Para estruturar a enquete, destacamos as seguintes teorias de aprendizagem, a saber: Comportamentalista, Construtivista, Sociointeracionista, Racionalista e Aprendizagem Significativa.
Organize seus estudos dos principais pensadores da Educação
A abordagem comportamentalista analisa o processo de aprendizagem, desconsiderando os aspectos internos que ocorrem na mente do agente social, centrando-se no comportamento observável. Essa abordagem teve como grande precursor o norte-americano John B. Watson, sendo difundida e mais conhecida pelo termo Behaviorismo.
Mediante estudos e explanações, podemos dizer que a teoria da assimilação de David Paul Ausubel (1989), ou teoria da aprendizagem significativa, é uma teoria cognitivista e procura explicar os mecanismos internos que ocorrem na mente humana com relação ao aprendizado e à estruturação do conhecimento.
Tipos de aprendizagem: conheças os 7 existentes e identifique o seu
Adaptadores, assimiladores, divergentes e convergentes são os quatro estilos de aprendizagem, segundo David Kolb.
Essas diferenças não são aleatórias. Mesmo sem saber, eles estão escolhendo métodos adequados à personalidade delas. E essa pode ser a melhor maneira de fixar conteúdos, de acordo com os especialistas, que separam o aprendizado em três tipos: visual, auditivo e cinestésico.
O aprendizado de máquina é realizado de três formas: supervisionada, não supervisionada e de reforço.
Para facilitar o entendimento do aprendizado de máquinas na construção de um modelo de machine learning, o processo é dividido em sete etapas:
O aprendizado de máquina (em inglês, machine learning) é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.
Em 1959, Arthur Samuel definiu aprendizado de máquina como o "campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados"(livre tradução). O aprendizado automático explora o estudo e construção de algoritmos que podem aprender de seus erros e fazer previsões sobre dados.
Machine learning, ou aprendizado da máquina, é uma área da ciência da computação que permite automatizar respostas ao usuário a partir de inteligência artificial e big data. Você certamente já ouviu falar em machine learning.
Use Machine Learning nas seguintes situações: Você não pode codificar as regras: muitas tarefas humanas (como reconhecer se um e-mail é spam ou não) não podem ser adequadamente resolvidas usando uma solução simples (determinística) baseada em regras. Um grande número de fatores pode influenciar a resposta.
A IA pode afetar gravemente o direito à privacidade e à proteção de dados. Ela pode ser usada, por exemplo, em equipamentos de reconhecimento facial ou para rastreio online e criação de perfis de indivíduos.
Portanto, a Inteligência Artificial é a tecnologia que propicia máquinas inteligentes para resolver problemas, aumentando a produtividade e aprimorando áreas como saúde, finanças, marketing e vendas, atendimento ao cliente e agricultura. Continue lendo e veja 8 exemplos de aplicações de I.A em nosso dia a dia.
Confira algumas áreas que já adotaram a Inteligência Artificial e como otimizaram seus processos:
A Inteligência Artificial funciona em processos que, muitas vezes, não percebemos com as experiências diárias. Um exemplo são os smartphones, que fazem recomendações personalizadas e mostram resultados de pesquisa relevantes de acordo com o que aprendem do comportamento do consumidor.
Tratamentos contra alguns tipos de câncer também se desenvolvem com a ajuda dela. Um exemplo atual de Inteligência Artificial na medicina é a Stratasys, que anunciou mobilização global dos recursos e experiência em impressão 3D da empresa para ajudar no combate à pandemia atual da Covid-19.
Especificamente nas empresas, a inteligência artificial é utilizada como forma de potencializar os resultados, aumentar a produtividade e economizar tempo. Ela pode ser implementada em diversos setores para melhorar o desempenho de tarefas e ajudar os profissionais de gestão a mapear processos.
Veja algumas aplicações práticas da IA:
A Inteligência Artificial (IA) também é um campo da ciência, cujo propósito é estudar, desenvolver e empregar máquinas para realizarem atividades humanas de maneira autônoma. Também está ligada à robótica, ao Machine Learning (Aprendizagem de Máquina), ao reconhecimento de voz e de visão, entre outras tecnologias.
Tipos de inteligência artificial
Como é criada a inteligência artificial Uma tecnologia baseada em inteligência artificial é criada através de programação computacional, como já mencionamos. Mas isso é feito dentro de parâmetros diferentes da programação convencional.
O termo "inteligência artificial" representa um conjunto de software, lógica, computação e disciplinas filosóficas que visa fazer com que os computadores realizem funções que se pensava ser exclusivamente humanas, como perceber o significado em linguagem escrita ou falada, aprender, reconhecer expressões faciais e ...
A inteligência artificial irá transformar todas as indústrias, mas nós precisamos entender os seus limites. A principal limitação da IA é que ela aprende com os dados. Não há outra maneira de incorporar conhecimento a ela. Isso significa que qualquer imprecisão nos dados se refletirá nos resultados.
Ela já é melhor que seres humanos em algumas tarefas Depois disso, a IA continuou em desenvolvimento e hoje já consegue fazer diagnósticos de câncer com maior precisão que os médicos. Sua taxa de acerto é de 90%, em comparação a 50% no caso dos seres humanos.