O Google está disponibilizando gratuitamente um dos seus cursos internos projetados originalmente para ajudar funcionários da casa a trilharem sua carreira em Machine Learning e Inteligência Artificial. Segundo a companhia, mais de 18 mil funcionários foram matriculados no curso Machine Learning Crash Course (MLCC).
O curso foi publicado no novo site do Google pensado para facilitar o acesso ao aprendizado da tecnologia, o Learn with Google AI. Anunciado pela gigante de tecnologia nessa quinta-feira (28), o site também visa ser uma central para aqueles que querem aprender mais sobre os conceitos e desenvolvimento da IA, assim como aprender a aplicá-la a problemas do mundo
O Machine Learning Crash Course conta com aproximadamente 15 horas de duração. O programa traz visualizações interativas e vídeos com pesquisadores da própria companhia, além de mais de 40 exercícios práticos.
O curso foi pensado para iniciantes em aprendizado de máquina, embora o Google recomenda que os alunos saibam conceitos básicos de programação e Python.
A companhia ainda espera lançar outros cursos como o MLCC em sua plataforma em breve. Por enquanto, você já pode acessar o curso neste link.
Para que serve a Inteligência Artificial?
O principal valor da inteligência artificial (AI) gira em torno da automação de processos. Ou seja, em qualquer ambiente onde utilizamos seres humanos para completar tarefas repetitivas, a AI pode ajudar. Inteligência artifical e machine learning ensinam os computadores a reconhecer padrões em dados não estruturados e transformá-los em dados estruturados de forma a permitir que uma resposta automática seja aplicada.
Existem inúmeros exemplos – câmeras HD em fábricas ou armázens, utilizadas para reconhecimento de imagem com o objetivo de melhorar o controle de qualidade ou realizar o gerenciamento de inventário. Fornecedores de varejo que buscam o apoio de sistemas de vídeo para reconhecer e processar comportamentos de clientes. Ou até o reconhecimento de imagens no campo da medicina, como no caso dos raios-x e ressonâncias magnéticas.
Outro exemplo é o setor de seguros, que utiliza a AI para auxiliar na análise das estimativas sobre reivindicações: uma imagem de um carro acidentado ou outro dano de propriedade pode ser processada em tempo real no banco de dados da empresa, dando uma estimativa instantânea para um pagamento de reivindicação, tudo sem a necessidade de enviar uma pessoa para avaliar o dano.
Os analistas do setor estimam que a AI será incorporada em quase todas as novas atualizações de software até 2020. No entanto, as organizações que se adaptarem mais cedo a essa mudança de paradigma no mercado terão maiores vantagens competitivas.
Não tema os robôs: como AI pode impulsionar o seu negócio
Muitas das tarefas que a inteligência artificial substitui, antes necessitavam recursos humanos que agora estão disponíveis para realocação a setores mais críticos e estratégicos do negócio. Entretanto, apesar das economias consideráveis, a história dos “robôs estão nos substituindo” ainda é continuamente contada. Com isso, o que se perde muitas vezes é a verdadeira oportunidade em desbloquear novas opções e conceitos que não eram economicamente viáveis no passado. AI possibilita novos projetos e inovações que anteriormente eram consideradas muito onerosas ou demoradas.
Um novo projeto não seria rentável e nem poderia ser viabilizado com altos custos de operações 100% manuais, mas se o custo puder ser reduzido em 50% com o uso de IA, o projeto passa a ser possível. Ao aproveitar a inteligência artificial, os funcionários mais criativos abrirão uma gama mais ampla de oportunidades. Um executivo ou profissional de TI que decide quando e como colocar a IA para trabalhar, poderá deixar de considerar quais projetos valiosos são descartados devido a tarefas repetitivas e custosas.
Áreas onde a AI pode auxiliar na automação incluem suporte ao cliente, fabricação e controle de qualidade. A entrevista de trabalho é outro caso de uso emergente, em que há o uso de processamento de vídeo para tornar a identificação dos intangíveis de um candidato mais mensuráveis. Certas expressões faciais e outros comportamentos humanos são repetidamente bem-sucedidos nas situações de vendas, por exemplo. O mesmo provavelmente é verdadeiro para serviços ao cliente e outros aspectos interativos também. A inteligência artificial nos ajuda a identificar esses padrões com mais facilidade.
Em uma pesquisa recente realizada pela Capgemini, a empresa afirmou que a AI criará mais empregos do que destruirá. Tal como formas anteriores de tecnologia criaram mais valor do que eliminaram. Colocar AI para automatizar tarefas comerciais básicas pode resultar em melhor qualidade de serviço, melhor experiência do cliente, melhor implementação do projeto e menor custo. Por exemplo, os caminhões automatizados de carga: além de economizarem dinheiro com motoristas assalariados, são capazes de rodar 24 horas, sete dias por semana, sem paradas. As vantagens podem variar, como no caso do envio de alimentos perecíveis transportados em um veículo autônomo, que podem chegar dois a três dias antes nas prateleiras da loja, o que reduz o desperdício e melhora a qualidade.
Rastrear, andar, executar
O Gartner nos diz que os data centers que não conseguirem aplicar AI e machine learning deixarão de ser operacionais e economicamente viáveis até 2020. Esta não é meramente a tecnologia de ficção científica que vemos no cinema. Ela não deve mais ser considerada abstrata, mas fundamental para a viabilidade de quase qualquer organização, independentemente da indústria.
No curto prazo, o departamento de TI não estará necessariamente dirigindo o negócio para a AI, mas sim o contrário. A linha de negócios servirá como determinante para que a TI se direcione a utilizar a AI. Em muitas organizações, a inteligência artificial pode começar como um projeto de pesquisa único fora do “TI tradicional”.
À medida que esses projetos são bem-sucedidos e o custo da AI diminui, os projetos passarão para a TI em uma escala e integração maior em relação ao resto do processamento de dados estruturados, que ocorre dentro do departamento. Embora a inteligência artificial processe dados não estruturados – vídeo, imagens, áudio, etc. – ela produz dados estruturados que precisam ser integrados com outros para formar uma solução completa.
Considere o exemplo de um ajudante ou recepcionista automatizado na loja de ferragens local. Um cliente pode entrar, segurar o parafuso ou o que quer que esteja procurando na frente de uma câmera e o dispositivo irá dizer em qual corredor o objeto está e se existe peças em estoque. O reconhecimento de imagem ainda precisa de treinamento específico para AI, mas o sistema pode se integrar ao catálogo de produtos e aos sistemas de controle de estoque.
Uma maneira de começar é com um pequeno esforço de Pesquisa e Desenvolvimento patrocinado por um executivo fora dos grupos operacionais normais. Experimente algumas ideias, mas dê capacidade de inovar à equipe e permita a criação de protótipos em algumas soluções. Revise e veja se algum produto pode ser enviado à produção. Peça à equipe que repita esse processo até que existam alguns sucessos antes de tentar incorporar os resultados.
Deixe os dados serem seu guia
Em primeiro lugar, as organizações precisam decidir onde vão executar tarefas de AI – em nuvem pública ou nuvem privada. Deixe os dados serem seu guia. Na inteligência artificial, grandes conjuntos de dados ganham quando se trata de treinar redes neurais, então as organizações precisam fazer o trabalho da inteligência artificial onde seus dados existem.
Os dados têm gravidade – é muito caro, demorado e complexo mover um grande conjunto de dados, de modo que o projeto precisa se mover para os dados, e não o contrário. Se os dados forem on-premise e serão integrados em outro conjunto de dados estruturados on-premise, então faz sentido executar seus projetos AI no mesmo local. Se os conjuntos de dados forem gerados na nuvem pública como parte de um porfolio de web services ou gerados por IoT, faz mais sentido então executar seus dados de AI neste local.
Todas as indústrias – sem exceção – serão afetadas pela inteligência artificial, mas por que e como não é totalmente previsível. Os vencedores não serão necessariamente as maiores empresas ou as que têm o melhor marketing, mas sim as mais adaptáveis e inovadoras. Os líderes da AI irão reformular a forma como os negócios são conduzidos – e, em alguns sentidos, oferecer às empresas de todas as formas e tamanhos novas oportunidades para inovar.
