O que é AI?
Uma máquina com a capacidade de realizar funções cognitivas, como perceber, aprender, raciocinar e resolver problemas são considerados para manter uma inteligência artificial.
Inteligência Artificial existe quando uma máquina tem capacidade cognitiva. O benchmark for AI é o nível humano relativo a raciocínio, fala e visão.
hoje, ai é usada em quase todas as indústrias, dando uma borda tecnológica a todas as empresas que integram a AI em escala. De acordo com McKinsey, a AI tem o potencial de criar 600 bilhões de dólares de valor no varejo, traga 50% mais valor incremental no banco em comparação com outras técnicas de análise. Em transporte e logística, o potencial salto de receita é de 89 por cento mais.
Concretamente, se uma organização usa a AI para sua equipe de marketing, ele pode automatizar tarefas mundanas e repetitivas, permitindo que o representante de vendas se concentre em tarefas como relacionamento Edifício, chumbo nutrir, etc. Um nome da empresa Gong fornece um serviço de inteligência de conversa. Cada vez que um representante de vendas faz uma ligação telefônica, os registros da máquina transcreve e analisam o bate-papo. O VP pode usar a AI Analytics e recomendação para formular uma estratégia vencedora.
em poucas palavras, a AI fornece uma tecnologia de ponta para lidar com dados complexos que é impossível de lidar com um ser humano. AI automatiza trabalhos redundantes, permitindo que um trabalhador se concentre nas tarefas de alto nível, no valor agregado. Quando a AI é implementada em escala, leva a redução de custos e aumento de receita. Tipo de inteligência artificial
inteligência artificial pode ser dividida em três subfields:
Inteligência Artificial
aprendizagem de máquina
Aprendizagem Profunda
Inteligência Artificial é um Buzzword hoje, embora este termo não seja novo. Em 1956, um grupo de especialistas avant-garde de diferentes origens decidiu organizar um projeto de pesquisa de verão na AI. Quatro mentes brilhantes lideraram o projeto; John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Universidade de Harvard), Nathaniel Rochester (IBM) e Claude Shannon (Laboratórios de Telefone Bell).
O principal objetivo do projeto de pesquisa foi enfrentar "todos os aspectos da aprendizagem ou qualquer outra característica da inteligência que possa, em princípio, ser descrita com tanta precisão, que uma máquina pode ser feita para simulá-la. "
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