Público-Alvo: Iniciantes

A inteligência artificial (IA) é uma área da ciência da computação que busca desenvolver sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Esses sistemas são projetados para aprender, raciocinar, reconhecer padrões, tomar decisões e resolver problemas de forma autônoma. Neste artigo, vamos explorar os conceitos básicos da inteligência artificial e suas aplicações em diferentes áreas.

Exemplos:
1. Algoritmo de aprendizado de máquina:

• 
  

  Código:

  
  

   from sklearn import datasets
  
   from sklearn.model_selection import train_test_split
  
   from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
  
  
  
   # Carregar conjunto de dados de exemplo
  
   iris = datasets.load_iris()
  
   X = iris.data
  
   y = iris.target
  
  
  
   # Dividir o conjunto de dados em treinamento e teste
  
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
  
  
  
   # Criar um classificador KNN
  
   knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
  
  
  
   # Treinar o classificador com os dados de treinamento
  
   knn.fit(X_train, y_train)
  
  
  
   # Fazer previsões com o classificador treinado
  
   y_pred = knn.predict(X_test)
  
  
  
   # Avaliar a precisão do classificador
  
   accuracy = knn.score(X_test, y_test)
  
  
  
   print("Precisão:", accuracy)

  
  


• Comentários:
  Este exemplo ilustra um algoritmo de aprendizado de máquina simples, chamado K-Nearest Neighbors (KNN). Ele utiliza um conjunto de dados de exemplo chamado Iris, que contém informações sobre diferentes espécies de flores. O algoritmo é treinado com os dados de treinamento e, em seguida, faz previsões com base nos dados de teste. A precisão do classificador é avaliada para medir sua eficácia.

2. Processamento de linguagem natural (PLN):

• 
  

  Código:

  
  

   import nltk
  
   from nltk.tokenize import word_tokenize
  
   from nltk.corpus import stopwords
  
  
  
   # Texto de exemplo
  
   text = "A inteligência artificial está revolucionando a forma como interagimos com a tecnologia."
  
  
  
   # Tokenização do texto em palavras
  
   tokens = word_tokenize(text)
  
  
  
   # Remoção de stopwords
  
   stop_words = set(stopwords.words('portuguese'))
  
   filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stop_words]
  
  
  
   print(filtered_tokens)

  
  


• Comentários:
  Neste exemplo, utilizamos a biblioteca NLTK (Natural Language Toolkit) para realizar o processamento de linguagem natural. O texto de exemplo é tokenizado em palavras individuais e, em seguida, as stopwords (palavras comuns que não contribuem para o significado) são removidas. O resultado é uma lista de palavras relevantes para análise posterior.

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