INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E APRENDIZAGEM POR REFORÇO

Resumo

: Este artigo aborda a inteligência artificial (IA) e a aprendizagem por reforço, explorando seus conceitos fundamentais. É apresentado um breve histórico da IA, desde suas origens até os avanços recentes. São discutidos os conceitos básicos da IA, como neurônios artificiais, redes neurais multicamadas e sua aplicação em diferentes modelos, como Perceptron, MLP, CNN, RNN, LSTM, Autoencoder e GAN. Destaca-se a importância do processamento de informações e da capacidade de tomar decisões em situações não previamente projetadas, características fundamentais da IA. Também é explorada a aplicação da aprendizagem por reforço, uma abordagem que busca ensinar um agente a tomar ações em um ambiente para maximizar uma recompensa. Por meio de uma oficina de leitura, os participantes vivenciaram conceitos como o desafio do tabuleiro, ilustrando a importância dos pesos, valores e otimização na resolução de problemas com IA. A oficina despertou o interesse dos participantes, incentivando-os a buscar mais conhecimento e explorar as aplicações práticas da IA em diferentes contextos. Esse trabalho oferece uma introdução prática e cativante aos conceitos de IA e aprendizagem por reforço, conectando os leitores aos fundamentos dessas áreas e os inspirando a contribuir para soluções inovadoras.