Recomendados
Recomendados
Mais conteúdo relacionado
Semelhante a aula 01.pptxkjjjggggggggggggggggggggggggg
Semelhante a aula 01.pptxkjjjggggggggggggggggggggggggg (10)
Mais de JoseAugustoAragao
Mais de JoseAugustoAragao (9)
Último
Último (20)
aula 01.pptxkjjjggggggggggggggggggggggggg
- 3. OQUEÉINTELIGÊNCIAARTIFICIAL? - É um ramo de pesquisa da computação que busca através de símbolos computacionais, construir ousimular dispositivos com a capacidadedoserhumanodepensar.
- 4. - AidéiadeI.A.nãoétãorecente; - Desde300a.C., filósofos,comoAristóteles, já pensavamem comoinventarumamáquinaque fizesseoqueosescravosfaziam. - Pensavamemcomooserhumanoaprendiamatemática,por exemplo. - Idealizavamaciênciacognitiva,quetratadaaprendizagem humana. HISTÓRICO
- 5. - A idéia de I.A. ficou mais forte durante a 2ª Guerra mundial; - Principais idealizadores: Hebert Simon, Allan Newell e John McCarthy; - A intenção era criar uma máquina que simulasse a capacidade humana de pensar; HISTÓRICO
- 6. - Nadécadade50,surgiuumacorrentepsicológica chamadade “behavioristas”,queestudavamaciênciacomoumatodo comportamentohumano. - Começaramaquererentendercomooserhumanose comporta ecomopassarissoparaumamáquina,ousimularomais próximopossíveldeumhumano. HISTÓRICO
- 8. NOSSMARTPHONES GOOGLE ● Google Fotos ● Agrupa e organiza as fotos automaticamente, reconhecimento facial, embelezamento das fotos etc; ● Lançamento recente: Files Go - Identifica as fotos de Bom Dia e as deleta automaticamente; ● Consumo inteligente da bateria;
- 9. - Ferramentas de verificação em tempo real: ajuda leitores a tomarem a decisão de acreditar ou não em algo que estão para ler NACOMUNICAĮÃO FAKE NEWS - Machine Learning + Linguística “analisar o texto de notícias e dessa forma estimar a veracidade dos fatos apresentados” máquinas tiveram resultados melhoresque pessoasnãotreinadas
- 10. NACOMUNICAĮÃO REDES SOCIAIS INSTAGRAM: Usa Machine Learning em filtro de comentários para identificar palavras e frases de ódio Usa inteligência artificial para “detectar bullying” emlegendas de fotos e a própria foto
- 11. NACOMUNICAĮÃO REDES SOCIAIS FACEBOOK: “Rosetta”: entende e extrai texto de imagens e vídeos com Machine Learning ".. importante para melhorar experiências como busca de foto ou a incorporação de texto em leitores de tela que fazem oFacebook ser mais acessível para deficientes visuais. Ainda é importante para identificar conteúdo impróprioouofensivo.”
- 12. NACOMUNICAĮÃO REDES SOCIAIS FACEBOOK: Classifica os feeds e os resultados de pesquisa Compreende texto e evita spam e o conteúdo enganoso Legendagem automática vídeos no feed
- 13. NACOMUNICAĮÃO REDES SOCIAIS NETFLIX: Recomendaçõespersonalizadasdefilmeseséries “as recomendaçõesdaempresadevemserbemprecisas,porque issoéoquefideliza ousuário aoserviço” CarlosGomez-Uribe,vice-presidentedeinovaçãodeprodutosdaNetflix Escolhadethumbnails
- 15. NACOMUNICAĮÃO YOUTUBE - Legendagemautomáticadevídeos: reconhecimentodefala - Identificaemarcasonsnão-verbais - TraduçãoSimultânea
- 16. NAEDUCAĮÃO “AVOZDAARTE”-IBMWatson - Pinacoteca - Permiteconversarcomasobrasdearte - Detalhes,história,contexto,relaçãocoma atualidade - Foram6 mesesdeaprendizadodaWatson - Propostaparamaisbrasileirosemmuseu
- 17. NOSSISTEMASBANCÁRIOS - ChatBotsparadúvidas-respostasautomáticaspara2,5 milhõesdequestões, com90% deassertividadenoretorno; - Dadosdoclientequeajudamareconheceromomentodavidado clienteepersonalizarofertas; - Plataformaquedetectafraudes.
- 18. NAMEDICINA - Lembretesenotificaçõesemtemporeal; - Dadosdopacientearmazenadosnanuvem; - Reforçonodiagnóstico; - AuxílionaTelemedicina; - EX:TensorflowdoGoogle - Auxilianodiagnósticodedoençaspeloreconhecimentodeimagens (Inicialmenteutilizadoparaodiagnósticoderetinopatiadiabética).
- 19. NOSVEÍCULOSAUTÔNOMOS - UsodeGPSeumconjuntodesensores - Detecçãodeobstáculosparaatomadadedecisão - Inteligênciacomrespostarápidaafimdeevitaracidentes - Controlecomputacionalqueintegramosrecursostecnológicosdo veículo - Vantagenspossíveiscomo: - reduçãodeacidentes - usodosautomóveispordeficientessemauxíliodeterceiros - aumentodacapacidadedetráfego
- 22. REDESNEURAIS - Ateoriacomeçouaserdesenvolvida nasdécadasde1940 e1950; - Foipensandocomoosneurôniosdo cérebrohumanotrabalhamque criaramasredesneuraisartificiais, paraentãoreplicaremoconceitoem formadealgoritmos;
- 23. COMOASREDESNEURAISFUNCIONAM? input output camadas intermediarias - Umconjuntodeneurôniosdeentrada sãoativados; - Osdadosadquiridosporessaativação sãorepassadosetransformadospara outrosneurônios(neurônios intermediários); - Esseprocessoserepeteatéum neurôniodesaídaéativado.
- 24. MACHINELEARNING - Paraoportuguês,aprendizadodemáquina; - Éummétododeanálisededadosqueautomatizaa construçãodemodelosanalíticos; - Baseadonaideiadequesistemaspodemaprender comdados,comomínimodeintervençãohumana, semprecisardepré-programação.
- 25. DEEPLEARNING - Épartedeumafamíliamaisabrangentedeaprendizadode máquina(machinelearning); - Baseia-s e e m conjuntos d e algoritmos q u e tentam modelar abstraçõesdealtoníveldedados; - Osistemadeaprendizadoprofundoutilizaosalgoritmosderedes neuraisparaumaanáliseprofundaeemcamadasparaosistema aprender.
- 29. Leis daRobótica - 1950 1. um robô não pode ferir um humano ou permitir queumhumanosofra algummal 2. os robôs devem obedecer às ordens dos humanos, exceto nos casos em que tais ordensentrem emconflito comaprimeira lei 3. um robô deve proteger sua própria existência, desde que não entre em conflito comasleis anteriores.
- 32. Ou: