APRESENTACAO_INTELIGENCIA_ARTIFICIAL_PUBLICO_PRIVADO.pdf

Inteligência artificial
Administração pública
x
iniciativa privada
Marcelo Palacio
Analista de Sitemas
Departamento de projetos – PJF

Objetivos
- Breve comparação de administração pública e da
iniciativa privada.
- História da I.A. na perspectiva do mercado.
Na “era da automação” como o assunto era recebido?
- Introduzir as soluções mais comuns de I.A.

Administração pública
- Legalidade, Impessoalidade, eficiência,
moralidade e publicidade
- Consumo eficiente e eficaz dos recursos
- Não é fazer sobrar
- Especialidade em administrar, contrata soluções de auto nível
- Exemplo: Abordagem totalmente manual
- Quanto custaria? Eficiente? Eficaz? Como armazenar os dados?
Tempo de decisão?
- “Era da automação?” “Era da inteligência artificial?” Como é?

Iniciativa privada
- Empresa, oferta produtos/ serviços, lucro
- Missão, visão e valores
- Decisões nas mãos dos proprietários/sócios
- Público alvo, modelo de negócios
- Base do desenvolvimento econômico
- Além das empresas que oferecem serviços de I.A. há grande
demanda para consumo.
- “Era da automação?” “Era da inteligência artificial?” Como é?

Cenários tecnológicos
- 90 – 2000, o termo na verdade sinalizava falta de
Inteligência
- Máquinas de escrever
- Computadores caros. (Mais baratos aprox. R$ 20.000,00 em
moeda corrente)
- Precisava de curso
- Computador em 90 x celulares em 24.

Análise do mercado
- 2020 alta demanda por eficiência criou o cenário perfeito para
apresentação das tecnologias em desenvolvimento
- Alcance expandido
- Dados viraram produtos
- Demanda por políticas de dados
- Nuvem, desperdício de recursos, armazenamento infinito?
- Perdas inerentes a falta de controle sobre os dados.
- Quais são mais caros, os próprios ou os adquiridos de terceiros?

Análise do mercado
- https://aws.amazon.com/marketplace
- https://huggingface.co/docs/datasets/index
- Negociações individuais, caminho das pedras
- Exemplo da criação de um novo negócio de varejo
- Dados x Redes de varejo x Soluções
- Como chegar nesses resultados?

Inteligência artificial – principais tópicos
- Redes neurais artificiais (Reconhecimento de caracteres,
predições e decisões)
- Aprendizagem de máquina (supervisionado ou não)
- Aprendizado profundo (Chega ao nível de executar tarefas
humanas, como reconhecimento de faces e diagnósticos de
doenças em imagens)
- Sistemas inteligentes

Sistemas inteligentes na iniciativa privada
- Alto nível
- Apoio a tomada de decisões
- Diagnósticos
- Podem automatizar ações executadas por
especialistas humanos
- Geração de dados para posterior processamento e alimentação
de outros sistemas
- Exemplo: Confirmação do produto/embalagem vendida
pelo caixa do supermercado, problemas de estoque (negativo,
enorme) / Sugestão de compras para reposição (O caso do azeite)

Sistemas inteligentes na administração pública
- Favorecidos pela publicidade dos dados
- Mitigação de cenários de risco causados por contratações de
soluções/serviços no momento errado
- Evitam a exposição das fraquezas da administração como a
burocracia, dificuldade de inovar e vinculação a lei orçamentária.
- Compensam a falta de profissionais técnicos em áreas
específicas reduzindo as demandas a somente ratificação.
- Exemplo: Sistema de análise mercadológica e sugestão de
soluções para demandas / Câmeras de cidades inteligentes.

Sistemas inteligentes na administração pública
- Favorecidos pela publicidade dos dados
- Mitigação de cenários de risco causados por contratações de
soluções/serviços no momento errado
- Evitam a exposição das fraquezas da administração como a
burocracia, dificuldade de inovar e vinculação a lei orçamentária.
- Compensam a falta de profissionais técnicos em áreas
específicas reduzindo as demandas a somente ratificação.
- Exemplo: Sistema de análise mercadológica e sugestão de
soluções para demandas.

Bônus: Quero colocar as mãos na massa
- As redes neurais são o tópico que mais influencia o assunto de
I.A. atualmente
- Os grandes algoritmos variam apenas em topologia
- Existem estruturas de código prontas que trazem todas as
opções conhecidas de topologia
- Utilizadas pelas grandes empresas
- Keras https://keras.io/about/
- Modelos pré treinados como Llama 3.0 do Facebook que podem
executar em um desktop com 16 GB de memória RAM

- A qualidade é proporcional ao preço
- Open AI tem os melhores serviços de I.A. do mercado
- Implementar do zero pode ser vantajoso para o próprio
desenvolvimento pessoal e para reforçar o entendimento sobre
as topologias
- Redes neurais envolvem temas que podem ser considerados
complexos mas que quando aplicados são simples

- Multiplicações de matrizes, redes neurais são matrizes…
- Derivadas, o quanto a função de otimização variou, redes
neurais
operam em torno de reduzir o custo ao mínimo
- Que custo? Soma dos erros ao comparar a saída do sistema
com os resultados reais
- Gradiente descendente, no fim das contas uma RNA é a descida
no gradiente de uma função matemática
- Transformada de laplace, transformação de uma equação
diferencial em algébrica (cada camada é uma função dependente)
- Ir implementado como souber, o que parece lógico tem

- Uma abordagem passo a passo
- https://www.youtube.com/watch?v=hfMk-kjRv4c

- Raio-x do chat GPT
- Múltiplos sistemas inteligentes
- Um modelo de linguagem
- Geração de texto aumentada
- Ele sabe transformar resultados em respostas
- O meu vai ficar igual?

Referências
- https://d2l.ai/
- https://www.deeplearningbook.com.br/
- https://www.youtube.com/watch?v=hfMk-kjRv4c
- https://keras.io/examples/
- https://www.llama.com/
- https://aws.amazon.com/marketplace
- https://huggingface.co/docs/datasets/quickstart

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