DEFINIÇÃO E ESTRUTURA DE IA

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• A Inteligência Artificial (IA) é a área da ciência da computação que desenvolve sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como raciocínio, aprendizado, percepção e tomada de decisões.​

• Características da IA.

  • Aprendizado: Capacidade de aprender com dados (Machine Learning).

  • Tomada de Decisão: Avaliação de opções para escolher a melhor ação.

  • Reconhecimento de Padrões: Processamento de imagens, textos e sons.

  • Autonomia: Sistemas podem operar sem intervenção humana.​

• Tecnologia e modelos.

  • Modelos Prontos (APIs): OpenAI (GPT-4), Google Vertex AI, Amazon Bedrock e outros.

  • Modelos Open-Source: LLaMA, Mistral, BERT, spaCy, Hugging Face.

  • Técnicas de IA:

    • Machine Learning: Aprende com dados históricos.

    • Processamento de Linguagem Natural (NLP): Trabalha com textos (GPT, BERT, etc.).

    • Computer Vision: Para análise de imagens e OCR.

• Ferramentas Recomendadas.

  • Linguagem => Python, JavaScript.

  • Bibliotecas de IA => TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, spaCy.

  • OCR para Textos => PyMuPDF, Tesseract OCR, AWS Textract.

  • Banco de Dados => PostgreSQL, MongoDB, Firebase.​

• Infraestrutura e Computação.

  • Servidores (Cloud, On-Premise)

  • Cloud para IA => AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure AI.

  • GPUs e TPUs para treinamento

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Proposta.

• Fazer a definição da IA a ser implementada com as áreas envolvidas.

  • O que a IA precisa fazer?

  • Quais são as possíveis entradas?

  • Quais são as saídas desejadas?

  • A IA tomará decisões ou apenas fará análises?

• Coletar, analisar e preparar os dados.

  • Onde os dados estão armazenados? (Bancos de dados, PDFs, APIs)

  • Os dados estão limpos e estruturados? (Remover duplicidades, normalizar textos)

• Criar um Protótipo.

  • Mapeamento operacional.

• Definir a Tecnologia e o Modelo.​

• Definir a Infraestrutura e Computação.​

• Fazer o desenvolvimento da IA.​

• Fazer a implantação da IA com as áreas envolvidas.​

• Fazer o monitoramento.

  • Avaliar a performance (tempo de resposta, qualidade das previsões).

  • Trabalhar na evolução da IA.