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Slide inteligencia artificial, Notas de estudo de Matemática

Matemática

TCC sobre inteligência artificial e suas aplicações na medicina

Tipologia: Notas de estudo

2020

Compartilhado em 29/03/2020

luiz-fernando-d-avila 🇧🇷

3 documentos

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SERVIÇO NACIONAL DE APRENDIZAGEM INDUSTRIAL

DEPARTAMENTO REGIONAL DE SERGIPE

CENTRO DE EDUCAÇÃO E TECNOLOGIA

“ALBANO FRANCO/EST”

JOSÉ ADERALDO, LUIZ FERNANDO, PAULINA KAYSE, RENATA GOES

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: SUAS APLICABILIDADES COM

ÊNFASE NA MEDICINA

ORIENTADOR: RODRIGO FEBRÔNIO

ESTÂNCIA, SE

2018

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SERVIÇO NACIONAL DE APRENDIZAGEM INDUSTRIAL

DEPARTAMENTO REGIONAL DE SERGIPE

CENTRO DE EDUCAÇÃO E TECNOLOGIA

“ALBANO FRANCO/EST”

JOSÉ ADERALDO, LUIZ FERNANDO, PAULINA KAYSE, RENATA GOES

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: SUAS APLICABILIDADES COM

ÊNFASE NA MEDICINA

ORIENTADOR: RODRIGO FEBRÔNIO

ESTÂNCIA, SE

INTRODUÇÃO

(^) Ao longo do tempo o ser humano tem buscado criar diversos objetos para facilitar suas tarefas e melhorar suas condições de vida, a partir do desenvolvimento das suas técnicas que em seguida, transformou-se em tecnologia, definida como “o conjunto formado por habilidades humanas, máquinas operatórias e estruturas materiais” (RÜDIGER, 2014, p.442).
(^) Apesar da criação do computador ser somente em meados da Segunda Guerra Mundial, em toda a história são encontrados relatos do desejo de construir objetos autônomos e inteligentes que seriam semelhantes aos humanos, podendo realizar tarefas igualmente a eles. Ideia que hoje se assemelha a inteligência artificial.
(^) A criação da inteligência artificial, portanto, surgiu do desenvolvimento desse pensamento, que entre os séculos XX e XXI irá ser solidificada como um ramo da computação, caracterizada pela criação de máquinas capazes de aprender, tendo como base a percepção de aprendizagem do próprio cérebro humano

OBJETIVO GERAL Elaborar uma pesquisa sobre a área da IA que aborde diversos tópicos que contribuam para um entendimento geral do público, enfatizando suas aplicabilidades e impactos na medicina, que constantemente apresenta grandes avanços na realização de diagnósticos, exames e cirurgias com o auxílio de IA’s. OBJETIVOS ESPECÍFICOS

(^) Informar sobre a área da inteligência artificial buscando a compreensão do leitor em relação à importância da mesma para o avanço tecnológico
Apresentar as aplicações da IA no presente
(^) Conscientizar a importância da IA no ramo da medicina

Inteligência Artificial

(^) Ramo da ciência da computação que busca desenvolver a capacidade das máquinas aprenderem, tomarem decisões, e resolverem problemas, ou seja, ela simula o cérebro humano dando quase que total autonomia a máquina.
(^) Segundo o pesquisador norte-americano Ray Kurzweil, em apenas 13 anos, a máquina irá se sobrepor ao homem e até 2030 os computadores serão mais inteligentes que os seres humanos.
(^) A pesquisa da Research and Markets realizada em 23 países – incluindo o Brasil – mostrou que, até 2025, o investimento anual na área de IA será de US$ 23 bilhões, com crescimento médio de 44,3% ao ano. E de acordo com a Gartner, a tecnologia se tornará motivadora de empregos até 2020, gerando 2,3 milhões de empregos novos enquanto elimina 1,8 milhão.

História e Evolução

(^) Em 1959 surgem termos como: Machine Learning que é quando uma máquina consegue ter a habilidade de aprender algo sem ser diretamente programada para aquilo
(^) Em 1964 foi criada a primeira IA que conversava com humanos por uma caixa de texto automaticamente, essa inteligência artificial foi chamada de ELISA e ela dava respostas usando palavras chaves e estrutura sintática
(^) No começo de 1980 surgiu o que chamamos de “sistemas especialistas”, criado por Edward Feigenbaum, são softwares que executam atividades complexas e especificas de uma área, fazendo o papel de seres humanos.

Evolução da Tecnologia da

informação

(^) A tecnologia da informação passou a ser utilizada e empregada na década de 60, onde o tema tecnológico que as organizações utilizavam era o processamento de dados. A maioria das empresas desfrutavam desse recurso direcionando o processamento centralizado de dados em grandes computadores (os chamados mainframes).
(^) Atualmente a TI é conceituada como “o conjunto dos recursos tecnológicos e computacionais para guarda de dados, geração e uso de informação e de conhecimento” segundo KENN (1996, pg. XXV)

Evolução da Tecnologia da

Informação

(^) 3º Período – A Era da Inovação e Vantagem Competitiva (1980)
Nos anos de 1980 aconteceram muitas mudanças tecnológicas, principalmente nos microcomputadores que foi possibilitado o gerenciamento de banco de dados nesses PCs.
(^) Também é destacada a criação do “Help Desk” que foi um programa feito com um objetivo de ser um Centro de Suporte ao Usuário (CSU).
(^) Porém, mesmo com todos os avanços tecnológicos os computadores ainda eram incompatíveis entre si, dificultando uma maior interação e flexibilidade dos sistemas.

Evolução da Tecnologia da

informação

(^) O 4º Período – A Era da integração e Reestruturação do Negócio (1990)
Em 1990 resolveram os problemas com a incompatibilidade criando os sistemas abertos, junto com a integração tecnológica que possibilitou e flexibilizou a troca e o acesso de informações
(^) Os dados deixam de ser apenas um conjunto de códigos que contém letras, números e dígitos e passa a ser reconhecido como
(^) Surge a gestão de dados e informações têm como objetivo a recuperação e atividades de guarda de dados e acesso às informações.

Como funciona a IA

(^) Combinação de tecnologias
(^) Funciona a partir de combinações e comparações de dados que possuem como resposta interações pela própria máquina
(^) O computador analisa várias ações, acha padrões, e prediz qual ação provavelmente será a mais bem-sucedida baseada na coleta de informação. Temos como exemplo, computadores que jogam xadrez de forma autônoma.

Machine Learning

(^) Processo no qual o computador consegue aprender com o mínimo de programação possível.
(^) Permite que a máquina aprenda as regras por conta própria a partir dos dados que lhe é apresentado, permitindo aprimorar processos e identificar tendências futuras
(^) Essa metodologia baseia-se em processos matemáticos, algoritmos, que reconhecem padrões a partir de um grande banco de dados que cada vez mais se conectam e criam informações relevantes
(^) Essas informações serão aplicadas para possíveis decisões futuras, um processo que é programado especificamente para cada ação possível

Tipos de aprendizado

(^) Aprendizado semi-supervisionado: alguns dados de base são rotulados para que o sistema comece a rotular outros dados. Outro método é o Agrupamento semi- supervisionado, os dados não são rotulados, mas possuem restrições para que o sistema possa agrupar dados semelhantes ou dados que possuam alguma relação.
(^) Aprendizado por Reforço: consiste em reforçar ou recompensar uma ação se ela for considerada positiva e punir uma ação se for considerada negativa. Logo, o sistema aprende por meio de feedback (uma determinada reação a um estímulo).

As Redes Neurais (RNAs)

(^) Desde 1950 a arquitetura dos seus modelos tem evoluído, porém, somente na atualidade, são reunidas descobertas das tecnologias que finalmente permitem de fato sua execução.
A ideia surgiu por volta de 1943, quando o neurofisiologista Warren McCulloch e o matemático Walter Pitts fizeram uma analogia entre células nervosas vivas e o processo eletrônico.
(^) Somente em 1950, junto com o avanço computacional, foi possível simular hipoteticamente uma rede neural.
Modelos matemáticos que buscam se assemelhar a estruturas neurais biológicas para atingir o mesmo funcionamento no processo de informação.
A unidade básica e fundamental da rede neural artificial é um nó, ou neurônio matemático nossa habilidade em realizar funções complexas, a capacidade de aprender, processo cognitivo e o processo de informação estão diretamente ligados aos neurônios.

Como funciona a RNA

COMO FUNCIONA A RNA

(^) RNA aprende a partir de treinamentos com exemplos de sinais que irão gerar um resultado final.
(^) Se o resultado for positivo, o sistema irá reforçar o processo daquela rede neural adicionando pontos nos neurônios que participaram do processo.
(^) Próprio sistema desenvolve a rotina de seguir o caminho que possui a maior quantidade de pontos sempre, sendo que quanto mais tentativas, mais aprimorado se torna o sistema.