Outras fabricantes de semicondutores também têm aproveitado o momento e vivem dias de altas, com destaque para a Arm Holdings e a AMD. Com esse desempenho, a empresa está elevando o seu valor de mercado em US$ 247 bilhões só neste pregão, https://mundo-nipo.com/tecnologia-e-ciencia/29/02/2024/teste-de-software-como-se-tornar-um-analista-de-qa/ segundo levantamento da WHG. Só o valor desse aumento equivale a todo o valor de mercado de Petrobras, Vale e Itaú juntas. Os números representam uma alta de 769% no lucro da companhia em relação ao quarto trimestre de 2022.
Sobre as novidades, a Teste de software: como se tornar um analista de QA? usada para recriar voz de cantores também tem sido um tópico novo para quem usa ferramentas. É por isso que as novidades desse universo são muitas.O boom da inteligência artificial do ChatGPT foi apenas o começo de muita coisa que tem surgido para inovar processos e criações. Um sistema de Inteligência Artificial pode desenvolver processos que envolvem correlações, regressões, estruturação de análises dos dados gerados etc. que servem de base para executivos tomarem decisões. A IA pode auxiliar na simplificação de processos de análise, especialmente uma empresa que preza pela tomada de decisão baseada em dados, ou data driven. O objetivo geral da IA é criar máquinas que possam operar com o mesmo nível de capacidade cognitiva que os humanos, ou até superá-lo em alguns casos.
Veja fotos do homem que ‘viaja no tempo’ com Inteligência Artificial
Pessoas desenvolvedoras de software e cientistas de dados são diretamente afetados pela IA, pois utilizam algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para criar e aprimorar aplicações e sistemas ou utilizam APIs que fazem uso desses algoritmos. A área de Inteligência Artificial e Machine Learning foi criada visando desenvolver sistemas que possam executar tarefas complexas de forma eficiente e autônoma. Sendo a área de Machine Learning uma subárea da Inteligência Artificial, que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitem às máquinas aprender a partir de dados e melhorar seu desempenho ao longo do tempo.
Seja como for, o importante é que atualmente todo mundo já reconhece que a inteligência artificial é uma realidade. A ideia era de que máquinas jamais poderiam ter características que lembrassem a inteligência, uma qualidade exclusivamente humana. Nos anos de 1940 e 1950, um número de pesquisadores exploraram a conexão entre neurologia, teoria da informação e cibernética. Alguns deles construíram máquinas que usaram redes eletrônicas para exibir inteligência rudimentar, como as tartarugas de W. Muitos desses pesquisadores se reuniram para encontros da Sociedade teleológica da Universidade de Princeton e o Ratio Club na Inglaterra. Em 1960, esta abordagem foi abandonada, apesar de seus elementos serem revividos na década de 1980.
Impactos da Inteligência Artificial na sociedade
Você pode pensar no deep learning como “aprendizado de máquina escalável” como observou Lex Fridman na mesma palestra do MIT acima. O aprendizado de máquina clássico, ou “não profundo”, depende mais da intervenção humana para aprender. Especialistas humanos determinam a hierarquia dos recursos para entender as diferenças entre as entradas de dados, geralmente exigindo dados mais estruturados para aprender. De lá para cá, mutos avanços foram feitos no campo da ciência da computação, da robótica e da inteligência artificial, de tal maneira que esses conceitos e elementos fazem parte do nosso cotidiano.
