Com a era da tecnologia, a IA proporciona mudanças em muitos sectores. A IA transformou a forma como trabalhamos e vivemos, automatizando tarefas, analisando dados e criando conhecimentos. No entanto, desbloquear o poder da IA geralmente exige despesas, o que pode torná-lo inacessível para vários usuários. Não será fascinante quando dizemos que aqui está um tesouro de ferramentas de IA gratuitas prontas para serem usadas a partir da riqueza de IA que o Chat GPT fornece, tudo sem nenhum custo?
Para este artigo, compilámos uma lista de ferramentas de IA gratuitas que o ajudará a dotar-se das competências necessárias no mundo da IA.
Porquê utilizar ferramentas de IA gratuitas?
Em primeiro lugar, vamos explorar a razão pela qual essas ferramentas de IA gratuitas são necessárias antes de entrarmos no mundo emocionante das ferramentas de IA gratuitas.
1. Custo-eficaz
A relação custo-eficácia é uma das vantagens mais significativas da utilização de ferramentas de IA gratuitas. O problema é que as soluções tradicionais de IA podem ter um custo demasiado elevado para permitir a sua utilização por indivíduos, empresas em fase de arranque e pequenas empresas. A utilização de ferramentas de IA gratuitas permite que qualquer pessoa tenha acesso ao poder da IA com Soluções de IA sem custos elevados.
2. Maior acessibilidade
As ferramentas de IA gratuitas alargam a acessibilidade da tecnologia de IA. Independentemente dos recursos financeiros, permitem aos indivíduos e às organizações tirar partido da IA para resolver problemas do mundo real, explorar projectos criativos e aumentar a produtividade.
Lista de ferramentas de IA gratuitas por Chat GPT
Agora, vamos explorar uma seleção de ferramentas de IA gratuitas do Chat GPT, juntamente com exemplos que ilustram as suas capacidades.
1. TensorFlow
- Caraterísticas: Quadros de aprendizagem automática de fonte aberta: fluxos tensoriais. Graças ao seu ecossistema abrangente de ferramentas, bibliotecas e recursos comunitários, é um dos melhores para a aprendizagem profunda e as redes neuronais.
- Utilização: O TensorFlow tem uma ampla distribuição mundial, sendo especialmente comum nos Estados Unidos, na China e na Índia. Trata-se de um domínio ativo de investigação e implementação industrial, que abrange áreas como a aprendizagem profunda, a PNL, a visão computacional e outras.
- Exemplo: Pretende criar um modelo de aprendizagem profunda para classificar imagens. Torna-se mais fácil desenvolver e afinar o seu modelo com o TensorFlow.
2. PyTorch
- Caraterísticas: O PyTorch é outra poderosa ferramenta de aprendizagem automática que se destaca pela flexibilidade e pelos múltiplos cálculos. É amplamente utilizada para tarefas de processamento de linguagem natural (PNL) e de visão por computador.
- Utilização: O PyTorch é uma ferramenta favorita entre investigadores e profissionais, particularmente nos Estados Unidos, Canadá e Reino Unido. Ganhou força na comunidade de aprendizagem profunda pela sua flexibilidade e gráfico de computação dinâmico.
- Exemplo: Está a trabalhar num projeto de análise de sentimentos para dados de redes sociais. O gráfico de computação dinâmica do PyTorch pode ajudá-lo a conceber e treinar eficazmente o seu modelo de PNL.
3. scikit-learn
- Caraterísticas: O sci-kit-learn é uma ferramenta popular para a aprendizagem automática em Python, oferecendo ferramentas simples e eficientes para a extração e análise de dados.
- Utilização: O Scikit-learn goza de popularidade nos Estados Unidos, na Europa e na Ásia. Utilizada principalmente para tarefas de aprendizagem automática e extração de dados, esta ferramenta inestimável serve cientistas de dados e engenheiros em todo o mundo.
- Exemplo: O scikit-learn oferece muitos algoritmos e ferramentas para simplificar as suas tarefas de aprendizagem automática.
4. OpenCV
- Caraterísticas: A OpenCV (Open Source Computer Vision Library) é uma ferramenta versátil para aplicações de visão computacional. É utilizada principalmente para imagem e análise de vídeo.
- Utilização: A nível mundial, as pessoas confiam no OpenCV, especialmente nos Estados Unidos, na Rússia e na Índia. Esta ferramenta indispensável conduz tarefas de visão por computador e é fundamental na robótica, no processamento de imagens e noutras aplicações.
- Exemplo: O OpenCV simplifica tarefas complexas de visão por computador quando se está a desenvolver um sistema para detetar objectos em fluxos de vídeo em tempo real. Além disso, fornece várias ferramentas para deteção de objectos, seguimento e muito mais.
5. NLTK
- Caraterísticas: NLTK (Natural Language Toolkit) é uma biblioteca Python para trabalhar com dados de linguagem humana. É uma ferramenta inestimável para processamento de texto e tarefas de PNL. Veja também, As melhores ferramentas de IA da Bard.
- Utilização: O NLTK é popular nos Estados Unidos e na Europa, especialmente no Reino Unido e nos Países Baixos. É uma ferramenta de investigação e aplicação de processamento de linguagem natural (PNL) de referência.
- Exemplo: Se pretende construir um chatbot que compreenda e gere respostas semelhantes às humanas, o NLTK fornece modelos de linguagem pré-construídos e funções de processamento de texto para facilitar a sua tarefa.
6. spaCy
- Caraterísticas: O spaCy é uma biblioteca de PNL popular que se destaca no processamento de grandes volumes de dados de texto de forma rápida e eficiente.
- Utilização: O spaCy é largamente adotado nos Estados Unidos, na Alemanha e em França, onde encontra aplicação em várias tarefas de PNL, como a análise de texto e o reconhecimento de entidades
- Exemplo: Quando se aborda um projeto que requer o reconhecimento de entidades nomeadas ou a marcação de parte do discurso, os modelos pré-treinados do spaCy e as APIs de fácil utilização vêm em socorro. Estas ferramentas simplificam eficazmente estas tarefas, assegurando um fluxo de trabalho mais suave.
7. Gensim
- Caraterísticas: Gensim é uma biblioteca para modelação de tópicos e análise de semelhança de documentos. É ideal para extrair significado semântico de dados de texto.
- Utilização: A nível mundial, o Gensim tem uma forte presença, nomeadamente nos Estados Unidos, na Índia e no Reino Unido. O Gensim revela-se inestimável para a realização de modelação de tópicos e análise de semelhança de documentos.
- Exemplo: Suponha que é um investigador que lida com um vasto corpus de documentos de texto. Neste cenário, o Gensim pode ser a sua ferramenta de eleição para identificar tópicos e temas comuns nos dados.
8. Kaldi
- Caraterísticas: O Kaldi é um conjunto de ferramentas de reconhecimento de voz de código aberto que oferece ferramentas de modelação acústica e linguística.
- Utilização: Além disso, o Kaldi é frequentemente utilizado nos Estados Unidos, na Alemanha e na China, desempenhando um papel fundamental na investigação e nas aplicações de reconhecimento da fala.
- Exemplo: Por exemplo, se estiver a desenvolver um sistema de reconhecimento de voz para um assistente de voz, as ferramentas do Kaldi podem ajudar muito na formação de modelos acústicos e na descodificação da voz.
9. Apache OpenNLP
- Caraterísticas: O Apache OpenNLP é um conjunto de ferramentas baseado em aprendizagem automática para trabalhar com texto em linguagem natural. Oferece reconhecimento de entidades, análise e muito mais.
- Utilização: Adotado a nível mundial, o Apache OpenNLP goza de uma forte presença nos Estados Unidos, no Reino Unido e na Índia, servindo como um conjunto de ferramentas de aprendizagem automática preferido para tarefas de PNL.
- Exemplo: Se necessitar de extração de entidades nomeadas e análise de documentos de texto, recorra ao Apache OpenNLP como a sua ferramenta principal para estas tarefas de PNL.
10. Bloco de notas Jupyter
- Caraterísticas: O Jupyter Notebook é um ambiente interativo de análise e visualização de dados. Os cientistas de dados e investigadores utilizam-no extensivamente para partilhar e documentar código.
- Utilização: Além disso, o Jupyter Notebook possui uma base de utilizadores global substancial, particularmente nos Estados Unidos, na Índia e no Brasil. Esta plataforma versátil é amplamente utilizada para análise de dados e computação científica.
- Exemplo: Suponha que pretende apresentar as suas análises e visualizações de dados a colegas ou clientes. O Jupyter Notebook permite-lhe criar blocos de notas interactivos e partilháveis.
11. Laranja
- Caraterísticas: O Orange é uma ferramenta de visualização e análise de dados de código aberto. Simplifica os processos de extração de dados, aprendizagem automática e visualização de dados.
- Utilização: O Orange é conhecido mundialmente, mas é particularmente popular na Europa, com uma forte presença na Eslovénia, Itália e Países Baixos. É uma ferramenta versátil para a visualização e análise de dados.
- Exemplo: Tem um conjunto de dados e pretende criar visualizações para obter informações. O Orange fornece uma interface de fácil utilização para explorar e analisar os seus dados.
12. RapidMiner
- Caraterísticas: O RapidMiner fornece um ambiente integrado para ciência de dados, aprendizagem automática e análise. Além disso, oferece uma GUI de fácil utilização para a criação e implementação de modelos preditivos.
- Utilização: Com uma base de utilizadores global e uma forte presença nos Estados Unidos, Alemanha e Brasil, o RapidMiner é uma plataforma robusta para aprendizagem automática, extração de dados e análise avançada.
- Exemplo: É um analista de negócios sem experiência em programação, mas quer criar modelos preditivos. O RapidMiner permite-lhe criar modelos com a sua interface intuitiva.
13. DeepAI
- Caraterísticas: A DeepAI, uma plataforma em linha, fornece diversos serviços de IA, como a geração de imagens, a transferência de estilos e a geração de texto.
- Utilização: Com uma base de utilizadores que abrange os Estados Unidos, a China e a Índia, a DeepAI é uma escolha de eleição para vários recursos de IA, incluindo o reconhecimento de imagens e a geração de texto.
- Exemplo: Suponha que está ansioso por criar rapidamente imagens inspiradas na arte para o seu projeto criativo. Neste caso, a ferramenta de geração de imagens da DeepAI dará vida à sua visão artística.
14. Weka
- Caraterísticas: O Weka oferece um conjunto abrangente de algoritmos de aprendizagem automática para tarefas de extração de dados. Além disso, fornece um conjunto de ferramentas para pré-processamento de dados, classificação, regressão e muito mais.
- Utilização: Com uma presença global, o Weka goza de uma popularidade significativa nos Estados Unidos, na Alemanha e no Reino Unido, onde funciona como um recurso versátil para tarefas de extração de dados.
- Exemplo: Se é um estudante que está a iniciar um projeto de aprendizagem automática, a interface fácil de utilizar do Weka facilita a exploração e aplicação de diversos algoritmos.
15. Laranja3
- Caraterísticas: O Orange3, por outro lado, é uma iteração actualizada do Orange, fornecendo uma gama mais ampla de ferramentas de análise de dados e de aprendizagem automática.
- Utilização: Reconhecido mundialmente, o Orange3 conta com utilizadores em toda a Europa, Estados Unidos e Índia. É um software de código aberto para visualização e análise de dados.
- Exemplo: Se estiver a tentar realizar análises e visualizações de dados avançadas, considere tirar partido das funcionalidades adicionais do Orange3 para criar fluxos de trabalho complexos.
16. FastText
- Caraterísticas: FastText, uma biblioteca para classificação eficiente de texto e aprendizagem de representação, é conhecida pela sua rápida formação e teste de modelos baseados em texto.
- Utilização: O FastText é aceite globalmente, com uma base de utilizadores significativa nos Estados Unidos, Índia e China, principalmente devido às suas robustas representações de palavras e capacidades de classificação de frases.
- Exemplo: Se estiver a desenvolver um sistema de classificação de texto para gerir extensos conjuntos de dados de texto, opte pelo FastText devido à sua eficiência e velocidade sem paralelo.
17. SpaCy2Java
- Caraterísticas: SpaCy2Java é uma biblioteca para integrar as capacidades de PNL do SpaCy em aplicações Java.
- Utilização: O SpaCy2Java é reconhecido mundialmente, com utilização nos Estados Unidos, Alemanha e Índia. Permite a conversão de modelos SpaCy para utilização em aplicações Java.
- Exemplo: É um programador Java que está a trabalhar num projeto de análise de texto. O SpaCy2Java permite-lhe tirar partido das funções de PNL do SpaCy na sua aplicação baseada em Java.
18. BERT como um serviço (BaaS)
- Caraterísticas: O BERT as a Service é uma implementação do modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) como um serviço, permitindo-lhe utilizar as capacidades do BERT para várias tarefas de PNL.
- Utilização: O BERT as a Service é utilizado em todo o mundo, com uma forte presença nos Estados Unidos, na China e no Reino Unido. Oferece acesso a modelos BERT para tarefas de PNL.
- Exemplo: Está a trabalhar num projeto de análise de sentimentos e quer tirar partido do conhecimento linguístico de ponta do BERT. O BaaS simplifica a integração do BERT na sua aplicação.
19. Mycroft AI
- Caraterísticas: A Mycroft AI é uma plataforma de assistente de voz de código aberto que permite a criação de aplicações personalizadas controladas por voz.
- Utilização: O Mycroft AI é utilizado em todo o mundo, mas é particularmente popular nos Estados Unidos, na Alemanha e no Canadá. É um assistente de voz de código aberto que pode ser personalizado para várias aplicações.
- Exemplo: Pretende desenvolver o seu próprio assistente de voz para uma tarefa ou sector específico. A Mycroft AI fornece a estrutura e as ferramentas para criar um assistente de voz personalizado.
20. Rasa
- Caraterísticas: Rasa é uma estrutura de código aberto para a criação de IA de conversação. Permite-lhe criar chatbots e assistentes virtuais com compreensão da linguagem natural e gestão do diálogo.
- Utilização: A Rasa é reconhecida mundialmente, com utilizadores nos Estados Unidos, na Índia e no Reino Unido. É uma plataforma de IA conversacional de código aberto para a criação de chatbots e assistentes de voz.
- Exemplo: Está a construir um chatbot de apoio ao cliente com capacidades de diálogo avançadas. O Rasa permite-lhe criar um chatbot altamente interativo e sensível ao contexto para o seu sítio Web ou aplicação.
Além disso, consulte Ferramentas de IA gratuitas da Bard.
Dicas e melhores práticas
Para maximizar a utilidade destas ferramentas de IA gratuitas, considere as seguintes sugestões:
- Defina claramente as suas metas e objectivos antes de utilizar Ferramentas de IA para garantir a sua aplicação efectiva.
- Experimente e repita para ajustar o resultado de acordo com os seus requisitos específicos.
- Mantenha-se atualizado com as últimas ofertas e funcionalidades do Chat GPT para uma melhoria contínua.
Exemplos do mundo real
As ferramentas de IA gratuitas do Chat GPT têm sido fundamentais em vários cenários do mundo real.
- Criação de conteúdos: Os freelancers utilizaram estas ferramentas para criar conteúdos de marketing apelativos.
- Formação académica: Os professores utilizaram a IA para dar explicações personalizadas.
- Cuidados de saúde: Os investigadores tiraram partido da IA para analisar dados médicos.
Conclusão
Ferramentas de IA gratuitas da Chat GPT permitem que indivíduos e organizações explorem o potencial da IA sem restrições financeiras. Quer seja um programador, criador de conteúdos, educador ou empresário, estas ferramentas podem melhorar as suas capacidades e abrir portas a novas possibilidades. Então, porquê esperar? Mergulhe de cabeça, experimente e descubra as oportunidades ilimitadas da IA.
