Conheça os 10 softwares de Inteligência Artificial mais utilizados em programação:
- TensorFlow: Um software de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvido pela Google. Ele é usado para treinar e implementar modelos de IA em uma ampla variedade de aplicativos, como processamento de imagens, reconhecimento de voz e tradução automática.
- PyTorch: Um software de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvido pelo Facebook. Ele é amplamente utilizado para treinar e implementar modelos de IA em uma variedade de aplicativos, como processamento de linguagem natural, reconhecimento de voz e visão computacional.
- Keras: Um software de aprendizado de máquina de código aberto que fornece uma interface de alto nível para treinar e implementar modelos de IA. Ele é usado principalmente para processamento de imagens, reconhecimento de voz e classificação de texto.
- Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): Um software de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvido pela Microsoft. Ele é usado para treinar e implementar modelos de IA em uma ampla variedade de aplicativos, como visão computacional, processamento de linguagem natural e reconhecimento de voz.
- Scikit-learn: Uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto para Python. Ele é usado para implementar uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo regressão, classificação e agrupamento.
- Theano: Uma biblioteca de computação numérica de código aberto que permite definir, otimizar e avaliar expressões matemáticas que envolvem matrizes multidimensionais. Ele é usado principalmente para treinar modelos de redes neurais profundas.
- IBM Watson Studio: Um software de análise de dados baseado em nuvem que fornece ferramentas para criar e treinar modelos de aprendizado de máquina. Ele é usado principalmente para aplicativos de processamento de linguagem natural, análise de sentimentos e previsão de negócios.
- Google Cloud AI Platform: Uma plataforma de aprendizado de máquina baseada em nuvem que permite treinar e implementar modelos de IA em escala. Ele é usado para uma ampla variedade de aplicativos, como visão computacional, reconhecimento de voz e processamento de linguagem natural.
- Amazon SageMaker: Uma plataforma de aprendizado de máquina baseada em nuvem que fornece ferramentas para criar, treinar e implementar modelos de IA em escala. Ele é usado principalmente para aplicativos de reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e previsão de negócios.
- H2O.ai: Um software de aprendizado de máquina de código aberto que fornece ferramentas para criar e treinar modelos de IA. Ele é usado principalmente para aplicativos de análise preditiva, como previsão de vendas e detecção de fraudes.
10 MELHORES LIVROS SOBRE SOFTWARE PARA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- “Python Machine Learning” de Sebastian Raschka: Este livro aborda algoritmos de aprendizado de máquina e processamento de dados usando a linguagem de programação Python.
- “Deep Learning” de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville: Este livro cobre uma ampla variedade de técnicas de aprendizado profundo, incluindo redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes e redes generativas adversárias.
- “Reinforcement Learning: An Introduction” de Richard S. Sutton e Andrew G. Barto: Este livro fornece uma introdução abrangente à teoria e prática do aprendizado por reforço.
- “The Hundred-Page Machine Learning Book” de Andriy Burkov: Este livro apresenta conceitos de aprendizado de máquina de forma concisa e prática, incluindo algoritmos supervisionados e não supervisionados.
- “Data Science from Scratch” de Joel Grus: Este livro aborda os fundamentos da ciência de dados, incluindo manipulação de dados, visualização e algoritmos de aprendizado de máquina.
- “Pattern Recognition and Machine Learning” de Christopher Bishop: Este livro fornece uma introdução a algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados.
- “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow” de Aurélien Géron: Este livro ensina a usar as bibliotecas de aprendizado de máquina Scikit-Learn e TensorFlow com exemplos práticos.
- “Artificial Intelligence with Python” de Prateek Joshi: Este livro ensina a usar a linguagem de programação Python para construir aplicativos de Inteligência Artificial.
- “Machine Learning Yearning” de Andrew Ng: Este livro é uma coleção de notas de aula de Andrew Ng sobre aprendizado de máquina e fornece orientações práticas para aplicar técnicas de aprendizado de máquina em problemas do mundo real.
- “Python for Data Analysis” de Wes McKinney: Este livro fornece uma introdução à análise de dados em Python, incluindo manipulação de dados e visualização, com exemplos práticos usando a biblioteca Pandas.
