#################################################################################################### 01. Apresentação: Neste curso de introdução à inteligência artificial para produto, vamos abordar os fundamentos e consensos sobre o que é inteligência artificial. Compreender esses conceitos é essencial para desenvolver algoritmos e aplicações de forma correta. Você aprenderá a identificar se um problema pode ser solucionado com inteligência artificial, avaliar as melhores opções e criar uma aplicação alinhada aos objetivos do cliente e usuário. Prepare-se para mergulhar nessa trilha e aproveitar ao máximo esse curso inicial. #################################################################################################### 03. Objetivos do módulo: Neste módulo de introdução à Inteligência Artificial, vamos explorar os conceitos e fundamentos dessa área, com o objetivo de entender os caminhos que podemos seguir para desenvolver aplicações. Vamos discutir os problemas que a Inteligência Artificial resolve, além de analisar o passado, o presente e o futuro dessa disciplina. O módulo está dividido em várias partes: explicaremos o que é a Inteligência Artificial e por que devemos utilizá-la, abordaremos os marcos históricos, os fundamentos e as áreas de contribuição, as ramificações existentes atualmente, os tipos e abordagens de Inteligência Artificial, as aplicações e casos de uso, e, por fim, os avanços recentes e os desafios enfrentados pela Inteligência Artificial. #################################################################################################### 04. Visões de IA: A aula aborda o tema da inteligência artificial, explicando que, na verdade, a máquina não está realmente pensando como um ser humano, mas sim sendo alimentada e controlada pelo ser humano. A inteligência artificial é eficiente em processar informações e executar funções que requerem inteligência, mas a inteligência em si está no ser humano que desenvolve o algoritmo. A aula também apresenta duas visões sobre inteligência artificial: uma mais formal, que a trata como uma disciplina da ciência da computação, e outra mais filosófica, que enfatiza o papel do ser humano no desenvolvimento da IA. #################################################################################################### 05. Porque utilizar IA: A inteligência artificial traz diversos benefícios para as empresas. Primeiro, ela permite a automação de tarefas repetitivas e de baixo valor agregado, liberando os profissionais para atividades mais estratégicas. Além disso, a inteligência artificial melhora a tomada de decisão ao analisar grandes conjuntos de dados e identificar padrões e tendências. Ela também contribui para a criação de experiências personalizadas para os clientes, como recomendação de produtos e serviços. Esses benefícios incluem a redução de custos, a segurança da informação e a visibilidade de mercado. #################################################################################################### 06. Conceitos: A inteligência artificial é um conjunto de componentes e conceitos que, quando organizados de forma harmoniosa, produzem resultados desejados pelas empresas. Ela envolve a coleta de dados de diversas fontes, como arquivos, APIs, áudio, vídeo e bancos de dados. Com base nesses dados, são selecionados algoritmos de Machine Learning, Deep Learning e estatísticos, que analisam e identificam padrões nos dados. Esses padrões são utilizados para criar regras que permitem a geração de automações e tomada de decisões mais eficientes. Em resumo, a inteligência artificial utiliza dados, algoritmos e padrões para gerar automações e decisões. #################################################################################################### 07. Linha do Tempo: Nesta aula, discutimos o histórico da inteligência artificial (IA). Começamos destacando marcos importantes, como o lançamento do AlphaGo pelo Google em 2017, que venceu o campeão mundial de Go. Também mencionamos as Generative Adversarial Networks (GANs), criadas em 2014, que foram um marco para as IAs generativas. Em 2017, a arquitetura de Transformer foi introduzida, sendo a base dos modelos GPT da OpenAI. Ao longo dos anos, várias redes generativas foram desenvolvidas, como o GPT-1, GPT-2, GPT-3, Dalek e GitHub Copilot. Em 2022, estamos na era da IA generativa. Além disso, abordamos marcos anteriores, como o teste de Turing em 1950 e a criação do termo "inteligência artificial" em 1955. Também mencionamos o "inverno da IA", um período de baixo desenvolvimento, e marcos posteriores, como o computador Deep Blue da IBM vencendo o campeão de xadrez em 1997 e o surgimento de assistentes como Siri, Watson e Alexa. #################################################################################################### 08. Fundamentos da IA: A inteligência artificial é uma área complexa que se baseia em diversas disciplinas para seu desenvolvimento. A computação é fundamental, pois é onde a IA está inserida, e o poder computacional é essencial para resolver problemas complexos. A teoria de controle contribui para a otimização de processos e funções ao longo do tempo. A economia trouxe algoritmos e técnicas, incluindo a explicabilidade de modelos. A linguística é importante para o processamento de linguagem natural. A matemática fornece algoritmos e teorias probabilísticas. A neociência contribui para o aprendizado profundo, simulando o funcionamento do cérebro. A psicologia ajuda a entender como os seres humanos processam informações. Essas disciplinas se unem para criar e avançar na área de inteligência artificial. #################################################################################################### 09. Sub areas: Nesta aula, discutimos as diferentes sub-áreas da inteligência artificial. Uma das ramificações mais importantes é o aprendizado de máquina, onde usamos algoritmos para ensinar as máquinas a reconhecer padrões e fazer previsões. Dentro do aprendizado de máquina, temos o aprendizado profundo, que utiliza redes neurais para lidar com grandes volumes de informações. Outra área relevante é o processamento de linguagem natural, que permite extrair informações de textos e até mesmo traduzir. Também abordamos o campo do áudio, onde podemos transformar fala em texto e vice-versa. Além disso, mencionamos os sistemas especialistas, como os veículos autônomos, e outras áreas como planejamento, robótica e visão computacional. #################################################################################################### 10. Tipos e abordagens: Nesta aula, discutimos os quatro passos principais para a construção de um modelo de inteligência artificial. Primeiro, inicializamos o modelo com uma série de parâmetros, que são como os parafusos que podemos ajustar para obter diferentes resultados. Em seguida, treinamos o modelo usando dados e hiperparâmetros para aprender padrões. Depois de treinar o modelo, avaliamos sua capacidade de entender esses padrões e fazer previsões em dados não observados. Com base nessa avaliação, podemos decidir se devemos ajustar os parâmetros ou até mesmo mudar o modelo. Essa abordagem é chamada de "model-centric". No entanto, também existe a abordagem "data-centric", que envolve avaliar a qualidade dos dados e obter mais dados se necessário, em vez de apenas ajustar o modelo. Não há uma abordagem única que seja a melhor em todos os casos, mas muitas vezes é mais vantajoso trabalhar nos dados para melhorar a qualidade do modelo. Além disso, discutimos diferentes tipos de inteligência artificial, desde a inteligência artificial restrita, que é baseada em aprendizado de máquina e treinada para tarefas específicas, até a inteligência artificial forte, que possui uma inteligência geral e pode realizar várias tarefas. Também mencionamos a superinteligência artificial, que ultrapassa a inteligência humana. Por fim, destacamos que existem várias abordagens para a construção de aplicações de inteligência artificial, e é importante considerar os diferentes caminhos disponíveis. #################################################################################################### 11. Aplicações: A inteligência artificial (IA) é amplamente utilizada em diversas aplicações e segmentos de mercado. Alguns exemplos incluem a predição de inadimplência, onde sistemas de processamento de crédito utilizam análise preditiva para decidir se concedem ou não crédito a um cliente. A previsão de vendas é outro caso comum, onde estratégias de produção são definidas com base nas projeções de vendas. Os sistemas de recomendação também são muito presentes em nosso dia a dia, sugerindo filmes, músicas, livros e produtos para compra. A visão computacional é utilizada em aplicações como biometria, manutenção preventiva e navegação virtual. A detecção de fraudes e a predição de churn e segmentação de clientes são aplicadas no setor de telecomunicações. A análise de séries temporais é útil para prever eventos futuros com base em dados históricos, como no caso da pandemia de Covid-19. Além disso, existem aplicações híbridas de automação, como a aprovação automática de crédito, que envolvem a combinação de várias técnicas de IA para automatizar processos. #################################################################################################### 12. Avanços: No vídeo, discutimos alguns avanços recentes na área de Inteligência Artificial (IA). Um desses avanços é o aprendizado por reforço, que envolve a interação entre um agente e um ambiente. Se as ações do agente produzem resultados desejados, ele é recompensado; caso contrário, ele é punido. Esse tipo de aprendizado tem sido usado em IAs generativas, como o algoritmo da OpenAI, que combina redes neurais, processamento de linguagem natural e aprendizado por reforço. Também falamos sobre a importância da visão computacional, que é usada em aplicações como veículos autônomos, sistemas de segurança e ferramentas de edição de imagens. Além disso, abordamos a segurança cibernética e a ética na IA, destacando a necessidade de desenvolver princípios éticos e legislação específica para garantir o uso seguro e responsável da tecnologia. #################################################################################################### 13. Desafios: Nesta aula, discutimos os desafios de lidar com modelos de linguagem cada vez maiores e como interpretar suas saídas. Uma abordagem para lidar com modelos complexos é trabalhar na camada de dados, garantindo que os dados de entrada sejam de qualidade. Quanto mais simples for o modelo, mais fácil será interpretar seus resultados. A explicabilidade é importante para entender por que um modelo deu uma determinada saída e corrigir possíveis viéses nos dados de treinamento. Também abordamos os riscos sociais e éticos associados a modelos complexos e autônomos, destacando a importância de regulamentações e práticas responsáveis. Além disso, discutimos os desafios relacionados à escassez e qualidade dos dados, bem como a necessidade de interpretar e explicar as decisões tomadas pelos modelos. #################################################################################################### 01. Apresentação: Neste curso de introdução à inteligência artificial para produto, vamos abordar os fundamentos e consensos sobre o que é inteligência artificial. Compreender esses conceitos é essencial para desenvolver algoritmos e aplicações de forma correta. Você aprenderá a identificar se um problema pode ser solucionado com inteligência artificial, avaliar as melhores opções e criar uma aplicação alinhada aos objetivos do cliente e usuário. Prepare-se para mergulhar nessa trilha e aproveitar ao máximo esse curso inicial. #################################################################################################### 03. Objetivos do módulo: Neste módulo de introdução à Inteligência Artificial, vamos explorar os conceitos e fundamentos dessa área, com o objetivo de entender os caminhos que podemos seguir para desenvolver aplicações. Vamos discutir os problemas que a Inteligência Artificial resolve, além de analisar o passado, o presente e o futuro dessa disciplina. O módulo está dividido em várias partes: explicaremos o que é a Inteligência Artificial e por que devemos utilizá-la, abordaremos os marcos históricos, os fundamentos e as áreas de contribuição, as ramificações existentes atualmente, os tipos e abordagens de Inteligência Artificial, as aplicações e casos de uso, e, por fim, os avanços recentes e os desafios enfrentados pela Inteligência Artificial. #################################################################################################### 04. Visões de IA: A aula aborda o tema da inteligência artificial, explicando que, na verdade, a máquina não está realmente pensando como um ser humano, mas sim sendo alimentada e controlada pelo ser humano. A inteligência artificial é eficiente em processar informações e executar funções que requerem inteligência, mas a inteligência em si está no ser humano que desenvolve o algoritmo. A aula também apresenta duas visões sobre inteligência artificial: uma mais formal, que a trata como uma disciplina da ciência da computação, e outra mais filosófica, que enfatiza o papel do ser humano no desenvolvimento da IA. #################################################################################################### 05. Porque utilizar IA: A inteligência artificial traz diversos benefícios para as empresas. Primeiro, ela permite a automação de tarefas repetitivas e de baixo valor agregado, liberando os profissionais para atividades mais estratégicas. Além disso, a inteligência artificial melhora a tomada de decisão ao analisar grandes conjuntos de dados e identificar padrões e tendências. Ela também contribui para a criação de experiências personalizadas para os clientes, como recomendação de produtos e serviços. Esses benefícios incluem a redução de custos, a segurança da informação e a visibilidade de mercado. #################################################################################################### 06. Conceitos: A inteligência artificial é um conjunto de componentes e conceitos que, quando organizados de forma harmoniosa, produzem resultados desejados pelas empresas. Ela envolve a coleta de dados de diversas fontes, como arquivos, APIs, áudio, vídeo e bancos de dados. Com base nesses dados, são selecionados algoritmos de Machine Learning, Deep Learning e estatísticos, que analisam e identificam padrões nos dados. Esses padrões são utilizados para criar regras que permitem a geração de automações e tomada de decisões mais eficientes. Em resumo, a inteligência artificial utiliza dados, algoritmos e padrões para gerar automações e decisões. #################################################################################################### 07. Linha do Tempo: Nesta aula, discutimos o histórico da inteligência artificial (IA). Começamos destacando marcos importantes, como o lançamento do AlphaGo pelo Google em 2017, que venceu o campeão mundial de Go. Também mencionamos as Generative Adversarial Networks (GANs), criadas em 2014, que foram um marco para as IAs generativas. Em 2017, a arquitetura de Transformer foi introduzida, sendo a base dos modelos GPT da OpenAI. Ao longo dos anos, várias redes generativas foram desenvolvidas, como o GPT-1, GPT-2, GPT-3, Dalek e GitHub Copilot. Em 2022, estamos na era da IA generativa. Além disso, abordamos marcos anteriores, como o teste de Turing em 1950 e a criação do termo "inteligência artificial" em 1955. Também mencionamos o "inverno da IA", um período de baixo desenvolvimento, e marcos posteriores, como o computador Deep Blue da IBM vencendo o campeão de xadrez em 1997 e o surgimento de assistentes como Siri, Watson e Alexa. #################################################################################################### 08. Fundamentos da IA: A inteligência artificial é uma área complexa que se baseia em diversas disciplinas para seu desenvolvimento. A computação é fundamental, pois é onde a IA está inserida, e o poder computacional é essencial para resolver problemas complexos. A teoria de controle contribui para a otimização de processos e funções ao longo do tempo. A economia trouxe algoritmos e técnicas, incluindo a explicabilidade de modelos. A linguística é importante para o processamento de linguagem natural. A matemática fornece algoritmos e teorias probabilísticas. A neociência contribui para o aprendizado profundo, simulando o funcionamento do cérebro. A psicologia ajuda a entender como os seres humanos processam informações. Essas disciplinas se unem para criar e avançar na área de inteligência artificial. #################################################################################################### 09. Sub areas: Nesta aula, discutimos as diferentes sub-áreas da inteligência artificial. Uma das ramificações mais importantes é o aprendizado de máquina, onde usamos algoritmos para ensinar as máquinas a reconhecer padrões e fazer previsões. Dentro do aprendizado de máquina, temos o aprendizado profundo, que utiliza redes neurais para lidar com grandes volumes de informações. Outra área relevante é o processamento de linguagem natural, que permite extrair informações de textos e até mesmo traduzir. Também abordamos o campo do áudio, onde podemos transformar fala em texto e vice-versa. Além disso, mencionamos os sistemas especialistas, como os veículos autônomos, e outras áreas como planejamento, robótica e visão computacional. #################################################################################################### 10. Tipos e abordagens: Nesta aula, discutimos os quatro passos principais para a construção de um modelo de inteligência artificial. Primeiro, inicializamos o modelo com uma série de parâmetros, que são como os parafusos que podemos ajustar para obter diferentes resultados. Em seguida, treinamos o modelo usando dados e hiperparâmetros para aprender padrões. Depois de treinar o modelo, avaliamos sua capacidade de entender esses padrões e fazer previsões em dados não observados. Com base nessa avaliação, podemos decidir se devemos ajustar os parâmetros ou até mesmo mudar o modelo. Essa abordagem é chamada de "model-centric". No entanto, também existe a abordagem "data-centric", que envolve avaliar a qualidade dos dados e obter mais dados se necessário, em vez de apenas ajustar o modelo. Não há uma abordagem única que seja a melhor em todos os casos, mas muitas vezes é mais vantajoso trabalhar nos dados para melhorar a qualidade do modelo. Além disso, discutimos diferentes tipos de inteligência artificial, desde a inteligência artificial restrita, que é baseada em aprendizado de máquina e treinada para tarefas específicas, até a inteligência artificial forte, que possui uma inteligência geral e pode realizar várias tarefas. Também mencionamos a superinteligência artificial, que ultrapassa a inteligência humana. Por fim, destacamos que existem várias abordagens para a construção de aplicações de inteligência artificial, e é importante considerar os diferentes caminhos disponíveis. #################################################################################################### 11. Aplicações: A inteligência artificial (IA) é amplamente utilizada em diversas aplicações e segmentos de mercado. Alguns exemplos incluem a predição de inadimplência, onde sistemas de processamento de crédito utilizam análise preditiva para decidir se concedem ou não crédito a um cliente. A previsão de vendas é outro caso comum, onde estratégias de produção são definidas com base nas projeções de vendas. Os sistemas de recomendação também são muito presentes em nosso dia a dia, sugerindo filmes, músicas, livros e produtos para compra. A visão computacional é utilizada em aplicações como biometria, manutenção preventiva e navegação virtual. A detecção de fraudes e a predição de churn e segmentação de clientes são aplicadas no setor de telecomunicações. A análise de séries temporais é útil para prever eventos futuros com base em dados históricos, como no caso da pandemia de Covid-19. Além disso, existem aplicações híbridas de automação, como a aprovação automática de crédito, que envolvem a combinação de várias técnicas de IA para automatizar processos. #################################################################################################### 12. Avanços: No vídeo, discutimos alguns avanços recentes na área de Inteligência Artificial (IA). Um desses avanços é o aprendizado por reforço, que envolve a interação entre um agente e um ambiente. Se as ações do agente produzem resultados desejados, ele é recompensado; caso contrário, ele é punido. Esse tipo de aprendizado tem sido usado em IAs generativas, como o algoritmo da OpenAI, que combina redes neurais, processamento de linguagem natural e aprendizado por reforço. Também falamos sobre a importância da visão computacional, que é usada em aplicações como veículos autônomos, sistemas de segurança e ferramentas de edição de imagens. Além disso, abordamos a segurança cibernética e a ética na IA, destacando a necessidade de desenvolver princípios éticos e legislação específica para garantir o uso seguro e responsável da tecnologia. #################################################################################################### 13. Desafios: Nesta aula, discutimos os desafios de lidar com modelos de linguagem cada vez maiores e como interpretar suas saídas. Uma abordagem para lidar com modelos complexos é trabalhar na camada de dados, garantindo que os dados de entrada sejam de qualidade. Quanto mais simples for o modelo, mais fácil será interpretar seus resultados. A explicabilidade é importante para entender por que um modelo deu uma determinada saída e corrigir possíveis viéses nos dados de treinamento. Também abordamos os riscos sociais e éticos associados a modelos complexos e autônomos, destacando a importância de regulamentações e práticas responsáveis. Além disso, discutimos os desafios relacionados à escassez e qualidade dos dados, bem como a necessidade de interpretar e explicar as decisões tomadas pelos modelos. #################################################################################################### 01. Apresentação: Neste curso de introdução à inteligência artificial para produto, vamos abordar os fundamentos e consensos sobre o que é inteligência artificial. Compreender esses conceitos é essencial para desenvolver algoritmos e aplicações de forma correta. Você aprenderá a identificar se um problema pode ser solucionado com inteligência artificial, avaliar as melhores opções e criar uma aplicação alinhada aos objetivos do cliente e usuário. Prepare-se para mergulhar nessa trilha e aproveitar ao máximo esse curso inicial. #################################################################################################### 03. Objetivos do módulo: Neste módulo de introdução à Inteligência Artificial, vamos explorar os conceitos e fundamentos dessa área, com o objetivo de entender os caminhos que podemos seguir para desenvolver aplicações. Vamos discutir os problemas que a Inteligência Artificial resolve, além de analisar o passado, o presente e o futuro dessa disciplina. O módulo está dividido em várias partes: explicaremos o que é a Inteligência Artificial e por que devemos utilizá-la, abordaremos os marcos históricos, os fundamentos e as áreas de contribuição, as ramificações existentes atualmente, os tipos e abordagens de Inteligência Artificial, as aplicações e casos de uso, e, por fim, os avanços recentes e os desafios enfrentados pela Inteligência Artificial. #################################################################################################### 04. Visões de IA: A aula aborda o tema da inteligência artificial, explicando que, na verdade, a máquina não está realmente pensando como um ser humano, mas sim sendo alimentada e controlada pelo ser humano. A inteligência artificial é eficiente em processar informações e executar funções que requerem inteligência, mas a inteligência em si está no ser humano que desenvolve o algoritmo. A aula também apresenta duas visões sobre inteligência artificial: uma mais formal, que a trata como uma disciplina da ciência da computação, e outra mais filosófica, que enfatiza o papel do ser humano no desenvolvimento da IA. #################################################################################################### 05. Porque utilizar IA: A inteligência artificial traz diversos benefícios para as empresas. Primeiro, ela permite a automação de tarefas repetitivas e de baixo valor agregado, liberando os profissionais para atividades mais estratégicas. Além disso, a inteligência artificial melhora a tomada de decisão ao analisar grandes conjuntos de dados e identificar padrões e tendências. Ela também contribui para a criação de experiências personalizadas para os clientes, como recomendação de produtos e serviços. Esses benefícios incluem a redução de custos, a segurança da informação e a visibilidade de mercado. #################################################################################################### 06. Conceitos: A inteligência artificial é um conjunto de componentes e conceitos que, quando organizados de forma harmoniosa, produzem resultados desejados pelas empresas. Ela envolve a coleta de dados de diversas fontes, como arquivos, APIs, áudio, vídeo e bancos de dados. Com base nesses dados, são selecionados algoritmos de Machine Learning, Deep Learning e estatísticos, que analisam e identificam padrões nos dados. Esses padrões são utilizados para criar regras que permitem a geração de automações e tomada de decisões mais eficientes. Em resumo, a inteligência artificial utiliza dados, algoritmos e padrões para gerar automações e decisões. #################################################################################################### 07. Linha do Tempo: Nesta aula, discutimos o histórico da inteligência artificial (IA). Começamos destacando marcos importantes, como o lançamento do AlphaGo pelo Google em 2017, que venceu o campeão mundial de Go. Também mencionamos as Generative Adversarial Networks (GANs), criadas em 2014, que foram um marco para as IAs generativas. Em 2017, a arquitetura de Transformer foi introduzida, sendo a base dos modelos GPT da OpenAI. Ao longo dos anos, várias redes generativas foram desenvolvidas, como o GPT-1, GPT-2, GPT-3, Dalek e GitHub Copilot. Em 2022, estamos na era da IA generativa. Além disso, abordamos marcos anteriores, como o teste de Turing em 1950 e a criação do termo "inteligência artificial" em 1955. Também mencionamos o "inverno da IA", um período de baixo desenvolvimento, e marcos posteriores, como o computador Deep Blue da IBM vencendo o campeão de xadrez em 1997 e o surgimento de assistentes como Siri, Watson e Alexa. #################################################################################################### 08. Fundamentos da IA: A inteligência artificial é uma área complexa que se baseia em diversas disciplinas para seu desenvolvimento. A computação é fundamental, pois é onde a IA está inserida, e o poder computacional é essencial para resolver problemas complexos. A teoria de controle contribui para a otimização de processos e funções ao longo do tempo. A economia trouxe algoritmos e técnicas, incluindo a explicabilidade de modelos. A linguística é importante para o processamento de linguagem natural. A matemática fornece algoritmos e teorias probabilísticas. A neociência contribui para o aprendizado profundo, simulando o funcionamento do cérebro. A psicologia ajuda a entender como os seres humanos processam informações. Essas disciplinas se unem para criar e avançar na área de inteligência artificial. #################################################################################################### 09. Sub areas: Nesta aula, discutimos as diferentes sub-áreas da inteligência artificial. Uma das ramificações mais importantes é o aprendizado de máquina, onde usamos algoritmos para ensinar as máquinas a reconhecer padrões e fazer previsões. Dentro do aprendizado de máquina, temos o aprendizado profundo, que utiliza redes neurais para lidar com grandes volumes de informações. Outra área relevante é o processamento de linguagem natural, que permite extrair informações de textos e até mesmo traduzir. Também abordamos o campo do áudio, onde podemos transformar fala em texto e vice-versa. Além disso, mencionamos os sistemas especialistas, como os veículos autônomos, e outras áreas como planejamento, robótica e visão computacional. #################################################################################################### 10. Tipos e abordagens: Nesta aula, discutimos os quatro passos principais para a construção de um modelo de inteligência artificial. Primeiro, inicializamos o modelo com uma série de parâmetros, que são como os parafusos que podemos ajustar para obter diferentes resultados. Em seguida, treinamos o modelo usando dados e hiperparâmetros para aprender padrões. Depois de treinar o modelo, avaliamos sua capacidade de entender esses padrões e fazer previsões em dados não observados. Com base nessa avaliação, podemos decidir se devemos ajustar os parâmetros ou até mesmo mudar o modelo. Essa abordagem é chamada de "model-centric". No entanto, também existe a abordagem "data-centric", que envolve avaliar a qualidade dos dados e obter mais dados se necessário, em vez de apenas ajustar o modelo. Não há uma abordagem única que seja a melhor em todos os casos, mas muitas vezes é mais vantajoso trabalhar nos dados para melhorar a qualidade do modelo. Além disso, discutimos diferentes tipos de inteligência artificial, desde a inteligência artificial restrita, que é baseada em aprendizado de máquina e treinada para tarefas específicas, até a inteligência artificial forte, que possui uma inteligência geral e pode realizar várias tarefas. Também mencionamos a superinteligência artificial, que ultrapassa a inteligência humana. Por fim, destacamos que existem várias abordagens para a construção de aplicações de inteligência artificial, e é importante considerar os diferentes caminhos disponíveis. #################################################################################################### 11. Aplicações: A inteligência artificial (IA) é amplamente utilizada em diversas aplicações e segmentos de mercado. Alguns exemplos incluem a predição de inadimplência, onde sistemas de processamento de crédito utilizam análise preditiva para decidir se concedem ou não crédito a um cliente. A previsão de vendas é outro caso comum, onde estratégias de produção são definidas com base nas projeções de vendas. Os sistemas de recomendação também são muito presentes em nosso dia a dia, sugerindo filmes, músicas, livros e produtos para compra. A visão computacional é utilizada em aplicações como biometria, manutenção preventiva e navegação virtual. A detecção de fraudes e a predição de churn e segmentação de clientes são aplicadas no setor de telecomunicações. A análise de séries temporais é útil para prever eventos futuros com base em dados históricos, como no caso da pandemia de Covid-19. Além disso, existem aplicações híbridas de automação, como a aprovação automática de crédito, que envolvem a combinação de várias técnicas de IA para automatizar processos. #################################################################################################### 12. Avanços: No vídeo, discutimos alguns avanços recentes na área de Inteligência Artificial (IA). Um desses avanços é o aprendizado por reforço, que envolve a interação entre um agente e um ambiente. Se as ações do agente produzem resultados desejados, ele é recompensado; caso contrário, ele é punido. Esse tipo de aprendizado tem sido usado em IAs generativas, como o algoritmo da OpenAI, que combina redes neurais, processamento de linguagem natural e aprendizado por reforço. Também falamos sobre a importância da visão computacional, que é usada em aplicações como veículos autônomos, sistemas de segurança e ferramentas de edição de imagens. Além disso, abordamos a segurança cibernética e a ética na IA, destacando a necessidade de desenvolver princípios éticos e legislação específica para garantir o uso seguro e responsável da tecnologia. #################################################################################################### 13. Desafios: Nesta aula, discutimos os desafios de lidar com modelos de linguagem cada vez maiores e como interpretar suas saídas. Uma abordagem para lidar com modelos complexos é trabalhar na camada de dados, garantindo que os dados de entrada sejam de qualidade. Quanto mais simples for o modelo, mais fácil será interpretar seus resultados. A explicabilidade é importante para entender por que um modelo deu uma determinada saída e corrigir possíveis viéses nos dados de treinamento. Também abordamos os riscos sociais e éticos associados a modelos complexos e autônomos, destacando a importância de regulamentações e práticas responsáveis. Além disso, discutimos os desafios relacionados à escassez e qualidade dos dados, bem como a necessidade de interpretar e explicar as decisões tomadas pelos modelos. #################################################################################################### 01. Apresentação: Neste curso de introdução à inteligência artificial para produto, vamos abordar os fundamentos e consensos sobre o que é inteligência artificial. Compreender esses conceitos é essencial para desenvolver algoritmos e aplicações de forma correta. Você aprenderá a identificar se um problema pode ser solucionado com inteligência artificial, avaliar as melhores opções e criar uma aplicação alinhada aos objetivos do cliente e usuário. Prepare-se para mergulhar nessa trilha e aproveitar ao máximo esse curso inicial. #################################################################################################### 03. Objetivos do módulo: Neste módulo de introdução à Inteligência Artificial, vamos explorar os conceitos e fundamentos dessa área, com o objetivo de entender os caminhos que podemos seguir para desenvolver aplicações. Vamos discutir os problemas que a Inteligência Artificial resolve, além de analisar o passado, o presente e o futuro dessa disciplina. O módulo está dividido em várias partes: explicaremos o que é a Inteligência Artificial e por que devemos utilizá-la, abordaremos os marcos históricos, os fundamentos e as áreas de contribuição, as ramificações existentes atualmente, os tipos e abordagens de Inteligência Artificial, as aplicações e casos de uso, e, por fim, os avanços recentes e os desafios enfrentados pela Inteligência Artificial. #################################################################################################### 04. Visões de IA: A aula aborda o tema da inteligência artificial, explicando que, na verdade, a máquina não está realmente pensando como um ser humano, mas sim sendo alimentada e controlada pelo ser humano. A inteligência artificial é eficiente em processar informações e executar funções que requerem inteligência, mas a inteligência em si está no ser humano que desenvolve o algoritmo. A aula também apresenta duas visões sobre inteligência artificial: uma mais formal, que a trata como uma disciplina da ciência da computação, e outra mais filosófica, que enfatiza o papel do ser humano no desenvolvimento da IA. #################################################################################################### 05. Porque utilizar IA: A inteligência artificial traz diversos benefícios para as empresas. Primeiro, ela permite a automação de tarefas repetitivas e de baixo valor agregado, liberando os profissionais para atividades mais estratégicas. Além disso, a inteligência artificial melhora a tomada de decisão ao analisar grandes conjuntos de dados e identificar padrões e tendências. Ela também contribui para a criação de experiências personalizadas para os clientes, como recomendação de produtos e serviços. Esses benefícios incluem a redução de custos, a segurança da informação e a visibilidade de mercado. #################################################################################################### 06. Conceitos: A inteligência artificial é um conjunto de componentes e conceitos que, quando organizados de forma harmoniosa, produzem resultados desejados pelas empresas. Ela envolve a coleta de dados de diversas fontes, como arquivos, APIs, áudio, vídeo e bancos de dados. Com base nesses dados, são selecionados algoritmos de Machine Learning, Deep Learning e estatísticos, que analisam e identificam padrões nos dados. Esses padrões são utilizados para criar regras que permitem a geração de automações e tomada de decisões mais eficientes. Em resumo, a inteligência artificial utiliza dados, algoritmos e padrões para gerar automações e decisões. #################################################################################################### 07. Linha do Tempo: Nesta aula, discutimos o histórico da inteligência artificial (IA). Começamos destacando marcos importantes, como o lançamento do AlphaGo pelo Google em 2017, que venceu o campeão mundial de Go. Também mencionamos as Generative Adversarial Networks (GANs), criadas em 2014, que foram um marco para as IAs generativas. Em 2017, a arquitetura de Transformer foi introduzida, sendo a base dos modelos GPT da OpenAI. Ao longo dos anos, várias redes generativas foram desenvolvidas, como o GPT-1, GPT-2, GPT-3, Dalek e GitHub Copilot. Em 2022, estamos na era da IA generativa. Além disso, abordamos marcos anteriores, como o teste de Turing em 1950 e a criação do termo "inteligência artificial" em 1955. Também mencionamos o "inverno da IA", um período de baixo desenvolvimento, e marcos posteriores, como o computador Deep Blue da IBM vencendo o campeão de xadrez em 1997 e o surgimento de assistentes como Siri, Watson e Alexa. #################################################################################################### 08. Fundamentos da IA: A inteligência artificial é uma área complexa que se baseia em diversas disciplinas para seu desenvolvimento. A computação é fundamental, pois é onde a IA está inserida, e o poder computacional é essencial para resolver problemas complexos. A teoria de controle contribui para a otimização de processos e funções ao longo do tempo. A economia trouxe algoritmos e técnicas, incluindo a explicabilidade de modelos. A linguística é importante para o processamento de linguagem natural. A matemática fornece algoritmos e teorias probabilísticas. A neociência contribui para o aprendizado profundo, simulando o funcionamento do cérebro. A psicologia ajuda a entender como os seres humanos processam informações. Essas disciplinas se unem para criar e avançar na área de inteligência artificial. #################################################################################################### 09. Sub areas: Nesta aula, discutimos as diferentes sub-áreas da inteligência artificial. Uma das ramificações mais importantes é o aprendizado de máquina, onde usamos algoritmos para ensinar as máquinas a reconhecer padrões e fazer previsões. Dentro do aprendizado de máquina, temos o aprendizado profundo, que utiliza redes neurais para lidar com grandes volumes de informações. Outra área relevante é o processamento de linguagem natural, que permite extrair informações de textos e até mesmo traduzir. Também abordamos o campo do áudio, onde podemos transformar fala em texto e vice-versa. Além disso, mencionamos os sistemas especialistas, como os veículos autônomos, e outras áreas como planejamento, robótica e visão computacional. #################################################################################################### 10. Tipos e abordagens: Nesta aula, discutimos os quatro passos principais para a construção de um modelo de inteligência artificial. Primeiro, inicializamos o modelo com uma série de parâmetros, que são como os parafusos que podemos ajustar para obter diferentes resultados. Em seguida, treinamos o modelo usando dados e hiperparâmetros para aprender padrões. Depois de treinar o modelo, avaliamos sua capacidade de entender esses padrões e fazer previsões em dados não observados. Com base nessa avaliação, podemos decidir se devemos ajustar os parâmetros ou até mesmo mudar o modelo. Essa abordagem é chamada de "model-centric". No entanto, também existe a abordagem "data-centric", que envolve avaliar a qualidade dos dados e obter mais dados se necessário, em vez de apenas ajustar o modelo. Não há uma abordagem única que seja a melhor em todos os casos, mas muitas vezes é mais vantajoso trabalhar nos dados para melhorar a qualidade do modelo. Além disso, discutimos diferentes tipos de inteligência artificial, desde a inteligência artificial restrita, que é baseada em aprendizado de máquina e treinada para tarefas específicas, até a inteligência artificial forte, que possui uma inteligência geral e pode realizar várias tarefas. Também mencionamos a superinteligência artificial, que ultrapassa a inteligência humana. Por fim, destacamos que existem várias abordagens para a construção de aplicações de inteligência artificial, e é importante considerar os diferentes caminhos disponíveis. #################################################################################################### 11. Aplicações: A inteligência artificial (IA) é amplamente utilizada em diversas aplicações e segmentos de mercado. Alguns exemplos incluem a predição de inadimplência, onde sistemas de processamento de crédito utilizam análise preditiva para decidir se concedem ou não crédito a um cliente. A previsão de vendas é outro caso comum, onde estratégias de produção são definidas com base nas projeções de vendas. Os sistemas de recomendação também são muito presentes em nosso dia a dia, sugerindo filmes, músicas, livros e produtos para compra. A visão computacional é utilizada em aplicações como biometria, manutenção preventiva e navegação virtual. A detecção de fraudes e a predição de churn e segmentação de clientes são aplicadas no setor de telecomunicações. A análise de séries temporais é útil para prever eventos futuros com base em dados históricos, como no caso da pandemia de Covid-19. Além disso, existem aplicações híbridas de automação, como a aprovação automática de crédito, que envolvem a combinação de várias técnicas de IA para automatizar processos. #################################################################################################### 12. Avanços: No vídeo, discutimos alguns avanços recentes na área de Inteligência Artificial (IA). Um desses avanços é o aprendizado por reforço, que envolve a interação entre um agente e um ambiente. Se as ações do agente produzem resultados desejados, ele é recompensado; caso contrário, ele é punido. Esse tipo de aprendizado tem sido usado em IAs generativas, como o algoritmo da OpenAI, que combina redes neurais, processamento de linguagem natural e aprendizado por reforço. Também falamos sobre a importância da visão computacional, que é usada em aplicações como veículos autônomos, sistemas de segurança e ferramentas de edição de imagens. Além disso, abordamos a segurança cibernética e a ética na IA, destacando a necessidade de desenvolver princípios éticos e legislação específica para garantir o uso seguro e responsável da tecnologia. #################################################################################################### 13. Desafios: Nesta aula, discutimos os desafios de lidar com modelos de linguagem cada vez maiores e como interpretar suas saídas. Uma abordagem para lidar com modelos complexos é trabalhar na camada de dados, garantindo que os dados de entrada sejam de qualidade. Quanto mais simples for o modelo, mais fácil será interpretar seus resultados. A explicabilidade é importante para entender por que um modelo deu uma determinada saída e corrigir possíveis viéses nos dados de treinamento. Também abordamos os riscos sociais e éticos associados a modelos complexos e autônomos, destacando a importância de regulamentações e práticas responsáveis. Além disso, discutimos os desafios relacionados à escassez e qualidade dos dados, bem como a necessidade de interpretar e explicar as decisões tomadas pelos modelos. #################################################################################################### 01. Apresentação: Neste curso de introdução à inteligência artificial para produto, vamos abordar os fundamentos e consensos sobre o que é inteligência artificial. Compreender esses conceitos é essencial para desenvolver algoritmos e aplicações de forma correta. Você aprenderá a identificar se um problema pode ser solucionado com inteligência artificial, avaliar as melhores opções e criar uma aplicação alinhada aos objetivos do cliente e usuário. Prepare-se para mergulhar nessa trilha e aproveitar ao máximo esse curso inicial. #################################################################################################### 03. Objetivos do módulo: Neste módulo de introdução à Inteligência Artificial, vamos explorar os conceitos e fundamentos dessa área, com o objetivo de entender os caminhos que podemos seguir para desenvolver aplicações. Vamos discutir os problemas que a Inteligência Artificial resolve, além de analisar o passado, o presente e o futuro dessa disciplina. O módulo está dividido em várias partes: explicaremos o que é a Inteligência Artificial e por que devemos utilizá-la, abordaremos os marcos históricos, os fundamentos e as áreas de contribuição, as ramificações existentes atualmente, os tipos e abordagens de Inteligência Artificial, as aplicações e casos de uso, e, por fim, os avanços recentes e os desafios enfrentados pela Inteligência Artificial. #################################################################################################### 04. Visões de IA: A aula aborda o tema da inteligência artificial, explicando que, na verdade, a máquina não está realmente pensando como um ser humano, mas sim sendo alimentada e controlada pelo ser humano. A inteligência artificial é eficiente em processar informações e executar funções que requerem inteligência, mas a inteligência em si está no ser humano que desenvolve o algoritmo. A aula também apresenta duas visões sobre inteligência artificial: uma mais formal, que a trata como uma disciplina da ciência da computação, e outra mais filosófica, que enfatiza o papel do ser humano no desenvolvimento da IA. #################################################################################################### 05. Porque utilizar IA: A inteligência artificial traz diversos benefícios para as empresas. Primeiro, ela permite a automação de tarefas repetitivas e de baixo valor agregado, liberando os profissionais para atividades mais estratégicas. Além disso, a inteligência artificial melhora a tomada de decisão ao analisar grandes conjuntos de dados e identificar padrões e tendências. Ela também contribui para a criação de experiências personalizadas para os clientes, como recomendação de produtos e serviços. Esses benefícios incluem a redução de custos, a segurança da informação e a visibilidade de mercado. #################################################################################################### 06. Conceitos: A inteligência artificial é um conjunto de componentes e conceitos que, quando organizados de forma harmoniosa, produzem resultados desejados pelas empresas. Ela envolve a coleta de dados de diversas fontes, como arquivos, APIs, áudio, vídeo e bancos de dados. Com base nesses dados, são selecionados algoritmos de Machine Learning, Deep Learning e estatísticos, que analisam e identificam padrões nos dados. Esses padrões são utilizados para criar regras que permitem a geração de automações e tomada de decisões mais eficientes. Em resumo, a inteligência artificial utiliza dados, algoritmos e padrões para gerar automações e decisões. #################################################################################################### 07. Linha do Tempo: Nesta aula, discutimos o histórico da inteligência artificial (IA). Começamos destacando marcos importantes, como o lançamento do AlphaGo pelo Google em 2017, que venceu o campeão mundial de Go. Também mencionamos as Generative Adversarial Networks (GANs), criadas em 2014, que foram um marco para as IAs generativas. Em 2017, a arquitetura de Transformer foi introduzida, sendo a base dos modelos GPT da OpenAI. Ao longo dos anos, várias redes generativas foram desenvolvidas, como o GPT-1, GPT-2, GPT-3, Dalek e GitHub Copilot. Em 2022, estamos na era da IA generativa. Além disso, abordamos marcos anteriores, como o teste de Turing em 1950 e a criação do termo "inteligência artificial" em 1955. Também mencionamos o "inverno da IA", um período de baixo desenvolvimento, e marcos posteriores, como o computador Deep Blue da IBM vencendo o campeão de xadrez em 1997 e o surgimento de assistentes como Siri, Watson e Alexa. #################################################################################################### 08. Fundamentos da IA: A inteligência artificial é uma área complexa que se baseia em diversas disciplinas para seu desenvolvimento. A computação é fundamental, pois é onde a IA está inserida, e o poder computacional é essencial para resolver problemas complexos. A teoria de controle contribui para a otimização de processos e funções ao longo do tempo. A economia trouxe algoritmos e técnicas, incluindo a explicabilidade de modelos. A linguística é importante para o processamento de linguagem natural. A matemática fornece algoritmos e teorias probabilísticas. A neociência contribui para o aprendizado profundo, simulando o funcionamento do cérebro. A psicologia ajuda a entender como os seres humanos processam informações. Essas disciplinas se unem para criar e avançar na área de inteligência artificial. #################################################################################################### 09. Sub areas: Nesta aula, discutimos as diferentes sub-áreas da inteligência artificial. Uma das ramificações mais importantes é o aprendizado de máquina, onde usamos algoritmos para ensinar as máquinas a reconhecer padrões e fazer previsões. Dentro do aprendizado de máquina, temos o aprendizado profundo, que utiliza redes neurais para lidar com grandes volumes de informações. Outra área relevante é o processamento de linguagem natural, que permite extrair informações de textos e até mesmo traduzir. Também abordamos o campo do áudio, onde podemos transformar fala em texto e vice-versa. Além disso, mencionamos os sistemas especialistas, como os veículos autônomos, e outras áreas como planejamento, robótica e visão computacional. #################################################################################################### 10. Tipos e abordagens: Nesta aula, discutimos os quatro passos principais para a construção de um modelo de inteligência artificial. Primeiro, inicializamos o modelo com uma série de parâmetros, que são como os parafusos que podemos ajustar para obter diferentes resultados. Em seguida, treinamos o modelo usando dados e hiperparâmetros para aprender padrões. Depois de treinar o modelo, avaliamos sua capacidade de entender esses padrões e fazer previsões em dados não observados. Com base nessa avaliação, podemos decidir se devemos ajustar os parâmetros ou até mesmo mudar o modelo. Essa abordagem é chamada de "model-centric". No entanto, também existe a abordagem "data-centric", que envolve avaliar a qualidade dos dados e obter mais dados se necessário, em vez de apenas ajustar o modelo. Não há uma abordagem única que seja a melhor em todos os casos, mas muitas vezes é mais vantajoso trabalhar nos dados para melhorar a qualidade do modelo. Além disso, discutimos diferentes tipos de inteligência artificial, desde a inteligência artificial restrita, que é baseada em aprendizado de máquina e treinada para tarefas específicas, até a inteligência artificial forte, que possui uma inteligência geral e pode realizar várias tarefas. Também mencionamos a superinteligência artificial, que ultrapassa a inteligência humana. Por fim, destacamos que existem várias abordagens para a construção de aplicações de inteligência artificial, e é importante considerar os diferentes caminhos disponíveis. #################################################################################################### 11. Aplicações: A inteligência artificial (IA) é amplamente utilizada em diversas aplicações e segmentos de mercado. Alguns exemplos incluem a predição de inadimplência, onde sistemas de processamento de crédito utilizam análise preditiva para decidir se concedem ou não crédito a um cliente. A previsão de vendas é outro caso comum, onde estratégias de produção são definidas com base nas projeções de vendas. Os sistemas de recomendação também são muito presentes em nosso dia a dia, sugerindo filmes, músicas, livros e produtos para compra. A visão computacional é utilizada em aplicações como biometria, manutenção preventiva e navegação virtual. A detecção de fraudes e a predição de churn e segmentação de clientes são aplicadas no setor de telecomunicações. A análise de séries temporais é útil para prever eventos futuros com base em dados históricos, como no caso da pandemia de Covid-19. Além disso, existem aplicações híbridas de automação, como a aprovação automática de crédito, que envolvem a combinação de várias técnicas de IA para automatizar processos. #################################################################################################### 12. Avanços: No vídeo, discutimos alguns avanços recentes na área de Inteligência Artificial (IA). Um desses avanços é o aprendizado por reforço, que envolve a interação entre um agente e um ambiente. Se as ações do agente produzem resultados desejados, ele é recompensado; caso contrário, ele é punido. Esse tipo de aprendizado tem sido usado em IAs generativas, como o algoritmo da OpenAI, que combina redes neurais, processamento de linguagem natural e aprendizado por reforço. Também falamos sobre a importância da visão computacional, que é usada em aplicações como veículos autônomos, sistemas de segurança e ferramentas de edição de imagens. Além disso, abordamos a segurança cibernética e a ética na IA, destacando a necessidade de desenvolver princípios éticos e legislação específica para garantir o uso seguro e responsável da tecnologia. #################################################################################################### 13. Desafios: Nesta aula, discutimos os desafios de lidar com modelos de linguagem cada vez maiores e como interpretar suas saídas. Uma abordagem para lidar com modelos complexos é trabalhar na camada de dados, garantindo que os dados de entrada sejam de qualidade. Quanto mais simples for o modelo, mais fácil será interpretar seus resultados. A explicabilidade é importante para entender por que um modelo deu uma determinada saída e corrigir possíveis viéses nos dados de treinamento. Também abordamos os riscos sociais e éticos associados a modelos complexos e autônomos, destacando a importância de regulamentações e práticas responsáveis. Além disso, discutimos os desafios relacionados à escassez e qualidade dos dados, bem como a necessidade de interpretar e explicar as decisões tomadas pelos modelos. #################################################################################################### 01. Apresentação: Neste curso de introdução à inteligência artificial para produto, vamos abordar os fundamentos e consensos sobre o que é inteligência artificial. Compreender esses conceitos é essencial para desenvolver algoritmos e aplicações de forma correta. Você aprenderá a identificar se um problema pode ser solucionado com inteligência artificial, avaliar as melhores opções e criar uma aplicação alinhada aos objetivos do cliente e usuário. Prepare-se para mergulhar nessa trilha e aproveitar ao máximo esse curso inicial. #################################################################################################### 03. Objetivos do módulo: Neste módulo de introdução à Inteligência Artificial, vamos explorar os conceitos e fundamentos dessa área, com o objetivo de entender os caminhos que podemos seguir para desenvolver aplicações. Vamos discutir os problemas que a Inteligência Artificial resolve, além de analisar o passado, o presente e o futuro dessa disciplina. O módulo está dividido em várias partes: explicaremos o que é a Inteligência Artificial e por que devemos utilizá-la, abordaremos os marcos históricos, os fundamentos e as áreas de contribuição, as ramificações existentes atualmente, os tipos e abordagens de Inteligência Artificial, as aplicações e casos de uso, e, por fim, os avanços recentes e os desafios enfrentados pela Inteligência Artificial. #################################################################################################### 04. Visões de IA: A aula aborda o tema da inteligência artificial, explicando que, na verdade, a máquina não está realmente pensando como um ser humano, mas sim sendo alimentada e controlada pelo ser humano. A inteligência artificial é eficiente em processar informações e executar funções que requerem inteligência, mas a inteligência em si está no ser humano que desenvolve o algoritmo. A aula também apresenta duas visões sobre inteligência artificial: uma mais formal, que a trata como uma disciplina da ciência da computação, e outra mais filosófica, que enfatiza o papel do ser humano no desenvolvimento da IA. #################################################################################################### 05. Porque utilizar IA: A inteligência artificial traz diversos benefícios para as empresas. Primeiro, ela permite a automação de tarefas repetitivas e de baixo valor agregado, liberando os profissionais para atividades mais estratégicas. Além disso, a inteligência artificial melhora a tomada de decisão ao analisar grandes conjuntos de dados e identificar padrões e tendências. Ela também contribui para a criação de experiências personalizadas para os clientes, como recomendação de produtos e serviços. Esses benefícios incluem a redução de custos, a segurança da informação e a visibilidade de mercado. #################################################################################################### 06. Conceitos: A inteligência artificial é um conjunto de componentes e conceitos que, quando organizados de forma harmoniosa, produzem resultados desejados pelas empresas. Ela envolve a coleta de dados de diversas fontes, como arquivos, APIs, áudio, vídeo e bancos de dados. Com base nesses dados, são selecionados algoritmos de Machine Learning, Deep Learning e estatísticos, que analisam e identificam padrões nos dados. Esses padrões são utilizados para criar regras que permitem a geração de automações e tomada de decisões mais eficientes. Em resumo, a inteligência artificial utiliza dados, algoritmos e padrões para gerar automações e decisões. #################################################################################################### 07. Linha do Tempo: Nesta aula, discutimos o histórico da inteligência artificial (IA). Começamos destacando marcos importantes, como o lançamento do AlphaGo pelo Google em 2017, que venceu o campeão mundial de Go. Também mencionamos as Generative Adversarial Networks (GANs), criadas em 2014, que foram um marco para as IAs generativas. Em 2017, a arquitetura de Transformer foi introduzida, sendo a base dos modelos GPT da OpenAI. Ao longo dos anos, várias redes generativas foram desenvolvidas, como o GPT-1, GPT-2, GPT-3, Dalek e GitHub Copilot. Em 2022, estamos na era da IA generativa. Além disso, abordamos marcos anteriores, como o teste de Turing em 1950 e a criação do termo "inteligência artificial" em 1955. Também mencionamos o "inverno da IA", um período de baixo desenvolvimento, e marcos posteriores, como o computador Deep Blue da IBM vencendo o campeão de xadrez em 1997 e o surgimento de assistentes como Siri, Watson e Alexa. #################################################################################################### 08. Fundamentos da IA: A inteligência artificial é uma área complexa que se baseia em diversas disciplinas para seu desenvolvimento. A computação é fundamental, pois é onde a IA está inserida, e o poder computacional é essencial para resolver problemas complexos. A teoria de controle contribui para a otimização de processos e funções ao longo do tempo. A economia trouxe algoritmos e técnicas, incluindo a explicabilidade de modelos. A linguística é importante para o processamento de linguagem natural. A matemática fornece algoritmos e teorias probabilísticas. A neociência contribui para o aprendizado profundo, simulando o funcionamento do cérebro. A psicologia ajuda a entender como os seres humanos processam informações. Essas disciplinas se unem para criar e avançar na área de inteligência artificial. #################################################################################################### 09. Sub areas: Nesta aula, discutimos as diferentes sub-áreas da inteligência artificial. Uma das ramificações mais importantes é o aprendizado de máquina, onde usamos algoritmos para ensinar as máquinas a reconhecer padrões e fazer previsões. Dentro do aprendizado de máquina, temos o aprendizado profundo, que utiliza redes neurais para lidar com grandes volumes de informações. Outra área relevante é o processamento de linguagem natural, que permite extrair informações de textos e até mesmo traduzir. Também abordamos o campo do áudio, onde podemos transformar fala em texto e vice-versa. Além disso, mencionamos os sistemas especialistas, como os veículos autônomos, e outras áreas como planejamento, robótica e visão computacional. #################################################################################################### 10. Tipos e abordagens: Nesta aula, discutimos os quatro passos principais para a construção de um modelo de inteligência artificial. Primeiro, inicializamos o modelo com uma série de parâmetros, que são como os parafusos que podemos ajustar para obter diferentes resultados. Em seguida, treinamos o modelo usando dados e hiperparâmetros para aprender padrões. Depois de treinar o modelo, avaliamos sua capacidade de entender esses padrões e fazer previsões em dados não observados. Com base nessa avaliação, podemos decidir se devemos ajustar os parâmetros ou até mesmo mudar o modelo. Essa abordagem é chamada de "model-centric". No entanto, também existe a abordagem "data-centric", que envolve avaliar a qualidade dos dados e obter mais dados se necessário, em vez de apenas ajustar o modelo. Não há uma abordagem única que seja a melhor em todos os casos, mas muitas vezes é mais vantajoso trabalhar nos dados para melhorar a qualidade do modelo. Além disso, discutimos diferentes tipos de inteligência artificial, desde a inteligência artificial restrita, que é baseada em aprendizado de máquina e treinada para tarefas específicas, até a inteligência artificial forte, que possui uma inteligência geral e pode realizar várias tarefas. Também mencionamos a superinteligência artificial, que ultrapassa a inteligência humana. Por fim, destacamos que existem várias abordagens para a construção de aplicações de inteligência artificial, e é importante considerar os diferentes caminhos disponíveis. #################################################################################################### 11. Aplicações: A inteligência artificial (IA) é amplamente utilizada em diversas aplicações e segmentos de mercado. Alguns exemplos incluem a predição de inadimplência, onde sistemas de processamento de crédito utilizam análise preditiva para decidir se concedem ou não crédito a um cliente. A previsão de vendas é outro caso comum, onde estratégias de produção são definidas com base nas projeções de vendas. Os sistemas de recomendação também são muito presentes em nosso dia a dia, sugerindo filmes, músicas, livros e produtos para compra. A visão computacional é utilizada em aplicações como biometria, manutenção preventiva e navegação virtual. A detecção de fraudes e a predição de churn e segmentação de clientes são aplicadas no setor de telecomunicações. A análise de séries temporais é útil para prever eventos futuros com base em dados históricos, como no caso da pandemia de Covid-19. Além disso, existem aplicações híbridas de automação, como a aprovação automática de crédito, que envolvem a combinação de várias técnicas de IA para automatizar processos. #################################################################################################### 12. Avanços: No vídeo, discutimos alguns avanços recentes na área de Inteligência Artificial (IA). Um desses avanços é o aprendizado por reforço, que envolve a interação entre um agente e um ambiente. Se as ações do agente produzem resultados desejados, ele é recompensado; caso contrário, ele é punido. Esse tipo de aprendizado tem sido usado em IAs generativas, como o algoritmo da OpenAI, que combina redes neurais, processamento de linguagem natural e aprendizado por reforço. Também falamos sobre a importância da visão computacional, que é usada em aplicações como veículos autônomos, sistemas de segurança e ferramentas de edição de imagens. Além disso, abordamos a segurança cibernética e a ética na IA, destacando a necessidade de desenvolver princípios éticos e legislação específica para garantir o uso seguro e responsável da tecnologia. #################################################################################################### 13. Desafios: Nesta aula, discutimos os desafios de lidar com modelos de linguagem cada vez maiores e como interpretar suas saídas. Uma abordagem para lidar com modelos complexos é trabalhar na camada de dados, garantindo que os dados de entrada sejam de qualidade. Quanto mais simples for o modelo, mais fácil será interpretar seus resultados. A explicabilidade é importante para entender por que um modelo deu uma determinada saída e corrigir possíveis viéses nos dados de treinamento. Também abordamos os riscos sociais e éticos associados a modelos complexos e autônomos, destacando a importância de regulamentações e práticas responsáveis. Além disso, discutimos os desafios relacionados à escassez e qualidade dos dados, bem como a necessidade de interpretar e explicar as decisões tomadas pelos modelos.