O que é?
A Engenharia do Conhecimento é um campo de estudo e prática que visa desenvolver sistemas inteligentes e especializados capazes de representar, adquirir, armazenar, organizar, utilizar e compartilhar conhecimento humano. Esses sistemas são projetados para resolver problemas complexos, automatizar tarefas e tomar decisões em áreas específicas do conhecimento.
Qual a relação entre Engenharia do Conhecimento e Inteligência atrificial?
A Engenharia do Conhecimento está intrinsecamente relacionada à Inteligência Artificial (IA). Ela é uma subárea da IA que se concentra na captura, representação e aplicação de conhecimento especializado de domínio humano em sistemas de software.
Aqui estão algumas das principais relações:
-
Representação e Uso do Conhecimento : A Engenharia do Conhecimento lida com a representação do conhecimento humano em uma forma que os computadores possam entender e usar. Isso é fundamental para a IA, pois os sistemas de IA precisam de conhecimento para realizar tarefas, tomar decisões e resolver problemas.
-
Sistemas Especialistas : Os sistemas especialistas, uma aplicação importante da Engenharia do Conhecimento, são sistemas de IA
-
Aprendizado de Máquina : A IA envolve várias técnicas, incluindo o Aprendizado de Máquina, que permite que os sistemas aprendam com dados e melhorem seu desempenho
-
Processamento de Linguagem Natural (PLN) : Um PLN é uma área da IA que se concentra na compreensão e geração de linguagem humana.
-
Sistemas de Recomendação : Os sistemas de recomendação usam IA para fazer sugestões personalizadas aos usuários. A Engenharia do Conhecimento pode ser usada na criação de regras e modelos que orientam as recomendações com base no conhecimento do domínio
-
Tomada de Decisões :
-
Resolução de Problemas Complexos :
Treinamento de redes neurais profundas: Ajustar hiperparâmetros e arquiteturas de redes neurais profundas para tarefas de aprendizado de máquina complexa.
Desenvolvimento de sistemas de visão computacional avançado: Criar sistemas de visão computacional para reconhecimento de objetos em ambientes complexos.
Objetivo
O principal objetivo da Engenharia do Conhecimento é capturar o conhecimento tácito ou explícito de especialistas humanos em determinado domínio e transformá-lo em sistemas de computador. Isso permite que o conhecimento seja formalizado e aplicado de forma sistemática, tornando-o acessível e reutilizável para solucionar problemas similares no futuro.
Aplicações
A alimentação de informação em um Sistema de Recomendação de Conteúdo educacional individual ajustável, baseado em técnicas de engenharia de conhecimento, pode envolver diversas abordagens e técnicas. Algumas das técnicas comuns utilizadas na engenharia de conhecimento para alimentar sistemas desse tipo incluem:
-
Extração de Conhecimento de Especialistas (EK Extraction): Envolve a coleta e formalização do conhecimento de especialistas humanos. Especialistas no domínio educacional podem contribuir com suas informações e insights para construir a base de conhecimento.
-
Mineração de Dados Educacionais (EDM - Educational Data Mining): Utiliza técnicas de mineração de dados específicas para o contexto educacional. Analisa grandes conjuntos de dados educacionais para identificar padrões, tendências e informações valiosas sobre o desempenho dos alunos e preferências de aprendizado.
-
Representação de Conhecimento (Knowledge Representation): Define como o conhecimento será representado no sistema. Isso pode envolver a utilização de ontologias, grafos de conhecimento ou outras estruturas que capturem as relações e conceitos do domínio educacional.
-
Aprendizado de Máquina (Machine Learning): Técnicas de aprendizado de máquina podem ser aplicadas para identificar padrões automaticamente a partir dos dados. Algoritmos de aprendizado supervisionado ou não supervisionado podem ser utilizados para personalizar recomendações com base no comportamento do usuário.
-
Processamento de Linguagem Natural (NLP - Natural Language Processing): Se o sistema lida com texto, a aplicação de técnicas de NLP pode ajudar na compreensão e extração de informações a partir de documentos educacionais, fóruns de discussão, materiais didáticos, entre outros..
-
Feedback do Usuário: Coleta de feedback explícito ou implícito dos usuários sobre as recomendações. O sistema pode aprender com as interações passadas e ajustar suas recomendações com base no feedback recebido.
-
Atualização Contínua: A engenharia de conhecimento muitas vezes envolve a atualização constante da base de conhecimento à medida que novas informações e tendências surgem no campo educacional.