Vivemos uma época única : hoje, cada um pode criar uma Inteligência Artificial usando a técnica do Deep Learning.
Isso já tem impactos importantes em nossa vida cotidiana na saúde, no transporte, na busca de informação, na comunicação… e é só o começo. Assim, cada vez mais inteligências artificiais especializadas realizam um trabalho mais preciso do que os especialistas humanos, mesmo quando estes têm 20 anos de experiência.
Quais sãos as causas da democratização do Deep Learning ? Quais são seus limites e as questões que seu uso geral suscita ? Qual é o futuro dessa técnica e sobretudo, do nosso futuro ? Dei meu ponto de vista sobre todos esses assuntos na minha palestra em 6 de fevereiro (2018) na “Deep Learning Summer School Brasil” em Goiânia (Brasil).
(curso) "Machine Learning Study Jam" em BrasíliaPierre GUILLOU
Primeiro "Machine Learning Study Jam" em Brasília, o evento foi organizado no dia 21/07/2018 em parceria pelo meetup GDG Brasilia, o meetup "Deep Learning Brasilia" e a empresa Stefanini.
Com o Paulo Cotta, Pierre Guillou ministrou o curso de "Machine Learning Crash Course" (MLCC) do Google. Ele destina-se àqueles que desejam aprender sobre o ML a partir de uma perspectiva prática e aplicada que lhes permitirá utilizar o aprendizado de máquina em seus projetos do dia-a-dia e que desejam se beneficiar do poder do TensorFlow.
Deep Learning além do reconhecimento de gatosPierre GUILLOU
Pierre Guillou apresentou no evento "AtuaÇÃO Analytics" organizado pelo Banco do Brasil em Brasília no dia 16/07/2018 o seu ponto de vista sobre o estado de arte do "Deep Learning além do reconhecimento de gatos".
Como parte dessa palestra e para explicar o poder do Transfer Learning, criou um aplicativo para detectar automaticamente se um cartão de crédito é um MasterCard ou Visa.
(curso) Inteligência Artificial nos negóciosPierre GUILLOU
Slides do minicurso do Pierre GUILLOU organizado pelo CDT / UnB (Centro de Apoio ao Desenvolvimento Tecnológico da Universidade de Brasília) nos dias 28 e 29/06/2018 em Brasília sobre o uso da Inteligência Artificial nos negócios.
Inteligência Artificial nos negócios usando os serviços do Google AIPierre GUILLOU
Pierre Guillou apresentou no meetup organizado por "GBG Brasília - Google Business Group" e "Inteligência Artificial Brasília" no dia 07/06/2018 no espaço de coworking EI! o seu ponto de vista sobre o uso da Inteligência Artificial nos negócios usando os serviços do Google AI e da Google Cloud Platform (GCP).
Pierre Guillou apresentou no meetup PyData do 18/05/2018 no ISC / TCU o seu modelo para ajudar a desenvolver o uso da Inteligência Artificial em Brasília : "Ajudar as comunidades brasilienses a criar IAs … em vez de ajudar a criar uma comunidade IA única".
Impactos da Inteligência Artificial na democraciaPierre GUILLOU
Slides da palestra do Pierre Guillou "Inteligência Artificial : uma breve historia, usos e aplicações atuais & riscos para a democracia" ministrada em 26/04/2018 no primeiro encontro do Grupo de Pesquisa Tatá (conhecimento, ciência e tecnologia do Programa de Pós graduação em sociologia da Universidade de Brasília) com o Meetup " Inteligência Artificial Brasília" .
Esse evento abriu uma série de debates em Brasília sobre "Impactos da inteligência artificial na sociedade".
Inteligência Artificial : desafios na sociedade do conhecimentoPierre GUILLOU
Slides da palestra do Pierre Guillou "Inteligência Artificial : desafios na sociedade do conhecimento" ministrada em 09/05/2018 no seminário do Programa de Pós-Graduação (PPG) do Departamento de Sociologia (Sol Unb) da Universidade de Brasília (UnB) e do meetup "Inteligência Artificial Brasília".
Esse evento faz parte de uma série de debates em Brasília sobre os "Impactos da inteligência artificial na sociedade".
Robots & NEE: A robótica educativa em contexto inclusivoCristina Conchinha
Apresentação para uma aula de mestrado em Educação Especial na Universidade do Algarve (Setembro de 2014).
Posteriormente adaptado e utilizado numa das aulas de Tecnologias, Redes e Multimédia na Educação e Formação do programada doutoral em ciências da educação da Universidade Nova de Lisboa e do ISPA (Fevereiro de 2015).
(curso) "Machine Learning Study Jam" em BrasíliaPierre GUILLOU
Primeiro "Machine Learning Study Jam" em Brasília, o evento foi organizado no dia 21/07/2018 em parceria pelo meetup GDG Brasilia, o meetup "Deep Learning Brasilia" e a empresa Stefanini.
Com o Paulo Cotta, Pierre Guillou ministrou o curso de "Machine Learning Crash Course" (MLCC) do Google. Ele destina-se àqueles que desejam aprender sobre o ML a partir de uma perspectiva prática e aplicada que lhes permitirá utilizar o aprendizado de máquina em seus projetos do dia-a-dia e que desejam se beneficiar do poder do TensorFlow.
Deep Learning além do reconhecimento de gatosPierre GUILLOU
Pierre Guillou apresentou no evento "AtuaÇÃO Analytics" organizado pelo Banco do Brasil em Brasília no dia 16/07/2018 o seu ponto de vista sobre o estado de arte do "Deep Learning além do reconhecimento de gatos".
Como parte dessa palestra e para explicar o poder do Transfer Learning, criou um aplicativo para detectar automaticamente se um cartão de crédito é um MasterCard ou Visa.
(curso) Inteligência Artificial nos negóciosPierre GUILLOU
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Inteligência Artificial nos negócios usando os serviços do Google AIPierre GUILLOU
Pierre Guillou apresentou no meetup organizado por "GBG Brasília - Google Business Group" e "Inteligência Artificial Brasília" no dia 07/06/2018 no espaço de coworking EI! o seu ponto de vista sobre o uso da Inteligência Artificial nos negócios usando os serviços do Google AI e da Google Cloud Platform (GCP).
Pierre Guillou apresentou no meetup PyData do 18/05/2018 no ISC / TCU o seu modelo para ajudar a desenvolver o uso da Inteligência Artificial em Brasília : "Ajudar as comunidades brasilienses a criar IAs … em vez de ajudar a criar uma comunidade IA única".
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Slides da palestra do Pierre Guillou "Inteligência Artificial : uma breve historia, usos e aplicações atuais & riscos para a democracia" ministrada em 26/04/2018 no primeiro encontro do Grupo de Pesquisa Tatá (conhecimento, ciência e tecnologia do Programa de Pós graduação em sociologia da Universidade de Brasília) com o Meetup " Inteligência Artificial Brasília" .
Esse evento abriu uma série de debates em Brasília sobre "Impactos da inteligência artificial na sociedade".
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Slides da palestra do Pierre Guillou "Inteligência Artificial : desafios na sociedade do conhecimento" ministrada em 09/05/2018 no seminário do Programa de Pós-Graduação (PPG) do Departamento de Sociologia (Sol Unb) da Universidade de Brasília (UnB) e do meetup "Inteligência Artificial Brasília".
Esse evento faz parte de uma série de debates em Brasília sobre os "Impactos da inteligência artificial na sociedade".
Robots & NEE: A robótica educativa em contexto inclusivoCristina Conchinha
Apresentação para uma aula de mestrado em Educação Especial na Universidade do Algarve (Setembro de 2014).
Posteriormente adaptado e utilizado numa das aulas de Tecnologias, Redes e Multimédia na Educação e Formação do programada doutoral em ciências da educação da Universidade Nova de Lisboa e do ISPA (Fevereiro de 2015).
A generalização pode não ser feita de maneira correta na inferência indutiva....Unicesumar
A generalização pode não ser feita de maneira correta na inferência indutiva. As chances de as generalizações serem corretas aumentam de acordo com a qualidade dos dados. O mesmo fenômeno acontece com AM, dados mais precisos levam a generalizações mais precisas.
Após uma leitura atenta do artigo "Inteligência Artificial: conceitos e aplic...Unicesumar
Após uma leitura atenta do artigo "Inteligência Artificial: conceitos e aplicações", assinale a alternativa que contemple o objetivo da Inteligência Artificial:
De acordo com o trabalho citado, pode-se afirmar que esses sistemas inteligen...Unicesumar
De acordo com o trabalho citado, pode-se afirmar que esses sistemas inteligentes utilizam em seus modelos:
Alternativas
Processamento de Linguagem Natural.
Árvore de Decisões.
Visão Computacional.
Random Forest.
Redes Neurais.
A TDWaterhouse (Ontario, CA) usa um sistema semelhante para responder às dúvi...Unicesumar
A TDWaterhouse (Ontario, CA) usa um sistema semelhante para responder às dúvidas dos clientes, isso fez com que caísse a demanda de chamadas ao departamento de serviços a clientes.
Após a leitura atenta do artigo “Trabalho Escravo no Brasil do Século XXI”, q...Unicesumar
Após a leitura atenta do artigo “Trabalho Escravo no Brasil do Século XXI”, que discorre sobre a situação do trabalho escravo no Brasil e as medidas de seu combate, analise as afirmativas a seguir:
Eles utilizaram técnicas de computação em seus planejamentos que permitiram a...Unicesumar
Eles utilizaram técnicas de computação em seus planejamentos que permitiram a geração, em algumas horas, de um plano que exigiria semanas com outros métodos. A Defense Advanced Research Project Agency (DARPA) declarou que essas técnicas
Leia o trecho do artigo Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: est...Unicesumar
Leia o trecho do artigo Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: estado atual e tendências, de Ludermir (2021): “O objetivo do Aprendizado de Máquina (AM) é a construção de programas que melhorem
III. A pressão da sociedade exigindo postura ética das empresas por meio da r...Unicesumar
III. A pressão da sociedade exigindo postura ética das empresas por meio da recusa de consumo de produtos e serviços que se valem da escravidão contemporânea.
IV. A eficaz fiscalização por parte do Ministério Público do Trabalho.
Em seguida, usa essas informações para criar retratos. Entretanto, a IA tem a...Unicesumar
Em seguida, usa essas informações para criar retratos. Entretanto, a IA tem avançado pouco em resultados práticos escaláveis quando se fala em acompanhar o raciocínio do aluno durante a solução de problemas; esse aspecto é fundamental para o sucesso dos sistemas
II. Há acordos e convenções internacionais que tratam da escravidão contempor...Unicesumar
II. Há acordos e convenções internacionais que tratam da escravidão contemporânea. A Organização Internacional do Trabalho (OIT) trata do tema nas convenções número 29, de 1930, e 105, de 1957, ambas ratificadas pelo Brasil.
Ce document revient sur la Web campagne de l’élection présidentielle 2012 en France en croisant les différents articles et données publiés sur le Web.
Une analyse est proposée par Pierre GUILLOU (Ideose & Elus 2.0).
Article : http://www.ideose.com/web-campagne-2012/
[Mars 2011] Popularité Web des présidentiables 2012 et des partis politiques ...Pierre GUILLOU
Les graphiques d'évolution de la popularité Web (mars 2011) des présidentiables 2012 et des partis politiques présents dans ce document ont été réalisés par la société Ideose (www.ideose.eu), société éditrice du Journal Elus 2.0 (www.elus20.fr), en utilisant les résultats des « Classements quotidiens de la Web politique » du Journal Elus 2.0 (www.elus20.fr/classement-politique-twitter-facebook/).
Ces classements affichent en ligne chaque jour le nombre d'abonnés aux comptes Twitter (followers) et aux pages Facebook (fans) des présidentiables 2012, des partis politiques et plus généralement de tout élu ayant créé son profil Web sur le Journal Elus 2.0 (inscription : www.elus20.fr/club-elus20/inscription/).
La page Web de publication est : www.elus20.fr/popularite-web-presidentiables-2012-partis-twitter-facebook/
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Após uma leitura atenta do artigo "Inteligência Artificial: conceitos e aplicações", assinale a alternativa que contemple o objetivo da Inteligência Artificial:
De acordo com o trabalho citado, pode-se afirmar que esses sistemas inteligen...Unicesumar
De acordo com o trabalho citado, pode-se afirmar que esses sistemas inteligentes utilizam em seus modelos:
Alternativas
Processamento de Linguagem Natural.
Árvore de Decisões.
Visão Computacional.
Random Forest.
Redes Neurais.
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Eles utilizaram técnicas de computação em seus planejamentos que permitiram a geração, em algumas horas, de um plano que exigiria semanas com outros métodos. A Defense Advanced Research Project Agency (DARPA) declarou que essas técnicas
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Leia o trecho do artigo Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: estado atual e tendências, de Ludermir (2021): “O objetivo do Aprendizado de Máquina (AM) é a construção de programas que melhorem
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III. A pressão da sociedade exigindo postura ética das empresas por meio da recusa de consumo de produtos e serviços que se valem da escravidão contemporânea.
IV. A eficaz fiscalização por parte do Ministério Público do Trabalho.
Em seguida, usa essas informações para criar retratos. Entretanto, a IA tem a...Unicesumar
Em seguida, usa essas informações para criar retratos. Entretanto, a IA tem avançado pouco em resultados práticos escaláveis quando se fala em acompanhar o raciocínio do aluno durante a solução de problemas; esse aspecto é fundamental para o sucesso dos sistemas
II. Há acordos e convenções internacionais que tratam da escravidão contempor...Unicesumar
II. Há acordos e convenções internacionais que tratam da escravidão contemporânea. A Organização Internacional do Trabalho (OIT) trata do tema nas convenções número 29, de 1930, e 105, de 1957, ambas ratificadas pelo Brasil.
Semelhante a Democratizando o Deep Learning. E depois ? | Pierre GUILLOU (20)
Ce document revient sur la Web campagne de l’élection présidentielle 2012 en France en croisant les différents articles et données publiés sur le Web.
Une analyse est proposée par Pierre GUILLOU (Ideose & Elus 2.0).
Article : http://www.ideose.com/web-campagne-2012/
[Mars 2011] Popularité Web des présidentiables 2012 et des partis politiques ...Pierre GUILLOU
Les graphiques d'évolution de la popularité Web (mars 2011) des présidentiables 2012 et des partis politiques présents dans ce document ont été réalisés par la société Ideose (www.ideose.eu), société éditrice du Journal Elus 2.0 (www.elus20.fr), en utilisant les résultats des « Classements quotidiens de la Web politique » du Journal Elus 2.0 (www.elus20.fr/classement-politique-twitter-facebook/).
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[Février 2011] Popularité Web des présidentiables 2012 et des partis politiqu...Pierre GUILLOU
Les graphiques d'évolution de la popularité Web (février 2011) des présidentiables 2012 et des partis politiques présents dans ce document ont été réalisés par la société Ideose (www.ideose.eu), société éditrice du Journal Elus 2.0 (www.elus20.fr), en utilisant les résultats des « Classements quotidiens de la Web politique » du Journal Elus 2.0 (www.elus20.fr/classement-politique-twitter-facebook/).
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[Janvier 2011] Popularité Web des présidentiables 2012 et des partis politiqu...Pierre GUILLOU
Les graphiques d'évolution de la popularité Web (janvier 2011) des présidentiables 2012 et des partis politiques présents dans ce document ont été réalisés par la société Ideose (www.ideose.eu), société éditrice du Journal Elus 2.0 (www.elus20.fr), en utilisant les résultats des « Classements quotidiens de la Web politique » du Journal Elus 2.0 (www.elus20.fr/classement-politique-twitter-facebook/).
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Présentation donnée à l'université d'été du PS (La Rochelle, 27 août 2010)
Informations extraites des interviews des responsables Internet des partis politiques français.
Ces interviews ont été réalisées en juillet/août 2010 par Pierre GUILLOU pour le Journal Elus 2.0 (www.elus20.fr).
Note : ce document présente le contenu détaillé de la présentation de Pierre GUILLOU (Ideose) donnée aux Roumics le jeudi 26 novembre 2009 sur le thème : "Accessibilité, bien plus qu’un slogan".
Le travail engagé depuis 10 ans par les acteurs de l’accessibilité du Web permet de disposer aujourd’hui d’un ensemble de méthodes, d’outils et de personnes qualifiées pour traiter l’accessibilité des sites “Web 1.0″ (standards, référentiel et guide, formations, labels, loi…).
Cependant, le Web désigne aujourd’hui (et encore plus demain) une réalité multiple :
* Des publics divers consultant le Web d’une manière adaptée (personnes handicapées, seniors, utilisateurs de mobile, etc.) ;
* Des services Web spécialisés pour répondre à des besoins spécifiques (centres relais via le Web, etc.) ;
* Des flux d’information type réseaux sociaux et services “Web Temps Réel” (Twitter) qui permettent à chaque internaute de créer son Web (”Web 2.0″) et non de consulter des sites existants.
Cette (r)évolution du Web n’élimine pas les sites “Web 1.0″ (et donc le besoin d’”Accessibilité 1.0″) mais demande en ce qui concerne son accessibilité de définir une nouvelle approche. En effet, des solutions d’accessibilité existent mais reposent sur une compétence technique supplémentaire et sur une connaissance des nouveaux usages Web.
L’approche classique de l’accessibilité 1.0 ne suffit plus. Il faut penser et construire une “Accessibilité 2.0″.
Democratizando o Deep Learning. E depois ? | Pierre GUILLOU
1. Democratizando o Deep Learning.
E depois ?
medium.com/@pierre_guillou Deep Learning Brasil Summer School 2018
2. O Deep Learning
não é uma religião.
É uma técnica ao
serviço do ser humano.
Podemos admirar o DL
e também, criticá-lo.
O Deep Learning é uma
técnica incrível.
7. DL | Treinar a aprender em vez de programar
Aprendizagem
pelo treinamento
gato =
= cachorro
Programação de uma lista
de características
8. DL | Rede que aprende com seus erros
rosto
rosto
corpo
pé
mão
mão
rosto
erro !
BackPropagation do
gradiente do erro.
É o método de
aprendizagem de uma
rede neural profunda :
ela vai aprender com
seus erros.
1 2 3
4
5
Comparador
9. DL | ConvNet, uma rede neural inspirada pelo cérebro
Fontes :
A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks
An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks
11. Carros autônomos | Ver o mundo em tempo real
Fonte : Mask R-CNN (2017)
Outros setores de aplicação :
as câmeras de segurança, as
redes sociais...
12. Saúde | Decodificação do câncer
Detectar
Fonte : High-Resolution Breast Cancer Screening with
Multi-View Deep Convolutional Neural Networks (2017)
Prever
Fonte : Freenome
16. Comunicação | Tradução em tempo real
Fonte : Skype Translator – How it Works (2014) | Vídeo
DL DL
17. Deficiência | Legendas automáticas das imagens
Correto
Fonte : Phrase-based Image Captioning (2015)
Um jogador de beisebol usando um taco
em um campo de beisebol
Falso
Um gato sentado em cima de uma mesa
com um laptop
18. Jornalismo | Está lendo um artigo escrito por uma IA
Fonte : Recode: The Washington Post will use robots to write stories about the Rio Olympics (2016)
19. Linguagem | Para cada problema, há um DL
Fonte : 7 Applications of Deep Learning for Natural Language Processing (2017)
Classificação de texto spam, idioma, género…
Modelagem de linguagem geração de título, de textos…
Reconhecimento de fala transcrever um discurso...
Geração de legendas imagens, vídeos...
Tradução em tempo real tradução....
Resumo de documentos criar um título/resumo para um documento...
Respostas a perguntas responder a perguntas sobre artigos da Wikipédia, de
notícias, papeis médicos...
21. Comércio | Sem caixas, nem vendedores
Fonte : Amazon Go | Vídeo
22. Empresas | Obter o máximo de valor de dados
Fontes :
Fraud Detection Techniques (2015)
Machine Learning in Human Resources (2017)
4 ways how Deep Learning is revolutionizing Marketing & Sales (2017)
23. Indústria | Economizar e otimizar mais com os dados
Fonte : DeepMind AI Reduces Google Data Centre Cooling Bill by 40% (2016)
Com o DL, o Google reduziu
sua conta de refrigeração de
seus centros de dados em 40%
24. Ciência | Uma IA ajudou a descobrir um novo planeta
Fontes :
Grâce à l’intelligence artificielle, la NASA et Google identifient deux nouvelles exoplanètes (2017)
Earth to exoplanet: Hunting for planets with machine learning (2017)
26. DL | Tudo o mundo pode criar uma IA mas...
Computação
(GPU)
Carro Ferramentas Motor Gasolina Motorista
Modelos de DL
(ConvNet)
Open
source
Big Data
Empresas
de carros
Centros de
pesquisa
GAFAs
Institutos e
conferências
do DL
Saber e
funcionários
Cursos
universitários,
MOOCs,
Internet
Mídias
Motivação,
emoção,
desejo
Mídias
Motivação,
emoção,
desejo
Todas as
empresas e
as pessoas
Todas as
empresas e
pessoas
Processo de
aprendizagem (BP)
Concorrência
Kaggle
27. Geoffrey HINTON
mostrou que o algoritmo
BP é o método de
aprendizagem do DL
1986
Yann LECUN criou a
rede profunda ConvNet
inspirada pelo córtex
visual e usando o BP
1989
Geoffrey HINTON
venceu a competição
ImageNet com AlexNet,
uma rede ConvNet
2012
Yann LECUN e Yoshua
BENGIO criaram LeNet-5,
primeira ConvNet a ser
usada na vida real
1998
Andrew NG lançou o
primeiro MOOC gratuito em
Machine Learning (mais de
100 000 estudantes)
2011
DL | 30 anos de pesquisa antes do Big Bang de 2012
28. DL | Os GAFAs se tornam líderes do DL desde 2010
2010 O cloud se tornou disponível a todos e em particular para treinar modelos do DL (Amazon
Web Services, Microsoft Azur, Google Cloud…).
2010 Yoshua BENGIO criou o instituto MILA (Institute for Learning Algorithms) em Montreal
2011 IBM Watson ganhou o jogo Jeopardy nos Estados Unidos
2011 Andrew NG criou o Google Brain, o departamento de IA do Google
2012 Yann LECUN e Yoshua BENGIO criaram o ICLR (International Conference on Learning
Representations) para diminuir o tempo de publicação de um artigo científico no arXiv.org (o
ICLR é o DL colóquio além de ICML em 1980 e de NIPS em 1987)
2013 Geoffrey HINTON se juntou a Google Brain
2013 Yann LECUN criou o FAIR “Facebook Artificial Intelligence Research” no Facebook
2015 TensorFlow (Google) se tornou Open Source
29. DL | Open Source, institutos e agora Drag & Drop
2015 AlphaGo (DeepMind, uma empresa do Google) foi a primeira IA a vencer um dos melhores
jogadores profissionais do jogo GO
2016 O Google anunciou sua unidade de processamento de Tensor (TPU)
2016 Yoshua BENGIO criou Element AI em Montreal para ajudar o uso da IA nas empresas
2016 Jeremy HOWARD criou o curso online Fast.ai usando muito o Transfert Learning
2017 O Instituto “Futur of Life” publicou “ASILOMAR AI Principles” e o Google comprou o site
Kaggle (uma comunidade de 800 000 data cientistas)
2017 PyTorch (Facebook) se tornou Open Source
2017 Geoffrey HINTON criou o instituto The Vector em Toronto (novo instituto de pesquisa na IA)
2018 NVIDIA criou DIGITS e Google criou a plataforma AutoML Vision, novos serviços que
ajudam os desenvolvedores - incluindo aqueles que não possuem conhecimentos de
aprendizado de máquina (ML) - a criar modelos personalizados de DL em visão
31. DL | Exemplo do DL nos carros autônomos
Limites técnicos
✓ Problemas de reconhecimento de situações incomuns e de lugares não
estruturados (ex : por causa da neve)
✓ Hacking do sistema de DL
Questões sociais e econômicas
✓ Responsabilidade em caso de acidente
✓ Desemprego de motoristas de caminhões
✓ Reorganização da indústria automobilística e das cidades
✓ Vida privada por causa de todos os dados gravados pelas câmeras dos
carros autônomos
32. DL | Limites técnicos
Dados Não há bancos de dados sobre tudo
Viés sociais nos dados
Modelo ✓ Processus empírico : até hoje, não há um processo automático
para definir os valores dos hyper-parâmetros (mas o
Learning2learn e “Transfer Learning” já começaram a ser usados)
✓ Tipo de treinamento : hoje 95% supervisionado mas a verdadeira
IA precisa de um treinamento não supervisado
✓ Caixa preta : a pesquisa universitária já começou para entender o
código gerado pelas redes neurais
Linguagem
(Python)
Apesar da plataforma de Drag and Drop do Google, a gente precisa
conhecer bem o Python para desenvolver um DL
Computação Tempo do treinamento e energia eléctrica gasta são uns problemas
Segurança Como impedir o hacking dos dados e/ou dos modelos ?
33. DL | Questões sociais e econômicas
Desemprego Planos de formação pelo governo e pelas empresas ?
Desigualdade Como impedir um mundo livre de todas as diferenças ?
Vida privada Como proteger nossa vida privada ?
Ética Construir uma IA ao serviço do ser humano !
Responsabilidade Um algoritmo de DL é uma caixa preta ?
Quem é responsável ?
Armas Impedir as armas autônomas !
Humanidade Fortalecer a nossa criatividade e a nossa diversidade !
35. DL & Futuro | Reorganização de todos os setores
Externalização
da saúde
Uberização do
transporte
Comércio
livre
Trabalho do
homem com a
máquina
Personalização
da educação
Produção da
informação
Transformação de alguns setores a partir de 2020
36. DL & Futuro | Prever o futuro
Fonte : Yann LeCun - Power & Limits of Deep Learning (novembro 2017)
37. DL & Futuro | Uma rede neural “mais humana”
Fontes : Geoffrey Hinton talk "What is wrong with convolutional neural nets ?" (2014) | Google’s AI Wizard Unveils a New Twist on Neural Networks (2017)
38. DL & Futuro | Um dia : um verdadeiro neurônio artificial
Fonte : Artificial neurons compute faster than the human brain (2018)
39. A IA deve ficar sob o controle do ser humano para o bem
"Quando um poder é descoberto, o homem sempre recorre a ele", escreveu
William Bateson, biólogo inglês conhecido como o "Pai da Genética".
“A ciência da hereditariedade logo dará poder em uma escala estupenda e, em algum
país, em algum momento, talvez não muito distante, esse poder será para controlar
a composição de uma nação.
Se, em última análise, a instituição desse controle virá a ser um bem ou um mal
para essa nação ou para a humanidade com um todo é uma questão distinta."
Assim, anteviu o século do gene.”
Capítulo 5 do livro “O gene: Uma história íntima” (2016)
Siddhartha Mukherjee (Prêmio Pulitzer)
41. Obrigado por atuar contra as armas autônomas !!!
Stop Autonomous Weapons
Pierre GUILLOU
IA | Brasília - Paris
m.me/pierre.guillou.fr
@pierre_guillou
linkedin.com/in/pierreguillou
medium.com/@pierre_guillou