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Glossário de IA

Visão computacional

Visão computacional é um campo da inteligência artificial que permite aos computadores interpretar e entender imagens e vídeos, reconhecendo objetos, textos e cenas quase como as pessoas fazem.

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Neste guia

  1. 1O que significa visão computacional
  2. 2Por que a visão computacional importa

O que significa visão computacional

Para um computador, uma imagem é apenas uma grade de pontos coloridos. Visão computacional é o conjunto de técnicas de IA que transforma esses pontos em significado - identificando que uma foto contém um carro, um rosto ou uma linha de texto escrito à mão.

Um exemplo comum é o aplicativo de fotos do seu celular agrupando imagens por pessoa, ou um aplicativo bancário lendo um cheque que você fotografou. Nos dois casos, a visão computacional está extraindo informação útil de imagens brutas.

Por que a visão computacional importa

A visão computacional impulsiona muitas automações práticas, e as ferramentas de IA modernas a tornam utilizável sem trabalho técnico aprofundado. Saber o que ela pode fazer ajuda você a identificar tarefas que vale a pena automatizar.

Permite automações que leem recibos, documentos de identificação e outros documentos
Ferramentas de IA multimodal levam a visão computacional para os criadores no-code
Apoia tarefas como controle de qualidade e organização de imagens
Amplia os tipos de fluxo de trabalho de IA que você pode criar

Perguntas frequentes

Geralmente não. Ferramentas de IA multimodal modernas cuidam da compreensão de imagens por você, então dá para criar automações baseadas em imagens com ferramentas no-code sem estudar visão computacional a fundo.

Mais termos de IA

Modelo de linguagem grande (LLM)Um modelo de IA treinado com enormes quantidades de texto para entender e gerar linguagem humana.Aprendizado de máquinaUm ramo da IA em que os computadores aprendem padrões a partir de dados, em vez de receber regras fixas e explícitas.Aprendizado profundoUm tipo de aprendizado de máquina que usa redes neurais em camadas para aprender padrões complexos a partir de grandes volumes de dados.

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