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Inteligência Artificial: Como Funciona e como Podemos Usá-la para Criar um Mundo Melhor

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  • Autor
  • Coleção
  • ISBN 9789896688721
  • PVP 20.99 € (IVA incluído)
  • preço fixo até
  • 1ª Edição março de 2020
  • Edição atual 1
  • Páginas 336
  • Apresentação capa mole
  • Dimensões 150x230x22,5 mm
  • Disponibilidade
    Disponível
  • Onde comprar

«Um olhar positivo e divertido ao fantástico potencial de juntar a criatividade humana com máquinas poderosas.» — Steven D. Levitt, coautor de Freakonomics

Uma visão acessível da inteligência artificial: o que é, como funciona, de onde veio e como aproveitar o seu potencial.

Dezenas de vezes ao longo do dia interagimos com máquinas inteligentes que estão constantemente a aprender com a riqueza de dados agora ao seu dispor. Essas máquinas, de smartphones a robots que falam e carros autónomos, estão a refazer o mundo no século XXI da mesma maneira que a Revolução Industrial o fez no século XIX.

Este livro, escrito por dois dos principais cientistas de dados da atualidade, assenta numa premissa simples: se quer compreender o mundo moderno, precisa de conhecer um pouco da linguagem matemática falada pelas máquinas inteligentes. E é isso que este livro explica, mas de uma maneira não convencional, ancorada em histórias e não em equações. 

Ficará a conhecer um elenco fascinante de personagens históricas que têm muito a ensinar-lhe sobre dados, probabilidade e melhor raciocínio. Ao longo do caminho, verá como essas mesmas ideias se estão a desenrolar na era moderna de big data e de máquinas inteligentes — e como essas tecnologias em breve o ajudarão a superar algumas das suas fraquezas cognitivas, permitindo-lhe levar uma vida mais feliz, mais saudável e mais realizada.

Quando a criatividade humana e o potencial das máquinas se juntam, não há limites para o que se pode fazer para criar um mundo melhor.

 

Nick Polson é professor de Econometria e Estatística na Chicago Booth School of Business. Nasceu em Inglaterra, estudou Matemática, em Oxford e doutorouse em Estatística Bayesiana, ramo da estatística que usa a probabilidade como uma medida condicional de incerteza associada à ocorrência de um evento, dada a informação disponível. Trabalha em investigação em inteligência de máquinas, aprendizagem profunda e métodos computacionais. 

James Scott é professor associado de Estatística na Universidade do Texas, em Austin. Como estatístico e cientista de dados, estuda a inferência bayesiana — avaliação de hipótese pela máxima verossimilhança, fundamental para métodos computacionais relacionados com inteligência, dados ou linguística. Colaborou com cientistas numa ampla variedade de áreas, incluindo assistência médica, segurança nuclear, linguística, ciência política, finanças, administração, astronomia, neurociência, transportes e biologia molecular. Também trabalhou com clientes de diversos setores, desde startups de tecnologia até multinacionais.