Arquivo da categoria: IA (Inteligência Artificial)

Área de Dados, por onde começar?

Esse vídeo é uma Palestra que eu iria ministrar em Faculdades e Universidades do Ceará, só que devido a Pandemia do Coronavírus, tive que desmarcar alguns eventos e resolvi disponibilizar aqui!

Deixem seus comentários e caso tenham interesse, posso agendar uma live para tirarmos dúvidas relacionadas a palestra, o que acham? (deixem seus comentários lá no youtube)

Segue link para download da apresentação.

Segue vídeo
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PROJETO DE LEI Nº 21/20 – Uso da Inteligência Artificial

Texto determina que a inteligência artificial deverá respeitar os direitos humanos e os valores democráticos.

O Projeto de Lei 21/20 cria o marco legal do desenvolvimento e uso da Inteligência Artificial (IA) pelo poder público, por empresas, entidades diversas e pessoas físicas. O texto, em tramitação na Câmara dos Deputados, estabelece princípios, direitos, deveres e instrumentos de governança para a IA.

Visualize o Projeto de Lei 21/20

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Aprendendo DATA SCIENCE

Este material apresenta um conjunto de POST´s relacionados a Machine Learning, onde iremos começar vendo conceitos, cenários e previsões para a IA, alguns conceitos básicos de Estatística. Em seguida iremos mostrar algumas ferramentas que nos auxiliam no dia a dia quando trabalhamos com Machine Learning. Veremos também uma breve descrição sobre Dados e Big Data, passando por Bancos de Dados não Relacionais (NOSQL).

Após essa base, entraremos no assunto principal: Machine Learning, onde será mostrado diversos materiais detalhando Algoritmos, técnicas, bibliotecas (librarys) e etc, onde daremos um foco maior para Algoritmos de Classificação e Natural Language Processing (NLP) e por fim, Métricas que podem ser aplicadas.

Em seguida, falaremos sobre Ciência de Dados (Data Science), explicação do que é, o que faz um Cientista de Dados (data scientist), ferramentas utilizadas, uma POST com diversos vídeos que mostram as técnicas e ferramentas utilizadas no dia a dia de um Cientista de Dados.

No final, veremos algumas aplicações utilizando Machine Learning.

É isso, espero que gostem da compilação de post´s, e possa possa lhe ajudar de alguma forma em seus estudos! Esse post será constantemente atualizado e conto com o feedback de todos para que possamos melhorar ainda mais esse material. Se quiserem sugerir artigos, podem sugerir que adiciono aqui, a ideia é ser uma fonte de estudos.

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Aprenda Data Science com o Minerando Dados

Coletânea de Vídeos do Canal Minerando Dados, material de excelente qualidade e didática fácil. Parabéns Felipe e Rodrigo Santana. Confiram!

Série de Vídeos de Mentoria para Data Science

Mentoria Evolution Aula 10

Mentoria Evolution Aula 09

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O cenário de dados e IA de 2019

Segundo Matt Turck, em seu artigo original – aqui traduzido, disse que 2019:

Foi outro ano intenso no mundo dos dados, cheio de emoção, mas também de complexidade.

À medida que mais mundo fica on-line, a “informação de dados” de tudo continua a acelerar. Essa mega-tendência continua ganhando força, alimentada pela interseção de avanços separados em infraestrutura, computação em nuvem, inteligência artificial, código aberto e a digitalização geral de nossas economias e vidas.

Alguns anos atrás, a discussão sobre “Big Data” era principalmente técnica, centrada no surgimento de uma nova geração de ferramentas para coletar, processar e analisar grandes quantidades de dados. Muitas dessas tecnologias agora são bem compreendidas e implantadas em escala. Além disso, nos últimos dois anos, em particular, começamos a adicionar camadas de inteligência por meio de ciência de dados, aprendizado de máquina e IA em muitos aplicativos, que agora estão cada vez mais em produção em todos os tipos de produtos de consumo e B2B.

À medida que essas tecnologias continuam melhorando e se expandindo além do grupo inicial de adotantes (FAANG e startups) para a economia e o mundo em geral, a discussão está mudando do puramente técnico para uma conversa necessária sobre o impacto em nossas economias, sociedades e vidas.

Estamos apenas começando a realmente entender a natureza da interrupção à frente . Em um mundo em que a automação orientada a dados se torna a regra (produtos automatizados, carros automatizados, empresas automatizadas), qual é a nova natureza do trabalho? Como lidamos com o impacto social? Como pensamos em privacidade, segurança, liberdade?

Enquanto isso, as tecnologias subjacentes continuam a evoluir em ritmo acelerado, com um ecossistema sempre vibrante de startups, produtos e projetos, anunciando talvez mudanças ainda mais profundas pela frente. Nesse ecossistema, o ano foi caracterizado pelas primeiras entradas de uma consolidação esperada, e talvez pela passagem da guarda de uma época para outra, à medida que as primeiras tecnologias começaram a dar lugar à próxima geração.

Para tentar entender tudo isso, esta é a nossa sexta paisagem e o “estado da união” dos dados e do ecossistema de IA. Para quem estiver interessado em acompanhar a evolução, aqui estão as versões anteriores: 2012 , 2014 , 2016 , 2017 e 2018 .

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The Age of A.I. (Série Original – Youtube)

O objetivo da produção é mostrar que o assunto hoje está mais distante da ficção científica e mais próximo da ciência e da nossa realidade. Cada segmento vai destrinchar a situação atual da IA em determinados setores e em que campos ela pode ser aplicada para promover avanços. Na prévia, vemos alguns temas que serão tratados: robôs humanoides, próteses, veículos autônomos, automação na indústria, transmissões para descobrir se há vida fora da Terra e muito mais.

Episódio 1
Episódio 2
Episódio 3
Episódio 4
Episódio 5
Episódio 6
Episódio 7
Episódio 8

Trailer:

 

Artificial Intelligence Index – Report 2019

O AI Index Report rastreia, coleta, destila e visualiza dados relacionados à inteligência artificial. Sua missão é fornecer dados imparciais e rigorosamente examinados para que formuladores de políticas, pesquisadores, executivos, jornalistas e o público em geral desenvolvam intuições sobre o campo complexo da IA. Expandindo anualmente, o Relatório procura incluir dados sobre o desenvolvimento da IA de comunidades em todo o mundo.

Visualize clicando na imagem abaixo, ou no link.

IAIndex2019

 

120 previsões da IA ​​para 2020

Uma tradução – do Google – do artigo: 120 AI Predictions For 2020 escrito por: Gil Press (todos os direitos reservados ao autor)

Vejam também: 99 (Extra!) AI Predictions For 2020


Gil Press: “Alexa, me diga o que acontecerá em 2020.”

Amazon AI: “Eis o que encontrei na Wikipedia: O Campeonato da Europa de Futebol da UEFA 2020 … [continua a ler na Wikipedia]”

Gil Press: “Alexa, me dê uma previsão para 2020.”

Amazon AI: “O universo não me revelou a resposta.”

Bem, houve uma ligeira melhora em relação às respostas do ano passado , quando a resposta da Alexa à primeira pergunta foi: “Você deseja abrir ‘este dia na história’?”. Quanto ao universo, é um livro aberto para os 120 executivos seniores apresentados aqui, todos envolvidos com a IA, fornecendo previsões para 2020 para uma ampla gama de tópicos: veículos autônomos, deepfakes, pequenos dados, processamento de voz e linguagem natural, inteligência humana e aumentada, tendência e explicabilidade, processamento de borda e IoT e muitas aplicações promissoras de inteligência artificial e tecnologias e ferramentas de aprendizado de máquina.

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14 tipos diferentes de aprendizado no aprendizado de máquina

Todos os direitos reservados ao autor: Jason Brownlee (artigo original em inglês)

Segundo Jason Brownlee, o aprendizado de máquina é um grande campo de estudo que se sobrepõe e herda idéias de muitos campos relacionados, como inteligência artificial.

O foco do campo é aprender, ou seja, adquirir habilidades ou conhecimentos a partir da experiência. Geralmente, isso significa sintetizar conceitos úteis a partir de dados históricos.

Como tal, existem muitos tipos diferentes de aprendizado que você pode encontrar como profissional no campo do aprendizado de máquina: de campos de estudo completos a técnicas específicas.

Neste post, você descobrirá uma introdução suave aos diferentes tipos de aprendizado que você pode encontrar no campo de aprendizado de máquina.

Depois de ler este post, escrito originalmente por:  Jason Brownlee, você saberá:

  • Campos de estudo, como aprendizado supervisionado, não supervisionado e de reforço.
  • Tipos de aprendizado híbridos, como aprendizado semi-supervisionado e auto-supervisionado.
  • Técnicas amplas, como aprendizado ativo, online e por transferência.

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O que há de novo no Hype Cycle da Gartner para IA, 2019

Gartner-Hype-Cycle-For-Artificial-Intelligence-2019

  • Entre 2018 e 2019, as organizações que implantaram inteligência artificial (IA) aumentaram de 4% para 14%, de acordo com a pesquisa CIO Agenda 2019 da Gartner.
  • A IA de conversação permanece no topo das agendas corporativas estimuladas pelo sucesso mundial do Amazon Alexa, Google Assistant e outros.
  • As empresas estão progredindo com a IA à medida que ela cresce mais e também cometem mais erros que contribuem para sua curva de aprendizado acelerada.

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