Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

A inteligência artificial não começou com os grandes modelos generativos. Conhecer as origens na conferência de Dartmouth (1956), os 'invernos da IA', os sistemas especialistas simbólicos e a transição para o aprendizado baseado em dados estatísticos oferece perspectiva histórica para discernir modismos de revoluções permanentes.

1. Taxonomia do Aprendizado de Máquina

Classificação estrutural dos paradigmas de inteligência artificial:

• IA Simbólica (Baseada em Regras): Sistemas especialistas que dependem de regras lógicas rígidas codificadas por humanos (if/then);
• Aprendizado Supervisionado: O modelo aprende a partir de pares de dados de entrada e rótulos conhecidos (rotulados por humanos);
• Aprendizado Não Supervisionado: O algoritmo descobre agrupamentos (clusters) e padrões intrínsecos sem rótulos prévios;
• Aprendizado por Reforço (RL): O agente interage com um ambiente recebendo recompensas e punições para aprender políticas ótimas.

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