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Quem sou eu?
 Formada em tecnologia em rede de computadores pela UNIVEM/Marilia.
 Apaixonada por tecnologia desde a adolescência.
 Consultora de TI em desenvolvimento .NET e Java há mais de 10 anos.
 Estudante de Machine Learning na IGTI.
 Arquiteta de Software na SiB Solutions in Box.
 Sócia diretora na Mobivement Mobile Solutions.
 Iniciando minha contribuição nas comunidades técnicas.
 Nas horas vagas costumo nadar, correr e assistir series na Netflix, quando
tenho horas vagas.
Sobre o que iremos falar?
 inteligência artificial
 Machine Learning
 serviços cognitivos
 Azure Cognitive Service – API de Detecção Facial
 Considerações e Agradecimentos.
O que é Inteligência Artificial?
 Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que se propõe
a elaborar dispositivos que simulem a capacidade humana de raciocinar,
perceber, tomar decisões e resolver problemas, enfim, a capacidade de ser
inteligente.
Quando surgiu os primeiros estudos?
 Os primeiros estudos sobre inteligência artificial iniciaram em 1940, no inicio
buscando novas funcionalidades para computadores, porem com a segunda
guerra mundial as pesquisas avançaram para desenvolver tecnologias para a
indústria bélica.
 Em 1960 surgem as primeiras pesquisas sobre redes neurais artificiais.
 Em 1980 as pesquisas são retomadas após um período negro no campo de
inteligência artificial.
 Em 1990 os estudos ganham um grande impulso e se consolida como uma área
importante de estudos e pesquisa.
Como a Inteligência artificial está
presente no nosso dia a dia?
 Hoje em dia a inteligência artificial está presente no nosso dia a dia, em sites
que recomendam o que estamos querendo comprar ou assistir, em sistemas de
segurança, jogos, smartphones em aparelhos de diagnostico medico, enfim
cada dia que passa ela esta sendo mais e mais empregada no nosso dia a dia.
Como o mundo da ficção retrata a
inteligência artificial?
 No mundo da ficção , filmes, series encontramos muito conteúdo que retrata
inteligência artificial das mais diversas maneiras, alguns demostram o medo
que o planeta pode ser dominado pelas maquinas enquanto outros humanizam
robôs , dando a eles sentimentos, emoções e o quanto somos maldosos com os
robôs.
Quais filmes falam de inteligência
artificial?
 O Exterminador do Futuro 2: O Julgamento Final (1991).
 Matrix (1999)
 O Homem Bicentenário (2000)
 A.I. – Inteligência Artificial (2001)
 Ex-Machina (2015)
O Homem Bicentenário (2000)
Ex-Machina (2015)
As quatro área de Inteligência Artificial,
quais são?
Pensamento
Ação
Como
Humanos
Otimizados
O que significa cada quadrante?
Pensamento
Ação
Como
Humanos
Otimizados
Agentes que
pensam de forma
otimizada
Agentes que agem
de forma
otimizada
Agentes que
pensam como
humanos
Agentes que agem
como humanos
Exemplo de Agentes?
Pensamento
Ação
Como
Humanos
Otimizados
Aprendizado de
Maquina
Piloto automático
do avião
WEB Semântica
Robôs de
improvisação
Exemplo de Aplicação
Pensamento
Ação
Como
Humanos
Otimizados
Google Maps
Roomba (Robô
aspirador)
Siri (Assistente
virtual da Apple)
C – 3PO (Star Wars)
O que é Machine Learning?
 Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é um método de análise de
dados que automatiza o desenvolvimento de modelos analíticos. Usando
algoritmos que aprendem interativamente a partir de dados, o aprendizado
de máquinas permite que os computadores encontrem insights ocultos sem
serem explicitamente programados para procurar algo específico.
Quais os tipos de aprendizado?
 Aprendizado Supervisionado.
 Aprendizado Semisupervisionado.
 Aprendizado Não Supervisionado.
 Aprendizado por reforço.
Onde aprendizado de maquina é
utilizado no dia a dia?
 Detecção de fraudes.
 Resultados de pesquisa na Web.
 Anúncios em tempo real em páginas da web e dispositivos móveis.
 Análise de sentimento baseada em texto.
 Pontuação de crédito e próximas melhores ofertas.
 Previsão de falhas em equipamento.
 Novos modelos de precificação.
 Detecção de invasão na rede.
 Reconhecimento de padrões e imagem.
 Filtragem de spams no e-mail.
Onde aprendizado de maquina é
utilizado no dia a dia?
 Detecção de fraudes.
 Resultados de pesquisa na Web.
 Anúncios em tempo real em páginas da web e dispositivos móveis.
 Análise de sentimento baseada em texto.
 Pontuação de crédito e próximas melhores ofertas.
 Previsão de falhas em equipamento.
 Novos modelos de precificação.
 Detecção de invasão na rede.
 Reconhecimento de padrões e imagem.
 Filtragem de spams no e-mail.
Exemplos de Algoritmos
 Redes neurais.
 Árvores de decisão.
 Descoberta de associações e sequência.
 Máquinas de vetores de suporte.
 Técnicas de otimização de busca local (por ex., algoritmos genéticos.)
 Análise de componentes principais.
 Decomposição do valor singular.
 Construção de regras de cobertura sequencial.
DEMO-treinar e executar modelo de ML
O que é Deep Learning?
 Deep Learning (aprendizagem profunda, em português) é um tema emergente
dentro do campo da Inteligência Artificial. Uma subcategoria de aprendizado
de máquina que diz respeito a oportunidades de aprendizagem profundas com
o uso de redes neurais para melhorar as coisas, tais como reconhecimento de
fala, visão computacional e processamento de linguagem natural.
O que são Serviços Cognitivos?
 Serviços cognitivos são processos computacionais de alta complexibilidade,
que adquirem informações , colocando-a em pratica e transmitindo
conhecimento.
Como funcionam?
 Serviços cognitivos fazem uso de múltiplas tecnologias e algoritmos capazes
de inferir, prever, entender e dar sentido à informação.
 Essas tecnologias incluem algoritmos de Inteligência Artificial e Aprendizagem
de Máquina, que nos ajudam a treinar estes serviços para reconhecer imagens
e padrões, entender falas e aprender, por meio de repetição e treinamento,
como produzir resultados cada vez mais precisos.
Serviços cognitivos como Serviço
 Com a popularização dos serviços em nuvem hoje é possível utilizarmos para
desenvolver aplicações inteligentes, utilizando serviços cognitivos como
serviço, onde se torna acessível a utilização de serviços comuns de
inteligência, como processamento de linguagem natural, detecção facial e
etc..
O que podemos fazer com serviços
cognitivos?
 Visão
 Por meio de algoritmos de processamento de imagem podemos identificar,
legitimar e moderar imagens.
 Exemplos : OCR , Reconhecimento facial , Moderação de Imagens, vídeos e
textos e etc..
O que podemos fazer com serviços
cognitivos?
 Fala
 Por meio de algoritmos de processamento de áudio podemos converter fala
em texto ou reconhecer e verificar.
 Exemplos : Tradução simultânea , reconhecimento de voz, escrita por voz e
etc...
O que podemos fazer com serviços
cognitivos?
 Conhecimento
 Por meio de algoritmos de processamento de dados, gerenciar informações e
dados complexos para resolver tarefas como recomendações inteligentes.
 Exemplos : Sistemas de recomendações inteligentes de noticias, produtos,
serviços e etc...
O que podemos fazer com serviços
cognitivos?
 Linguagem
 Por meio de algoritmos de processamento de linguagem natural e com scripts
pré-construídos, avaliem sentimentos e aprendam a reconhecer o que os
usuários desejam.
 Exemplos : Chatbots, Assistentes virtuais e etc...
Vamos ao que interessa agora.
Reconhecimento Facial
 O rosto humano, apesar da variação de pessoa para pessoa, possui uma
composição básica, que não se altera, que pode ser lida por aplicativos como
pontos em comum.
 Ao empregar um logaritmo e um software que mapeia esse padrão ,é possível
registar o rosto e empregar nas mais variadas funções, todos possuem o
mesmo principio , detectar um rosto de forma geométrica e logaritmo e
monta-lo como um quebra cabeça.
Reconhecimento Facial
 O primeiro passo para identificar um rosto através de uma imagem, é que
todos ou alguns desses pontos em comum, como a distância entre os olhos, o
comprimento do nariz, o tamanho da boca , bochechas ou queixo, devem ser
identificados, essas características, assim como digitais e tamanho e formato
das orelhas são únicos, não existe outra pessoa exatamente igual.
Reconhecimento Facial funciona?
 Assim como qualquer outra tecnologia, no inicio possuía muitas falhas, nos
dias de hoje aconteceram muitos avanços e melhorias, tanto que a mesma
passou a ser utilizada comercialmente, e hoje muito presente já no dia a dia
de muitas pessoas.
Onde reconhecimento facial é utilizado?
 Reconhecimento facial hoje é utilizado no software de smartphones e
câmeras para detectar sorriso e disparar fotos, para substituir senhas e
impressão digital em sistemas de autenticação e segurança, no mundo dos
games, aplicativos para smartphones e pela receita federal nos aeroportos.
Reconhecimento facial nos aeroportos
brasileiros
 Reportagem G1
Microsoft Face API
 Microsoft Face API, um serviço baseado na nuvem que fornece os algoritmos
avançados de reconhecimento facial. Face API tem duas funções principais:
detecção facial com atributos e reconhecimento facial.
Detecção Facial
 Microsoft Face API, pode localizar em uma imagem até 64 rostos humanos em
uma única foto, graças ao poderoso algoritmo de reconhecimento facial e
extrair uma serie de informações da imagem analisada como por exemplo
pose, gênero, idade, posição da cabeça, cor, cor dos olhos , cor do cabelo,
maquiagem, óculos e etc...
Reconhecimento Facial
 Microsoft Face API, pode ser utilizado para reconhecimento facial, que é
amplamente utilizado em sistemas de segurança, analise e gerenciamento de
conteúdo de imagens, aplicativos moveis e robótica.
DEMO-Aplicação de reconhecimento Facial.
Revolução 4.0
 Estamos vivendo hoje a 4º revolução industrial, onde o mundo como
conhecemos está sendo mudado, e as tecnologias que antes víamos em filmes
de ficção cientifica, se tornando realidade.
Conclusão
 A área de ciência de dados e IA, nos próximos anos será muito requisitada, e
quem estiver qualificado certamente será muito requisitado.
Contatos
 Site/Blog:
http://techgirls.mobivement.com.br
http://www.mobivement.com.br
 Redes Sociais:
http://fb.com/thayssa.sanchess
https://www.linkedin.com/in/thaissa-bueno-sanches-2030b82b/
https://www.youtube.com/channel/UCpxmu8GxUKBfhAZgUdmt5-A
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Introdução a IA no Azure

  • 1.
  • 2. Quem sou eu?  Formada em tecnologia em rede de computadores pela UNIVEM/Marilia.  Apaixonada por tecnologia desde a adolescência.  Consultora de TI em desenvolvimento .NET e Java há mais de 10 anos.  Estudante de Machine Learning na IGTI.  Arquiteta de Software na SiB Solutions in Box.  Sócia diretora na Mobivement Mobile Solutions.  Iniciando minha contribuição nas comunidades técnicas.  Nas horas vagas costumo nadar, correr e assistir series na Netflix, quando tenho horas vagas.
  • 3. Sobre o que iremos falar?  inteligência artificial  Machine Learning  serviços cognitivos  Azure Cognitive Service – API de Detecção Facial  Considerações e Agradecimentos.
  • 4. O que é Inteligência Artificial?  Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que se propõe a elaborar dispositivos que simulem a capacidade humana de raciocinar, perceber, tomar decisões e resolver problemas, enfim, a capacidade de ser inteligente.
  • 5. Quando surgiu os primeiros estudos?  Os primeiros estudos sobre inteligência artificial iniciaram em 1940, no inicio buscando novas funcionalidades para computadores, porem com a segunda guerra mundial as pesquisas avançaram para desenvolver tecnologias para a indústria bélica.  Em 1960 surgem as primeiras pesquisas sobre redes neurais artificiais.  Em 1980 as pesquisas são retomadas após um período negro no campo de inteligência artificial.  Em 1990 os estudos ganham um grande impulso e se consolida como uma área importante de estudos e pesquisa.
  • 6. Como a Inteligência artificial está presente no nosso dia a dia?  Hoje em dia a inteligência artificial está presente no nosso dia a dia, em sites que recomendam o que estamos querendo comprar ou assistir, em sistemas de segurança, jogos, smartphones em aparelhos de diagnostico medico, enfim cada dia que passa ela esta sendo mais e mais empregada no nosso dia a dia.
  • 7. Como o mundo da ficção retrata a inteligência artificial?  No mundo da ficção , filmes, series encontramos muito conteúdo que retrata inteligência artificial das mais diversas maneiras, alguns demostram o medo que o planeta pode ser dominado pelas maquinas enquanto outros humanizam robôs , dando a eles sentimentos, emoções e o quanto somos maldosos com os robôs.
  • 8. Quais filmes falam de inteligência artificial?  O Exterminador do Futuro 2: O Julgamento Final (1991).  Matrix (1999)  O Homem Bicentenário (2000)  A.I. – Inteligência Artificial (2001)  Ex-Machina (2015)
  • 11. As quatro área de Inteligência Artificial, quais são? Pensamento Ação Como Humanos Otimizados
  • 12. O que significa cada quadrante? Pensamento Ação Como Humanos Otimizados Agentes que pensam de forma otimizada Agentes que agem de forma otimizada Agentes que pensam como humanos Agentes que agem como humanos
  • 13. Exemplo de Agentes? Pensamento Ação Como Humanos Otimizados Aprendizado de Maquina Piloto automático do avião WEB Semântica Robôs de improvisação
  • 14. Exemplo de Aplicação Pensamento Ação Como Humanos Otimizados Google Maps Roomba (Robô aspirador) Siri (Assistente virtual da Apple) C – 3PO (Star Wars)
  • 15. O que é Machine Learning?  Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é um método de análise de dados que automatiza o desenvolvimento de modelos analíticos. Usando algoritmos que aprendem interativamente a partir de dados, o aprendizado de máquinas permite que os computadores encontrem insights ocultos sem serem explicitamente programados para procurar algo específico.
  • 16. Quais os tipos de aprendizado?  Aprendizado Supervisionado.  Aprendizado Semisupervisionado.  Aprendizado Não Supervisionado.  Aprendizado por reforço.
  • 17. Onde aprendizado de maquina é utilizado no dia a dia?  Detecção de fraudes.  Resultados de pesquisa na Web.  Anúncios em tempo real em páginas da web e dispositivos móveis.  Análise de sentimento baseada em texto.  Pontuação de crédito e próximas melhores ofertas.  Previsão de falhas em equipamento.  Novos modelos de precificação.  Detecção de invasão na rede.  Reconhecimento de padrões e imagem.  Filtragem de spams no e-mail.
  • 18. Onde aprendizado de maquina é utilizado no dia a dia?  Detecção de fraudes.  Resultados de pesquisa na Web.  Anúncios em tempo real em páginas da web e dispositivos móveis.  Análise de sentimento baseada em texto.  Pontuação de crédito e próximas melhores ofertas.  Previsão de falhas em equipamento.  Novos modelos de precificação.  Detecção de invasão na rede.  Reconhecimento de padrões e imagem.  Filtragem de spams no e-mail.
  • 19. Exemplos de Algoritmos  Redes neurais.  Árvores de decisão.  Descoberta de associações e sequência.  Máquinas de vetores de suporte.  Técnicas de otimização de busca local (por ex., algoritmos genéticos.)  Análise de componentes principais.  Decomposição do valor singular.  Construção de regras de cobertura sequencial.
  • 20. DEMO-treinar e executar modelo de ML
  • 21. O que é Deep Learning?  Deep Learning (aprendizagem profunda, em português) é um tema emergente dentro do campo da Inteligência Artificial. Uma subcategoria de aprendizado de máquina que diz respeito a oportunidades de aprendizagem profundas com o uso de redes neurais para melhorar as coisas, tais como reconhecimento de fala, visão computacional e processamento de linguagem natural.
  • 22. O que são Serviços Cognitivos?  Serviços cognitivos são processos computacionais de alta complexibilidade, que adquirem informações , colocando-a em pratica e transmitindo conhecimento.
  • 23. Como funcionam?  Serviços cognitivos fazem uso de múltiplas tecnologias e algoritmos capazes de inferir, prever, entender e dar sentido à informação.  Essas tecnologias incluem algoritmos de Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquina, que nos ajudam a treinar estes serviços para reconhecer imagens e padrões, entender falas e aprender, por meio de repetição e treinamento, como produzir resultados cada vez mais precisos.
  • 24. Serviços cognitivos como Serviço  Com a popularização dos serviços em nuvem hoje é possível utilizarmos para desenvolver aplicações inteligentes, utilizando serviços cognitivos como serviço, onde se torna acessível a utilização de serviços comuns de inteligência, como processamento de linguagem natural, detecção facial e etc..
  • 25. O que podemos fazer com serviços cognitivos?  Visão  Por meio de algoritmos de processamento de imagem podemos identificar, legitimar e moderar imagens.  Exemplos : OCR , Reconhecimento facial , Moderação de Imagens, vídeos e textos e etc..
  • 26. O que podemos fazer com serviços cognitivos?  Fala  Por meio de algoritmos de processamento de áudio podemos converter fala em texto ou reconhecer e verificar.  Exemplos : Tradução simultânea , reconhecimento de voz, escrita por voz e etc...
  • 27. O que podemos fazer com serviços cognitivos?  Conhecimento  Por meio de algoritmos de processamento de dados, gerenciar informações e dados complexos para resolver tarefas como recomendações inteligentes.  Exemplos : Sistemas de recomendações inteligentes de noticias, produtos, serviços e etc...
  • 28. O que podemos fazer com serviços cognitivos?  Linguagem  Por meio de algoritmos de processamento de linguagem natural e com scripts pré-construídos, avaliem sentimentos e aprendam a reconhecer o que os usuários desejam.  Exemplos : Chatbots, Assistentes virtuais e etc...
  • 29. Vamos ao que interessa agora.
  • 30. Reconhecimento Facial  O rosto humano, apesar da variação de pessoa para pessoa, possui uma composição básica, que não se altera, que pode ser lida por aplicativos como pontos em comum.  Ao empregar um logaritmo e um software que mapeia esse padrão ,é possível registar o rosto e empregar nas mais variadas funções, todos possuem o mesmo principio , detectar um rosto de forma geométrica e logaritmo e monta-lo como um quebra cabeça.
  • 31. Reconhecimento Facial  O primeiro passo para identificar um rosto através de uma imagem, é que todos ou alguns desses pontos em comum, como a distância entre os olhos, o comprimento do nariz, o tamanho da boca , bochechas ou queixo, devem ser identificados, essas características, assim como digitais e tamanho e formato das orelhas são únicos, não existe outra pessoa exatamente igual.
  • 32. Reconhecimento Facial funciona?  Assim como qualquer outra tecnologia, no inicio possuía muitas falhas, nos dias de hoje aconteceram muitos avanços e melhorias, tanto que a mesma passou a ser utilizada comercialmente, e hoje muito presente já no dia a dia de muitas pessoas.
  • 33. Onde reconhecimento facial é utilizado?  Reconhecimento facial hoje é utilizado no software de smartphones e câmeras para detectar sorriso e disparar fotos, para substituir senhas e impressão digital em sistemas de autenticação e segurança, no mundo dos games, aplicativos para smartphones e pela receita federal nos aeroportos.
  • 34. Reconhecimento facial nos aeroportos brasileiros  Reportagem G1
  • 35. Microsoft Face API  Microsoft Face API, um serviço baseado na nuvem que fornece os algoritmos avançados de reconhecimento facial. Face API tem duas funções principais: detecção facial com atributos e reconhecimento facial.
  • 36. Detecção Facial  Microsoft Face API, pode localizar em uma imagem até 64 rostos humanos em uma única foto, graças ao poderoso algoritmo de reconhecimento facial e extrair uma serie de informações da imagem analisada como por exemplo pose, gênero, idade, posição da cabeça, cor, cor dos olhos , cor do cabelo, maquiagem, óculos e etc...
  • 37. Reconhecimento Facial  Microsoft Face API, pode ser utilizado para reconhecimento facial, que é amplamente utilizado em sistemas de segurança, analise e gerenciamento de conteúdo de imagens, aplicativos moveis e robótica.
  • 39. Revolução 4.0  Estamos vivendo hoje a 4º revolução industrial, onde o mundo como conhecemos está sendo mudado, e as tecnologias que antes víamos em filmes de ficção cientifica, se tornando realidade.
  • 40. Conclusão  A área de ciência de dados e IA, nos próximos anos será muito requisitada, e quem estiver qualificado certamente será muito requisitado.
  • 41. Contatos  Site/Blog: http://techgirls.mobivement.com.br http://www.mobivement.com.br  Redes Sociais: http://fb.com/thayssa.sanchess https://www.linkedin.com/in/thaissa-bueno-sanches-2030b82b/ https://www.youtube.com/channel/UCpxmu8GxUKBfhAZgUdmt5-A https://www.instagram.com/thaissa_mobivement/ https://github.com/thayssa1186 https://www.twitter.com/thayssa1186