Conhecendo mais sobre IA para além do hype
O curso de inteligência artificial, ofertado dentro do curso Python AI Backend developer, tem um caráter mais teórico e menos “hypado”. Tenho observado muita divulgação sobre essa nova tecnologia, muitas lives, cursos rápidos de 3 dias, mas que, para mim, não me apresentam conteúdos que me auxiliem a entender como funciona mesmos ferramenta como chatGPT.
Pois bem, o curso da DIO “Desmitificando os pilares da Inteligência Artificial” foi bem produtivo por apresentar conteúdos mais amplo sobre como essa inteligência está sendo construída.
Os tema apresentados nas aulas foram:
Aplicações práticas da inteligência artificial:
Uso da AI no cotidiano, uso na educação, indústria, futuro do trabalho, cases. IAs apresentadas foram: chatGPT, Bing, Bard (para texto), Bing Image, Leonardo AI, Mindjourney (para imagens) ElevenLab, D-DB, Hey-Gen (falas e avatares).
- Uma das coisas que eu mais gostei desta aula foi a API do chatGPT que dá pra gente copiar na nossa conta no Postman e fazer nossos testes: https://www.postman.com/devrel/workspace/openai/collection/13183464-90abb798-cb85-43cb-ba3a-ae7941e968da
Algoritmos e aprendizado de máquina:
IA Geral, IA Restrita e Machine Learning, Reconhecimento de pessoas, Aplicação em veículos autônomos (tem muita pesquisa acontecendo na USP São Carlos), aplicações de ML e IA.
- Uma das grandes referências de estudo na área é o médico, neurocientista e pesquisador brasileiro Miguel Nicolelis. Aproveito e deixo como referência uma entrevista com ele:
- https://www.youtube.com/watch?v=Fw8fJxWhQX8
- Você já ouviu falar do projeto 2045 Iniatiative? A imortalidade através da inteligência artificial estaria perto? Sugiro dá uma pesquisada.
Processamento de linguagem natural: O que é PNL , assistente virtual, aplicações no cotidiano, Deep Learning.
Você sabia que o Google substituiu seu sistema de tradução baseado em frases pela Neural Machine Translation (NMT), reduzindo em até 60% os erros de tradução?
Visão computacional: Reconhecimento facial com Deep Learning, Sensoriamento Imagem, Processamento, Análise com Machine Learning, Detecção em imagens, Extração de features da face humana, tracking de imagens, rastreamento de obstáculos, Yolo Sort, Mar-CRNN
- Você sabia que há vários estudos, discussões, artigos, reportagens sobre o uso de IA no reconhecimento facial?
- https://jornal.usp.br/ciencias/qual-o-impacto-da-tecnologia-de-reconhecimento-facial-na-populacao-negra/
O que são AIS Generativas: Redes Generativas, Redes Neurais Artificiais, Redes Biológicas X Redes Neurais, Dados de entrada e saída, Análise de características (Features), Classificação de objetos, Dados de aprendizado, Modelo de treinamento, Algoritmo neural, Redes adversárias.
- Você sabe a diferença entre DeepFace e DeepFake?
- https://www.cnnbrasil.com.br/noticias/saiba-o-que-e-deepfake-tecnica-de-inteligencia-artificial-que-foi-apropriada-para-produzir-desinformacao/
Bem, vocês viram que é bastante coisa, né? Mas foi muito interessante saber muito mais sobre esse universo para além de informações soltas.
A atividade final do curso foi criar algum arquivo utilizando uma das ferramentas de IA citadas. Eu resolvi criar um texto no chatGPT que falasse sobre a inserção das mulheres no mercado de tecnologia nos últimos anos, em uma área predominante machista e que incluísse dados sobre a diferença entre homens e mulheres na área e apontasse soluções para uma cenário mais equânime para as mulheres. Além disso, criei uma imagem no Leonardo AI para ilustrar o texto.
O resultado está no meu repositório no GitHub:
https://github.com/jaquelinedealmeida/lab-natty-or-not
O curso foi facilitados pelos professores Dr. Venilton em Engenharia de Software e Sistema de Informação pela USP e Dr. Diego Renan Bruno (Doutor em Robótica e Machine Learning pelo ICMC-USP)
