrita para a web
# Como utilizar as redes sociais para gerar Leads Orgânicos
– Por que as redes sociais são uma ótima opção para a geração de Leads Orgânicos
– Como identificar a rede social ideal para o seu público-alvo
– Técnicas para aumentar o engajamento nas redes sociais
# Como construir uma lista de e-mails para geração de Leads Orgânicos
– A importância de ter uma lista de e-mails
– Estratégias para a construção de uma lista de e-mails eficaz
– Como enviar e-mails eficazes para seus Leads
# Dicas práticas para a geração de Leads Orgânicos
– Atualize regularmente seu conteúdo
– Teste e ajuste seu site para as melhores práticas de SEO
– Ofereça uma experiência de usuário diferenciada
– Faça parcerias com outras empresas e influenciadores do seu nicho
# Conclusão
– Recapitulação dos pontos principais
– Importância da geração de Leads Orgânicos para o sucesso do negócio
# Perguntas Frequentes
1. Como a IA está influenciando a geração de Leads Orgânicos?
2. O que são palavras-chave de cauda longa?
3. Devo investir em anúncios pagos para gerar Leads Orgânicos?
4. Qual a importância da segmentação de público na geração de Leads Orgânicos?
5. Quais as métricas importantes para acompanhar a geração de Leads Orgânicos?
br>Engenharia de Computação Univesp – 18º Bimestre
Disciplina: Inteligência Artificial – EEI101
Univesp – Universidade Virtual do Estado de São Paulo
Professora responsável: Renata Wassermann
Este vídeo foi indexado através do Youtube link da fonte
inteligência artificial ,
Univesp,Engenharia de Computação,Inteligência Artificial ,
https://www.youtubepp.com/watch?v=Bcw5YZA-Avw ,
[Música] o [Música] olá bem vindos à primeira aula de inteligência artificial o que a gente vai fazer hoje vai ser ver uma introdução ao curso vou falar um pouco sobre inteligência artificial em geral o que é a área dá uma visão do histórico e uma visão do que a gente vai ver nas
Próximas aulas estão introduzindo a área pra motivar vamos começar pensando num problema de um quebra cabeça então a gente tem por exemplo se a gente tiver a nossa imagem dividida no quebra cabeça 2 por 2 a 1 onde a gente tem quatro peças a gente consegue colocar essas quatro
Peças é de 24 maneiras diferentes se eu tiver o quebra-cabeça com nove peças três por três eu já consigo fazer um número muito maior de combinações eu tenho aqui 362 1880 combinações possíveis e se eu for para um quebra cabeça 8 por 8 é que ainda é um tamanho bastante
Pequena para um humano resolver a gente tem aqui é mais de 10 elevado a 89 combinações possíveis que é um número absurdo de combinações para ter uma idéia se a gente testar um bilhão de combinações por segundo a gente vai levar mais de dez aos 69 milênios pra conseguir testar todas as combinações
Então é claro que nós quando a gente monta um quebra-cabeça gente não vai testar todas as combinações possíveis porque a gente consegue resolver muito mais rápido como que a gente monta o quebra-cabeça a gente não fica testando as combinações possíveis o que a gente
Faz é a gente tem uma noção do que é a imagem que está lá e de como aquelas peças podem ser combinadas então a idéia principal é que a gente consegue usar conhecimento sobre o problema de uma maneira inteligente sem esse conhecimento é muito difícil a
Única coisa que a gente pode fazer é testar as combinações possíveis ea ideia aqui da inteligência artificial se a gente consegue programar um computador para usar o conhecimento de forma inteligente então isso que a gente faz o que a gente considera um comportamento inteligente será que a gente consegue programar fazer programas
Que façam isso então se a gente for pensar o que é inteligência artificial em cada livro diferente a gente vai encontrar uma definição diferente algumas abordagens dizem que inteligência artificial é a ciência de pensar como um ser humano outros dizem que pensar de forma racional pensar de forma racional não é
Pensar como um ser humano porque nem sempre o ser humano pensa de maneira racional racional seria fazer a coisa certa mais racional mas às vezes a gente não agir da melhor forma todo mundo sabe que fumar faz mal e mesmo assim muita gente fuma é só um é um ser humano
Agindo de forma humana e não racional a gente tem a há aqui uma outra visão que é agir como humanos ou agir de uma forma racional para ficar um pouco mais claro é a diferença entre essas abordagens a gente pode classificar basicamente os estudos do início da inteligência artificial em duas
Vertentes o que era conhecido com uma inteligência artificial forte inteligência artificial fraca a idéia da inteligência artificial forte era imitar a maneira como os humanos funcionam como pensamento humano funciona então criar máquinas que tivessem em funcionamento como de um cérebro pra produzir é pra agir da forma
Da mesma forma que um ano haja então a gente quer um ser não só um ser artificial inteligente mas que o processo mecânico do pensamento seja igual humano com neurônios e tudo isso aí a fraca por outro lado é se preocupa mais com o resultado final então o que como que aquilo é
Aquele ser artificial está agindo tomando decisões é de forma inteligente independente de como ele funciona internamente a gente não precisa saber como aquilo é programado ou como funciona e uma grande contribuição o turin que conhecido teve filme sobre a vida dele agora ficou viram uma figura muito popular foi um dos pais da
Inteligência artificial e num artigo de 1950 ele levantou essa questão que em meio a gente perguntar se a máquina pode pensar que parece uma imitação do processo humano de pensar será que a gente pode perguntar se ela passa por um teste de comportamento então o importante aqui não é pensar mas sim é
Conseguir se comportar de maneira racional e o que é esse comportamento racional então existe um teste famoso teste de turing tem prémios anuais por algum sistema conseguir passar por ele ea ideia é que você tem um examinado e um examinador o examinador é humano eo examinado a gente não sabe se é humano
Examinador não sabe se está lidando com um ano ou com uma máquina ea gente diz que um sistema passa no teste de turing se ele conseguiu enganar o interrogador então se for um sistema que faça com que o interrogador ache que está interagindo com um ano então isso veio desse artigo de 1950
Então é uma mudança aqui de idéia e tem a ver com a ideia que eu expliquei de inteligência artificial fraca que a gente está preocupado com os resultados e não se ele realmente pensa ou não pensa quais as habilidades que estão envolvidas por um sistema conseguir passar no teste de turing primeiro a
Gente tem um processamento de linguagem natural linguagem natural é a linguagem que a gente fala o que a gente escreve então português e inglês é diferente de uma linguagem de programação de computadores então se a gente pensa o teste de turim o sistema ele tem que ser capaz
De se comunicar com o examinador depois o sistema ele tem que ter alguma maneira de representar conhecimento sobre o mundo porque se o empregador vai fazer perguntas esse sistema tem que responder de acordo com alguma coisa um programa ele num maciço ele não tem experiências anteriores de alguma maneira a gente
Precisa ter essa representação a próxima coisa que a gente tem precisa pro teste de turing o raciocínio automático então uma vez que ele entende com a pergunta e ele tem uma base de conhecimentos representada como é que ele vai pensar e elaborar a resposta para aquela pergunta nem sempre a
Resposta está guardada é explicitamente nesse conhecimento às vezes precisa de um certo raciocínio inferir alguma coisa e por fim normalmente a gente tem os sistemas usando aprendizado de máquina então os sistemas é que que tentam passar no teste de turing muitas vezes eles vão aprendendo conforme eles vão dialogando
Com um interrogador vão percebendo coisas que o entregador fala colocando aquilo dentro do seu conhecimento para poder responder de forma adequada então a gente tem essas habilidades do teste e na verdade a gente vai tratar neste curso principalmente dessas duas da representação de conhecimento e do raciocínio automático porque um curso de
Sete semanas ea gente não consegue cobrir toda o tudo que é envolvido na inteligência artificial e aí a gente olhar voltar para aquelas quatro abordagens que eu disse a gente vai focar principalmente em agir de forma racional nessas próximas aulas então se a gente pensar que a primeira
Fase de pensar como ser humano esse estudo das ciências cognitivas de psicologia pensar de forma racional principal mente é a área da lógica então a lógica matemática diz o que é racional se deduzido de uma certa base de conhecimento nem sempre a gente faz daquela forma o teste de turing ele pega
Principalmente a ideia de agir como um ser um ano passar num teste de comportamento independente de como foi implementado aquele sistema e como eu disse a gente vai focar nessa última abordagem que é como a gente age de forma racional se a gente pensa agora na história da inteligência artificial de onde surgiu
Bom não surgiu do nada né eu vou dizer o marco da inteligência artificial mas existe toda uma pré história atrás disso que as idéias já estavam presentes na filosofia desde os gregos a lógica também surgiu dois mil anos antes de cristo toda a matemática economia psicologia neurociência linguística
Todas as disciplinas que já tinham um volume de estudos muito grande até o começo do século 20 e contribuíram para o nascimento da inteligência artificial o termo inteligência artificial apareceu só na década de 50 mas um dos primeiros é trabalho que envolvia a idéia de inteligência artificial mesmo foi a
Criação dos neurônios artificiais e isso foi feito já na década de 40 e a ideia era simplesmente é programar o computador de uma maneira que a gente tivesse a idéia de neurônios e os neurônios poderiam estar ligados ou desligados e isso simulava a ideia é o conhecimento que se tem sobre o
Funcionamento dos neurônios um neurônio ligado e se as conexões dele estivessem ligadas ele poderia passar essa ligação essa ativação para os neurônios vizinhos e propagá ativação então este é considerado um dos primeiros trabalhos é da história da inteligência artificial da inteligência artificial forte aquela abordagem mais cognitiva simulando o funcionamento do cérebro
Mas o termo mesmo inteligência artificial foi aparecer em 1956 em um outro shopping que aconteceu em dado nos estados unidos onde o maccabi propôs reunir vários pesquisadores das áreas de economia matemática computação a filosofia linguística que estavam trabalhando com questões que ele englobou nesse termo inteligência artificial e alguns dos participantes
Então foi um encontro que durou 1 entre um mês e meio dois alguns participantes ficando parte do encontro outros ficando o tempo todo e se a gente olhar a lista de participantes é impressionante a gente tem gente como o shea no que é considerado o pai da teoria da
Informação martins que construiu a primeira rede neural e contribuiu com a computação e com a filosofia por trás da computação durante muitos anos o orbe saimon que ganhou o prêmio nobel de economia depois então que trouxe todo esse viés de como resolver problemas de como pensar o que
É racional para o ser humano e desse encontro é começaram a surgir as colaborações e sistemas que que deram origem a toda essa área da inteligência artificial então se a gente pensar que o próprio john nakata que ele fez muitas coisas assim foi muito importante na inteligência artificial além de ter
Organizado e se é encontro ele foi o criador da linguagem lisp que foi um padrão para por muito tempo ele escreveu este artigo publicado em 59 que era é chamada a própria não se escolhe um sexo são programas com o senso comum é como se ele estivesse em habilidade de resolver problemas da
Mesma forma que a gente resolve e nesse artigo ele propõe o uso da lógica para resolver problemas então foi a primeira vez que ele foi que alguém falou é em usa a lógica como uma maneira de raciocínio a simular o raciocínio necessário para um sistema inteligente e também a lógica não só
Para o raciocínio para a resolução mas a lógica pra armazenar o conhecimento necessário sobre o problema como a gente representa o que a gente precisa para resolver o problema dessa vertente saíram os primeiros sistemas especialistas que representavam o conhecimento numa linguagem formal e aí para diversas funções diferentes
Então a idéia aqui dos sistemas especialistas é que eles podiam codificar o conhecimento de um especialista numa certa área para poder agir em função disso então o primeiro sistema especialista que está em todos os livros de história da inteligência artificial draw ele servia para analisar moléculas de química orgânica e pensar
Como que os átomos se posicionavam então é tentar encontrar a estrutura de uma molécula e fazendo isso então a partir da fórmula a gente tem lá um monte de átomos de carbono hidrogênio oxigênio e pensar como eles se estruturam se a gente é como o quebra cabeça se a gente
Tiver que pensar cada combinação possível sou muitas combinações para explicar então que esse sistema fazia era te conhecimentos de química orgânica que vinham de especialistas e também medidas que vinham de aparelhos espectrômetros que verificavam é a estrutura possível e isso reduzir muito o espaço de busca por uma solução e
Depois um outro que ficou famoso o mais sim era um sistema de r recomendação de antibióticos para infecções bacterianas então ele tinha uma série de regras e conhecimentos relações é marcada sobre sintoma então o médico ele fazia uma série de perguntas sobre sintomas e com as respostas ele ia gerando recomendações de
Antibióticos o que é muito interessante é que ele foi desenvolvido em 75 na época fizeram uma pesquisa com os médicos de stan for então especialistas em infecção e os iniciantes né os médicos já formados já na residência eles tinham uma performance pior do que o mais sim então o sistema muito simples
Ele indicavam antibiótico certo mais vezes do que os próprios médicos mas tem toda uma questão de ética silvio se se dá alguma coisa errada no tratamento recomendado pelo programa quem é o responsável e além disso nessa época com o poder computacional que existia era tudo muito demorado então essas sessões
De diagnóstico demoravam muito para ser calculadas mas é interessante que ele conseguia acertar muito e também pouco depois na década de 70 teve primeiro gol o ritmo de aprendizado de máquinas não é que foi sugerido pelo tom mitchell e que foi usado por muitos anos hoje tem algoritmos mais rápidos mas esse
Algoritmo foi usado por muitos anos e modificado então foi quando começou também nelton mit é considerado o pai do aprendizado de máquina então aqui foi quando começou o início dessa área se a gente pensar em aplicações atuais da inteligência artificial a gente ouvir muito falar sobre inteligência artificial
A gente tem agora na mídia muitos fala sobre veículos autônomos então veículos que é eles se movimentam sozinhos que não precisa de alguém dirigindo inclusive já teve os primeiros acidentes com esses veículos a gente tem sistemas de recomendação a ação então basicamente tudo o que a gente usa para assistir filmes para
Assistir pra ouvir música é eles vão coletando dados ou para comprar livros eles vão coletando dados sobre os nossos gostos de nosso passado para fazer recomendações de futuro então a que tal assistir a esse filme agora ea gente tem aplicações também muito importantes na área de jogos então a área é a gente
Teve de blu que foi o primeiro programa ganhar de um campeão de xadrez a gente teve o alfa gol que foi o primeiro a ganhar de um campeão de gol tem documentário muito interessante sobre ele mostrando todo o processo de de programação e muitas outras aplicações o
Que a gente vai ver nas próximas aulas a gente foge resoluções de problemas então como que a gente a primeira coisa que a gente quer resolver a gente quer fazer um programa que resolve problemas a gente tem que pensar em como a gente vai representar um problema e depois a
Partir dessa representação como a gente faz para buscar soluções na busca das soluções que é o que a gente vai começar a ver na próxima aula primeiro gente vai ver como a gente busca se a gente não tem muita informação sobre o problema então se eu tenho um quebra cabeça não
Tem muita informação sobre aquela imagem e depois a gente vai falar da idéia de ter informações mais precisas ea gente vai falar de resolução usando lógica e depois de como planejar as ações que a gente precisa então agir de modo racional para resolver um problema se a
Gente pensar em o que são os problemas a gente vai aqui trabalhar com problemas mais ou menos simples mas para dar a ideia geral de problemas mais complexos entanto já fala em quebra cabeça xadrez o problema de encontrar um caminho então o que a gente precisa para definir
O que é um problema a gente vai ter que dizer qual o estado inicial quais são as ações que eu posso fazer o que que é como é que eu sei que eu atingir o objetivo e qual é o custo de cada ação que eu faço isso tudo a gente
Vai retomar no início da próxima aula mas só para dar um exemplo do que a gente está buscando então uma solução para um problema é um conjunto de ações uma sequência que chega num objetivo e uma solução ótima uma solução de menor custo possível então um exemplo aqui de programa de de
Problema que a gente vai tratar um exemplo muito simples como é que eu chego da minha casa até o trabalho então eu posso definir aqui então o estado inicial eu estou na minha casa está no final é chegar no trabalho as ações possíveis são andar pegar um ônibus
Pegar uma bicicleta ou dirigir meu carro e eu vou ter que pensar o que importa em termos de custo ao custo financeiro pegar o ônibus é mais cara do que pegar a bicicleta ou é o tempo eu quero menor tempo possível eu quero percorrer a menor distância tudo isso é válido como
Um custo para cada problema a gente vai ter que estípula qual esse custo então isso é o que a gente vai ver é começando na segunda aula espero que vocês gostem e até a próxima [Música] o [Música]
,00:00 [Música]
00:06 o
00:06 [Música]
00:12 olá bem vindos à primeira aula de
00:15 inteligência artificial o que a gente
00:17 vai fazer hoje vai ser ver uma
00:19 introdução ao curso vou falar um pouco
00:22 sobre inteligência artificial em geral o
00:24 que é a área dá uma visão do histórico e
00:28 uma visão do que a gente vai ver nas
00:30 próximas aulas estão introduzindo a área
00:33 pra motivar
00:35 vamos começar pensando num problema de
00:38 um quebra cabeça
00:39 então a gente tem por exemplo se a gente
00:41 tiver a nossa imagem dividida no quebra
00:44 cabeça 2 por 2 a 1 onde a gente tem
00:46 quatro peças
00:48 a gente consegue colocar essas quatro
00:50 peças é de 24 maneiras diferentes
00:54 se eu tiver o quebra-cabeça com nove
00:58 peças três por três
01:00 eu já consigo fazer um número muito
01:01 maior de combinações
01:03 eu tenho aqui 362 1880 combinações
01:07 possíveis
01:08 e se eu for para um quebra cabeça 8 por
01:12 8 é que ainda é um tamanho bastante
01:14 pequena para um humano resolver a gente
01:17 tem aqui é mais de 10 elevado a 89
01:21 combinações possíveis que é um número
01:23 absurdo de combinações para ter uma
01:26 idéia se a gente testar um bilhão de
01:30 combinações por segundo a gente vai
01:32 levar mais de dez aos 69 milênios pra
01:36 conseguir testar todas as combinações
01:39 então é claro que nós quando a gente
01:41 monta um quebra-cabeça gente não vai
01:43 testar todas as combinações possíveis
01:47 porque a gente consegue resolver muito
01:50 mais rápido como que a gente monta o
01:51 quebra-cabeça a gente não fica testando
01:54 as combinações possíveis o que a gente
01:56 faz é a gente tem uma noção do que é a
02:00 imagem que está lá e de como aquelas
02:02 peças podem ser combinadas
02:04 então a idéia principal é que a gente
02:07 consegue usar conhecimento sobre o
02:11 problema de uma maneira inteligente sem
02:14 esse conhecimento é muito difícil a
02:15 única coisa que a gente pode fazer é
02:18 testar as combinações possíveis ea ideia
02:23 aqui da inteligência artificial
02:25 se a gente consegue programar um
02:26 computador para usar o conhecimento de
02:29 forma inteligente então isso que a gente
02:30 faz o que a gente considera um
02:33 comportamento inteligente será que a
02:35 gente consegue programar fazer programas
02:37 que façam isso
02:39 então se a gente for pensar o que é
02:41 inteligência artificial em cada livro
02:44 diferente a gente vai encontrar uma
02:46 definição diferente algumas abordagens
02:49 dizem que inteligência artificial é a
02:52 ciência de pensar como um ser humano
02:56 outros dizem que pensar de forma
02:58 racional pensar de forma racional não é
03:01 pensar como um ser humano porque nem
03:03 sempre o ser humano pensa de maneira
03:06 racional racional seria fazer a coisa
03:09 certa mais racional mas às vezes a gente
03:13 não agir da melhor forma todo mundo sabe
03:16 que fumar faz mal e mesmo assim muita
03:18 gente fuma é só um é um ser humano
03:22 agindo de forma humana e não racional
03:26 a gente tem a há aqui uma outra visão
03:31 que é agir como humanos ou agir de uma
03:36 forma racional para ficar um pouco mais
03:39 claro é a diferença entre essas
03:43 abordagens a gente pode classificar
03:48 basicamente os estudos do início da
03:51 inteligência artificial em duas
03:53 vertentes o que era conhecido com uma
03:54 inteligência artificial forte
03:56 inteligência artificial fraca
03:59 a idéia da inteligência artificial forte
04:01 era imitar a maneira como os humanos
04:05 funcionam como pensamento humano
04:07 funciona então criar máquinas que
04:10 tivessem em funcionamento como de um
04:12 cérebro pra produzir é pra agir da forma
04:17 da mesma forma que um ano haja então a
04:20 gente quer um ser não só um ser
04:22 artificial inteligente mas que o
04:25 processo mecânico do pensamento seja
04:28 igual humano com neurônios e tudo isso
04:31 aí a fraca por outro lado é se preocupa
04:36 mais com o resultado
04:38 final então o que como que aquilo é
04:41 aquele ser artificial está agindo
04:44 tomando decisões é de forma inteligente
04:48 independente de como ele funciona
04:50 internamente a gente não precisa saber
04:53 como aquilo é programado ou como
04:55 funciona e uma grande contribuição o
05:01 turin que conhecido teve filme sobre a
05:04 vida dele agora ficou viram uma figura
05:06 muito popular foi um dos pais da
05:08 inteligência artificial e num artigo de
05:11 1950 ele levantou essa questão que em
05:14 meio a gente perguntar se a máquina pode
05:16 pensar que parece uma imitação do
05:19 processo humano de pensar será que a
05:21 gente pode perguntar se ela passa por um
05:24 teste de comportamento então o
05:27 importante aqui não é pensar mas sim é
05:31 conseguir se comportar de maneira
05:33 racional e o que é esse comportamento
05:37 racional
05:38 então existe um teste famoso teste de
05:40 turing tem prémios anuais por algum
05:43 sistema conseguir passar por ele ea
05:46 ideia é que você tem um examinado e um
05:49 examinador o examinador é humano eo
05:51 examinado a gente não sabe se é humano
05:54 examinador não sabe se está lidando com
05:57 um ano ou com uma máquina ea gente diz
06:00 que um sistema passa no teste de turing
06:02 se ele conseguiu enganar o interrogador
06:06 então se for um sistema que faça com que
06:09 o interrogador ache que está interagindo
06:11 com um ano
06:13 então isso veio desse artigo de 1950
06:16 então é uma mudança aqui de idéia e tem
06:19 a ver com a ideia que eu expliquei de
06:21 inteligência artificial fraca que a
06:23 gente está preocupado com os resultados
06:25 e não se ele realmente pensa ou não
06:29 pensa quais as habilidades que estão
06:32 envolvidas por um sistema conseguir
06:34 passar no teste de turing primeiro a
06:37 gente tem um processamento de linguagem
06:38 natural linguagem natural é a linguagem
06:41 que a gente fala o que a gente escreve
06:43 então português e inglês
06:46 é diferente de uma linguagem de
06:48 programação de computadores
06:50 então se a gente pensa o teste
06:52 de turim o sistema ele tem que ser capaz
06:54 de se comunicar com o examinador
06:58 depois o sistema ele tem que ter alguma
07:01 maneira de representar conhecimento
07:04 sobre o mundo porque se o empregador vai
07:06 fazer perguntas esse sistema tem que
07:08 responder
07:09 de acordo com alguma coisa um programa
07:11 ele num maciço ele não tem experiências
07:15 anteriores de alguma maneira a gente
07:17 precisa ter essa representação
07:19 a próxima coisa que a gente tem precisa
07:22 pro teste de turing o raciocínio
07:24 automático
07:26 então uma vez que ele entende com a
07:29 pergunta e ele tem uma base de
07:31 conhecimentos representada como é que
07:34 ele vai pensar e elaborar a resposta
07:38 para aquela pergunta nem sempre a
07:41 resposta está guardada é explicitamente
07:44 nesse conhecimento às vezes precisa de
07:47 um certo raciocínio inferir alguma coisa
07:51 e por fim
07:53 normalmente a gente tem os sistemas
07:56 usando aprendizado de máquina então os
07:59 sistemas é que que tentam passar no
08:02 teste de turing muitas vezes eles vão
08:03 aprendendo conforme eles vão dialogando
08:07 com um interrogador vão percebendo
08:09 coisas que o entregador fala colocando
08:12 aquilo dentro do seu conhecimento para
08:14 poder responder de forma adequada
08:19 então a gente tem essas habilidades do
08:22 teste e na verdade a gente vai tratar
08:27 neste curso principalmente dessas duas
08:30 da representação de conhecimento e do
08:32 raciocínio automático porque um curso de
08:35 sete semanas ea gente não consegue
08:37 cobrir toda o tudo que é envolvido na
08:40 inteligência artificial e aí a gente
08:45 olhar voltar para aquelas quatro
08:47 abordagens que eu disse a gente vai
08:49 focar principalmente em agir de forma
08:52 racional nessas próximas aulas
08:55 então se a gente pensar que a primeira
08:57 fase de pensar como ser humano esse
09:00 estudo das ciências cognitivas de
09:02 psicologia pensar de forma racional
09:05 principal
09:06 mente é a área da lógica então a lógica
09:09 matemática diz o que é racional se
09:12 deduzido de uma certa base de
09:14 conhecimento nem sempre a gente faz
09:17 daquela forma
09:18 o teste de turing ele pega
09:22 principalmente a ideia de agir como um
09:24 ser um ano passar num teste de
09:26 comportamento independente de como foi
09:29 implementado aquele sistema e como eu
09:32 disse a gente vai focar nessa última
09:35 abordagem que é como a gente age de
09:37 forma racional
09:41 se a gente pensa agora na história da
09:43 inteligência artificial de onde surgiu
09:45 bom não surgiu do nada né eu vou dizer o
09:48 marco da inteligência artificial mas
09:51 existe toda uma pré história atrás disso
09:53 que as idéias já estavam presentes na
09:57 filosofia desde os gregos a lógica
10:00 também surgiu dois mil anos antes de
10:02 cristo toda a matemática economia
10:05 psicologia neurociência linguística
10:08 todas as disciplinas que já tinham um
10:12 volume de estudos muito grande até o
10:15 começo do século 20 e contribuíram para
10:19 o nascimento da inteligência artificial
10:21 o termo inteligência artificial apareceu
10:25 só na década de 50 mas um dos primeiros
10:29 é trabalho que envolvia a idéia de
10:33 inteligência artificial mesmo foi a
10:36 criação dos neurônios artificiais e isso
10:39 foi feito já na década de 40 e a ideia
10:44 era simplesmente é programar o
10:48 computador de uma maneira que a gente
10:50 tivesse a idéia de neurônios e os
10:53 neurônios poderiam estar ligados ou
10:56 desligados e isso simulava a ideia é o
11:02 conhecimento que se tem sobre o
11:03 funcionamento dos neurônios um neurônio
11:05 ligado e se as conexões dele estivessem
11:09 ligadas ele poderia passar essa ligação
11:12 essa ativação para os neurônios vizinhos
11:15 e propagá ativação então
11:19 este é considerado um dos primeiros
11:20 trabalhos é da história da inteligência
11:23 artificial da inteligência artificial
11:26 forte aquela abordagem mais cognitiva
11:29 simulando o funcionamento do cérebro
11:32 mas o termo mesmo inteligência
11:35 artificial foi aparecer em 1956 em um
11:39 outro shopping que aconteceu em dado nos
11:42 estados unidos onde o maccabi propôs
11:45 reunir vários pesquisadores das áreas de
11:48 economia matemática computação a
11:54 filosofia linguística que estavam
11:56 trabalhando com questões que ele
12:00 englobou nesse termo inteligência
12:01 artificial e alguns dos participantes
12:06 então foi um encontro que durou 1 entre
12:09 um mês e meio dois alguns participantes
12:12 ficando parte do encontro outros ficando
12:14 o tempo todo e se a gente olhar a lista
12:16 de participantes é impressionante a
12:18 gente tem gente como o shea no que é
12:21 considerado o pai da teoria da
12:23 informação martins que construiu a
12:27 primeira rede neural e contribuiu com a
12:29 computação e com a filosofia por trás da
12:32 computação
12:32 durante muitos anos o orbe saimon que
12:36 ganhou o prêmio nobel de economia depois
12:40 então que trouxe todo esse viés de como
12:44 resolver problemas de como pensar o que
12:46 é racional para o ser humano e desse
12:50 encontro é começaram a surgir as
12:53 colaborações e sistemas que que deram
12:59 origem a toda essa área da inteligência
13:01 artificial
13:02 então se a gente pensar que o próprio
13:05 john nakata que ele fez muitas coisas
13:07 assim foi muito importante na
13:09 inteligência artificial além de ter
13:11 organizado e se é encontro ele foi o
13:15 criador da linguagem lisp que foi um
13:17 padrão para por muito tempo
13:21 ele escreveu este artigo publicado em 59
13:25 que era é chamada a própria não se
13:28 escolhe um sexo são programas com o
13:30 senso comum é como se ele estivesse
13:33 em habilidade de resolver problemas da
13:36 mesma forma que a gente resolve
13:38 e nesse artigo ele propõe o uso da
13:42 lógica para resolver problemas
13:44 então foi a primeira vez que ele foi que
13:46 alguém falou é em usa a lógica como uma
13:50 maneira de raciocínio a simular o
13:53 raciocínio necessário para um sistema
13:55 inteligente e também a lógica não só
13:58 para o raciocínio para a resolução
14:00 mas a lógica pra armazenar o
14:03 conhecimento necessário sobre o problema
14:06 como a gente representa o que a gente
14:08 precisa para resolver o problema dessa
14:14 vertente saíram os primeiros sistemas
14:17 especialistas que representavam o
14:21 conhecimento numa linguagem formal e aí
14:25 para diversas funções diferentes
14:29 então a idéia aqui dos sistemas
14:31 especialistas é que eles podiam
14:33 codificar o conhecimento de um
14:36 especialista numa certa área para poder
14:39 agir em função disso então o primeiro
14:42 sistema especialista que está em todos
14:44 os livros de história da inteligência
14:45 artificial draw ele servia para analisar
14:51 moléculas de química orgânica e pensar
14:54 como que os átomos se posicionavam então
14:57 é tentar encontrar a estrutura de uma
15:00 molécula e fazendo isso então a partir
15:03 da fórmula a gente tem lá um monte de
15:06 átomos de carbono hidrogênio oxigênio e
15:09 pensar como eles se estruturam se a
15:11 gente é como o quebra cabeça se a gente
15:13 tiver que pensar cada combinação
15:15 possível sou muitas combinações para
15:18 explicar então que esse sistema fazia
15:21 era te conhecimentos de química orgânica
15:24 que vinham de especialistas e também
15:27 medidas que vinham de aparelhos
15:31 espectrômetros que verificavam é a
15:35 estrutura possível e isso reduzir muito
15:38 o espaço de busca por uma solução e
15:42 depois um outro que ficou famoso o mais
15:45 sim
15:46 era um sistema de r recomendação de
15:50 antibióticos para infecções bacterianas
15:53 então ele tinha uma série de regras e
15:56 conhecimentos relações é marcada sobre
15:59 sintoma então o médico ele fazia uma
16:03 série de perguntas sobre sintomas e com
16:06 as respostas
16:07 ele ia gerando recomendações de
16:10 antibióticos o que é muito interessante
16:12 é que ele foi desenvolvido em 75 na
16:15 época fizeram uma pesquisa com os
16:18 médicos de stan for então especialistas
16:21 em infecção e os iniciantes né os
16:26 médicos já formados já na residência
16:28 eles tinham uma performance pior do que
16:31 o mais sim então o sistema muito simples
16:34 ele indicavam antibiótico certo mais
16:37 vezes do que os próprios médicos mas tem
16:41 toda uma questão de ética silvio se se
16:44 dá alguma coisa errada no tratamento
16:46 recomendado pelo programa quem é o
16:48 responsável e além disso nessa época com
16:52 o poder computacional que existia era
16:54 tudo muito demorado então essas sessões
16:57 de diagnóstico demoravam muito para ser
16:59 calculadas
17:00 mas é interessante que ele conseguia
17:02 acertar muito e também pouco depois na
17:08 década de 70 teve primeiro gol o ritmo
17:11 de aprendizado de máquinas não é que foi
17:13 sugerido pelo tom mitchell e que foi
17:15 usado por muitos anos hoje tem
17:17 algoritmos mais rápidos mas esse
17:19 algoritmo foi usado por muitos anos e
17:21 modificado então foi quando começou
17:24 também nelton mit é considerado o pai do
17:27 aprendizado de máquina então aqui foi
17:29 quando começou o início dessa área
17:34 se a gente pensar em aplicações atuais
17:36 da inteligência artificial a gente ouvir
17:39 muito falar sobre inteligência
17:40 artificial
17:41 a gente tem agora na mídia muitos fala
17:44 sobre veículos autônomos então veículos
17:47 que é eles se movimentam sozinhos que
17:50 não precisa de alguém dirigindo
17:52 inclusive já teve os primeiros acidentes
17:54 com esses veículos
17:57 a gente tem sistemas de recomendação
17:59 a ação então basicamente tudo o que a
18:01 gente usa para assistir filmes para
18:04 assistir pra ouvir música é eles vão
18:07 coletando dados ou para comprar livros
18:10 eles vão coletando dados sobre os nossos
18:12 gostos de nosso passado para fazer
18:15 recomendações de futuro então a que tal
18:17 assistir a esse filme agora ea gente tem
18:23 aplicações também muito importantes na
18:25 área de jogos então a área é a gente
18:29 teve de blu que foi o primeiro programa
18:30 ganhar de um campeão de xadrez a gente
18:33 teve o alfa gol que foi o primeiro a
18:36 ganhar de um campeão de gol tem
18:38 documentário muito interessante sobre
18:41 ele mostrando todo o processo de de
18:44 programação e muitas outras aplicações o
18:51 que a gente vai ver nas próximas aulas a
18:54 gente foge resoluções de problemas então
18:57 como que a gente a primeira coisa que a
18:59 gente quer resolver a gente quer fazer
19:01 um programa que resolve problemas a
19:02 gente tem que pensar em como a gente vai
19:04 representar um problema e depois a
19:07 partir dessa representação como a gente
19:09 faz para buscar soluções na busca das
19:13 soluções que é o que a gente vai começar
19:15 a ver na próxima aula primeiro gente vai
19:18 ver como a gente busca se a gente não
19:20 tem muita informação sobre o problema
19:22 então se eu tenho um quebra cabeça não
19:26 tem muita informação sobre aquela imagem
19:29 e depois a gente vai falar da idéia de
19:32 ter informações mais precisas ea gente
19:36 vai falar de resolução usando lógica e
19:39 depois de como planejar as ações que a
19:42 gente precisa então agir de modo
19:45 racional para resolver um problema se a
19:48 gente pensar em o que são os problemas a
19:51 gente vai aqui trabalhar com problemas
19:53 mais ou menos simples mas para dar a
19:56 ideia geral de problemas mais complexos
19:58 entanto já fala em quebra cabeça xadrez
20:01 o problema de encontrar um caminho
20:03 então o que a gente precisa para definir
20:06 o que é um problema a gente vai ter que
20:08 dizer qual o estado inicial
20:10 quais são as ações que eu posso fazer
20:13 o que que é como é que eu sei que eu
20:15 atingir o objetivo e qual é o custo de
20:19 cada ação que eu faço isso tudo a gente
20:22 vai retomar no início da próxima aula
20:24 mas só para dar um exemplo do que a
20:27 gente está buscando então uma solução
20:29 para um problema é um conjunto de ações
20:32 uma sequência que chega num objetivo e
20:35 uma solução ótima uma solução de menor
20:38 custo possível
20:41 então um exemplo aqui de programa de de
20:44 problema que a gente vai tratar um
20:45 exemplo muito simples como é que eu
20:47 chego da minha casa até o trabalho então
20:50 eu posso definir aqui então o estado
20:52 inicial eu estou na minha casa está no
20:54 final é chegar no trabalho as ações
20:56 possíveis são andar pegar um ônibus
20:59 pegar uma bicicleta ou dirigir meu carro
21:02 e eu vou ter que pensar o que importa em
21:06 termos de custo ao custo financeiro
21:08 pegar o ônibus é mais cara do que pegar
21:11 a bicicleta ou é o tempo eu quero menor
21:14 tempo possível eu quero percorrer a
21:18 menor distância tudo isso é válido como
21:20 um custo para cada problema a gente vai
21:23 ter que estípula qual esse custo
21:25 então isso é o que a gente vai ver é
21:27 começando na segunda aula espero que
21:30 vocês gostem e até a próxima
21:34 [Música]
21:46 o
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