REGISTRO DOI: 10.5281/zenodo.7756149
Victor Viegas de Oliveira Santos1
Resumo
Este artigo tem como objetivo apresentar uma visão geral sobre a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (AM), suas definições, conceitos e aplicações. A IA e o AM são áreas da computação que têm se desenvolvido muito nos últimos anos, e que têm tido um impacto significativo em diversas áreas, desde a indústria até a medicina e a educação. Neste artigo, discutimos as diferenças entre IA e AM, bem como as principais técnicas de AM, como as redes neurais, algoritmos genéticos e árvores de decisão. Também abordamos as aplicações de IA e AM em diversos campos, como processamento de imagens, reconhecimento de voz, diagnóstico médico e análise de dados.
Introdução
A IA é uma área da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana para serem executadas. A IA pode ser dividida em duas categorias principais: a IA forte e a IA fraca. A IA forte busca criar sistemas que são capazes de realizar qualquer tarefa que um ser humano pode fazer, enquanto a IA fraca se concentra em criar sistemas que são capazes de realizar tarefas específicas. O AM é uma subárea da IA que busca desenvolver algoritmos e técnicas para permitir que os sistemas aprendam a partir dos dados, sem a necessidade de serem explicitamente programados para cada tarefa.
Diferenças entre IA e AM
Embora a IA e o AM sejam frequentemente utilizados como sinônimos, eles não são a mesma coisa. A IA é uma área da ciência da computação que busca criar sistemas que possam realizar tarefas inteligentes, enquanto o AM é uma técnica específica utilizada para permitir que esses sistemas aprendam. Em outras palavras, a IA é a visão geral e o AM é uma das ferramentas utilizadas para alcançá-la.
Principais técnicas de AM
Existem várias técnicas de AM, cada uma com suas próprias vantagens e desvantagens. As redes neurais são uma técnica de AM inspirada no cérebro humano, que permite que os sistemas aprendam a partir dos dados de entrada, como imagens, sons e texto. Os algoritmos genéticos são uma técnica de AM baseada na seleção natural, que permite que os sistemas evoluam ao longo do tempo. As árvores de decisão são uma técnica de AM que cria uma estrutura hierárquica de decisões baseada em dados, que pode ser utilizada para classificar novos dados.
Aplicações de IA e AM
A IA e o AM têm uma ampla gama de aplicações em diversos campos. Uma das áreas mais populares é o processamento de imagens, onde os sistemas podem ser treinados para reconhecer objetos em imagens ou para melhorar a qualidade das imagens. O reconhecimento de voz é outra área popular de aplicação da IA e do AM, onde os sistemas podem ser treinados para reconhecer palavras e frases faladas. Na medicina, a IA e o AM podem ser utilizados para o diagnóstico médico, analisando imagens de raio-x ou ressonância magnética, por exemplo. Na educação, a IA e o AM podem ser usados para personalizar o aprendizado, adaptando o conteúdo e as atividades de acordo com as habilidades e necessidades individuais de cada aluno. Além disso, a IA e o AM são amplamente utilizados em análise de dados, para encontrar padrões e insights em grandes conjuntos de dados.
O processamento de imagens é uma área em que a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (AM) têm se mostrado extremamente úteis. A IA e o AM podem ser usados para reconhecimento de objetos, melhoria de qualidade de imagens, análise de imagens médicas, entre outras aplicações. Neste artigo, discutiremos algumas das técnicas de IA e AM usadas no processamento de imagens e como elas têm sido aplicadas em diferentes campos.
Técnicas de IA e AM no processamento de imagens
Redes Neurais Convolucionais (CNNs)
As redes neurais convolucionais (CNNs) são uma técnica de aprendizado de máquina usada para reconhecimento de objetos em imagens. Elas são capazes de aprender a reconhecer características importantes em imagens, como bordas, formas e texturas. As CNNs são formadas por várias camadas, sendo as primeiras camadas responsáveis por detectar características simples, como bordas, e as últimas camadas responsáveis por reconhecer objetos inteiros.
Redes Generativas Adversárias (GANs)
As redes generativas adversárias (GANs) são uma técnica de IA usada para gerar imagens a partir de um conjunto de imagens existentes. Elas funcionam criando dois modelos de rede neural, um gerador e um discriminador. O gerador cria novas imagens a partir de um conjunto inicial, enquanto o discriminador tenta distinguir entre as imagens geradas e as imagens originais. Com o tempo, o gerador aprende a gerar imagens que são cada vez mais semelhantes aos originais.
Transformada Wavelet
A transformada wavelet é uma técnica de processamento de sinais que é muito usada no processamento de imagens. Ela divide uma imagem em várias subimagens, chamadas de coeficientes de wavelet, que representam diferentes escalas e direções. Esses coeficientes podem ser usados para realizar uma série de tarefas, como detecção de bordas, compressão de imagens e análise de texturas.
Aplicações de IA e AM no processamento de imagens
Reconhecimento de objetos
Uma das aplicações mais comuns da IA e do AM no processamento de imagens é o reconhecimento de objetos. As CNNs são uma técnica muito utilizada para essa tarefa, sendo capazes de reconhecer uma ampla variedade de objetos em imagens. Essa capacidade é extremamente útil em diversas áreas, como segurança, identificação de doenças em plantas e animais e análise de imagens de satélite.
Melhoria de qualidade de imagens
Outra aplicação da IA e do AM no processamento de imagens é a melhoria de qualidade de imagens. GANs podem ser usadas para gerar imagens com maior resolução e clareza a partir de imagens de baixa qualidade. Isso é útil em áreas como a medicina, onde imagens de baixa qualidade podem dificultar o diagnóstico, e em vigilância por vídeo, onde imagens em baixa resolução podem prejudicar a identificação de suspeitos.
Análise de imagens médicas
A IA e o AM também têm sido muito usados na análise de imagens médicas, como radiografias, ressonâncias magnéticas e tomografias. As técnicas de processamento de imagens podem ser usadas para segmentar tecidos e órgãos, identificar tumores e outras anomalias e avaliar a progressão de doenças. Isso pode ajudar a melhorar o diagnóstico, o tratamento e o prognóstico de pacientes.
O processamento de imagens é uma área em que a IA e o AM têm desempenhado um papel cada vez mais importante. As técnicas de aprendizado de máquina e processamento de imagens podem ser usadas para reconhecimento de objetos, melhoria de qualidade de imagens, análise de imagens médicas, entre outras aplicações. Com o aumento da quantidade de dados e imagens disponíveis, espera-se que essas técnicas se tornem ainda mais poderosas e úteis no futuro.
Conclusão
A IA e o AM têm se desenvolvido rapidamente nos últimos anos, com um impacto significativo em diversos campos. Embora a IA seja frequentemente associada com a criação de sistemas inteligentes, o AM é uma técnica específica que permite que esses sistemas aprendam e se adaptem ao longo do tempo. As técnicas de AM, como as redes neurais, algoritmos genéticos e árvores de decisão, permitem que os sistemas aprendam a partir dos dados, o que os torna capazes de realizar tarefas cada vez mais complexas. Com sua ampla gama de aplicações, a IA e o AM têm o potencial de revolucionar a maneira como vivemos e trabalhamos.
Referências
Alpaydin, E. (2010). Introduction to machine learning. Cambridge, MA: MIT Press.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
Russell, S. J., & Norvig, P. (2010). Artificial intelligence: A modern approach. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., … & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. In Advances in neural information processing systems (pp. 2672-2680).
Mallat, S. G. (1989). A theory for multiresolution signal decomposition: the wavelet representation. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, 11(7), 674-693.
Shin, H. C., Roth, H. R., Gao, M., Lu, L., Xu, Z., Nogues, I., … & Summers, R. M. (2016). Deep convolutional neural networks for computer-aided detection: CNN architectures, dataset characteristics and transfer learning. IEEE transactions on medical imaging, 35(5), 1285-1298.
Ledig, C., Theis, L., Huszár, F., Caballero, J., Cunningham, A., Acosta, A., … & Shi, W. (2017). Photo-realistic single image super-resolution using a generative adversarial network. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 4681-4690).
Wang, G., Li, W., Aerts, H., & Ourselin, S. (2019). Automated pulmonary nodule detection from CT images using a hybrid deep convolutional neural network. IEEE transactions on medical imaging, 38(8), 1875-1886.
1Discente do curso de Engenharia de Controle e Automação na Universidade São Judas Tadeu