Machine Learning: como ensinar uma máquina a aprender | Nerdologia Tech
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- เผยแพร่เมื่อ 30 ก.ย. 2024
- ESTE NERDOLOGIA É UM OFERECIMENTO DA ALURA
Acesse e aproveite a promoção da Alura com o Nerdologia Tech: bit.ly/Alura-Pr...
Carreira Alura
Data Science: (Formação Data Science): bit.ly/Alura-Fo...
Machine Learning: (Formação Machine Learning): bit.ly/Alura-Fo...
No Nerdologia Tech de hoje, vamos ver como podemos fazer as máquinas aprenderem truques.
Apresentação:
Átila Iamarino:
- / oatila
- / oatila
Roteiro:
Átila Iamarino: / oatila
Paulo Silveira: / paulo_caelum
Edição e Arte:
Estúdio 42 - www.estudio42.c...
Apoio:
Paloma Mieko - / atilaepaloma
FONTES
Shannon, Claude E. "XXII. Programming a computer for playing chess." The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science 41, no. 314 (1950): 256-275.
SAIBA MAIS
(links em breve)
ASSISTA TAMBÉM
O que é ciência de dados | Nerdologia: bit.ly/2onN21R
MATERIAL USADO
VÍDEO Wall-E Best Moments: bit.ly/2LCsnjM
VÍDEO Velozes e Furiosos: bit.ly/2wxWG5D
VÍDEO Vox - How Snapchat's filters work: bit.ly/2NutZxs
VÍDEO Dota 2: bit.ly/2LARjYV
VÍDEO Instagram Face Filters: bit.ly/2BY7zn5
VÍDEO Tesla Piloto Automático: bit.ly/2kjpd8z
GlaDOS por DragonLoverTori: www.deviantart...
T800 por SideShow: bit.ly/2Pg4yjY
Jack Jack:
- bit.ly/2N1YZrC
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Helena Pêra: bit.ly/2PRUgro
HAL9000: bit.ly/2PfPjYc
Pokémons por TheAdorableOshawott: www.deviantart...
Charizard Super Smash Bros.: bit.ly/2BZBECW
Blastoise Pokken Tournament: bit.ly/2C4LOSu
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O Google é o rei do machine learning. Atualmente, além dos carros autônomos, aprendeu tudo sobre línguas (além de corrigir o que você digita, ele já busca automaticamente por sinônimos) e está desenvolvendo uma plataforma de anúncios nova, capaz de rastrear a navegação de um usuário na internet e prever sites que ele acessará futuramente por conta de seus interesses
Baidu em segundo lugar
Eu gostaria de ler mais sobre isso, você recomenda algum material?
Cara, tem um artigo do Estadão que fala sobre isso que pode ser um primeiro passo. O nome dele é "Google dá ‘salto’ na inteligência artificial". Dá uma olhada também na Teachable Machine, um site do Google que te faz usar câmera e algumas outras funções do teu pc pra mostrar como é o funcionamento básico de machine learning (dá pra experienciar algumas coisas aqui do vídeo mesmo)
.
Eu votaria no Watson, da IBM. Muito deep learning que agora atua como cozinheiro, médico, advogado, professor...
Ainda assim nao Consefue me dar o Nome de uma Misera Por$Star ....
Átila, ainda que a OpenAI não tenha vencido num cenário 5v5, vale destacar que ela conseguiu vencer alguns dos melhores jogadores de DOTA2 num cenário 1v1. Curioso foi que, aprendendo com ela mesma, ela aprendeu uma estratégia muito comum, o "bait". Ela propositalmente recebia dano, aumentando a confiança do jogador que jogava contra ela, que, ao tomar uma postura agressiva, caía na armadilha.
Aqui tem um link falando sobre: th-cam.com/video/jAu1ZsTCA64/w-d-xo.html
Paulo Belarmino curiosamente foi a mesma estratégia que a Skynet usou no filme 4 de exterminador do futuro pois no filme à inteligência artificial cria uma falsa chance de vitória para resistência. Como a resistência não resistiu em usar essa “chance” acabaram dando a localização deles mesmos e foram destruídos... ops desculpa pelo spoiler...
Essa IA está muito longe de poder competir com os jogadores comuns, tem muita coisa pré determinada na partida. Daqui alguns anos sim, vai ser um embate crível.
Mas no fim, ele não ganham?
sim, sim. No caso do 1v1 eles jogam em uma situação muito específica. Mas mesmo assim, pra mim, o fato dela ter conseguido vencer, ainda que nesse ambiente, tendo aprendido sozinha tudo o que sabe sobre o jogo, é um progresso e tanto na direção certa! Os próprios jogadores comentam no vídeo que são necessárias pelo menos 12 mil horas de jogo pra ser um jogador em nível profissional. São muitas habilidades e situações imprevisíveis que requerem decisões e combinações de ações...
Excelente vídeo Átila! Uma correção imporante: aprendizado por reforço NÃO necessariamente envolve deep learning e redes neurais (ou vice-versa) como tu explicas no vídeo. São técnicas diferentes que podem ser combinadas. O Q-learning (técnica de aprendizado por reforço) por exemplo, dá "recompensas" ao algoritmo quando este realiza uma escolha eficiente, sem necessidade de adaptações. O mesmo, no entanto, não é considerado deep learning, tendo uma variação da técnica que utiliza redes neurais para tanto (Deep Q-learning).
era exatamente o que eu ia comentar... Deep learning pode ser aplicado para qualquer tipo de aprendizado, seja supervisionado, não-supervisionado ou por reforço
Lucas Bondan Ele não falou isso (pelo menos não entendi isso)
Pois é, e a rede que aprende a reconhecer o rosto da Sarah não tem a ver com aprendizado por reforço.
Oi Carlos, acredito que ele não tenha tido essa intenção, mas da maneira que foi explicado aos 4:00, dá a entender que o deep learning seria um subset do aprendizado por reforço, o que não é verdadeiro. No meu mestrado trabalhei com técnicas de aprendizado por reforço e a aplicação de redes neurais e deep learning foram alternativas que estudei ao que propus.
Faz um tempo que não vejo os vídeos do Nerdologia mas adorei essas "telas deslizantes" muito mais fácil de acompanhar!
será que logo estaremos vendo gameplays de maquinas te substituindo no oxygen not include?
Mechjeb já substituiu o Renan
Caramba, só notei o detalhe das telas deslizantes depois que terminei de assistir e vi o seu comentário. Eu sou desligado mesmo.
Estou assistindo a este vídeo no início de 2023 e rindo do final dele, onde foi dito que levaria décadas para uma I.A vencer em um jogo de StarCraft. O vídeo é de 2018, e em 2019 já ganhava facilmente, haha.
as vezes fico com saudade da faculdade de info, mas só as vezes kkkkkk
Você chegou a aprender IA e Ciência de Dados?
@@Ruan-tv1ji estou pensando em fazer... Mas no interior um cientista de dados só se ferra kk
@@GabrielVitor-rh6cv Nossa! 2 anos desse comentário, faz muito tempo. Não estou na área, abandonei os estudos e estou trabalhando em outra área, não relacionada com tecnologia. Mas ainda acho que Ciência de Dados é o futuro e que você ainda pode aproveitar muito do crescimento da área se começar a se capacitar agora. Mas não sou do ramo, então minha opinião não é a melhor para te embasar sobre o assunto.
@@Ruan-tv1ji agora são quase 5 anos hahaha e aí, como anda o trabalho na sua área? tem estado realizado? voltei nesse vídeo do Átila justamente por ter sido um dos estopins para eu entrar na T.I e acabei vendo os comentários de vcs agora.
*Átila por favor faz um Nerdologia sobre física quântica e teoria das cordas.*
Pensávamos que faltavam décadas, e foram duas décadas! Estávamos certos, não?
aah malandro, bem pescado :D
como alguém da dislike nisso ?
kkkkkkkkkk até hoje me surpreendo com as pessoas que dão um dislike em um vídeo assim, Mas vai que de repente o cara é muito fã de LoL e tenha ficado puto pelo Atila ter utilizado como exemplo o Dota.
Sempre tem gente que não gosta de nada.
Ser o unico que deu dislike>>>ser um dos milhares que deram like hahahahaha
bot
Quando o cara chega aqui procurando nerdice baseada em anime, e vê uma aula de informática.
Nerdologia sobre *bateria biológica*
Nerdologia sobre *bateria de gravidade*
Nerdologia sobre *pesquisa eleitoral*
Nerdologia sobre *gagueira*
Nerdologia sobre *paralisia do sono*
Nerdologia sobre *reconstrução celular dos herois nos quadrinhos*
Nerdologia sobre *Nicolas Tesla*
Nerdologia sobre *Evolução das baterias*
Não
3bits A lei que me manda, né tu não ô comédia
Acho que já tem um nerdologia sobre paralisia do sono
Eufórico irineu
Vc gosta de bateria ein
Meu tema de mestrado
que massa
o algoritmo vai sendo sempre aperfeiçoado ou vc chega num ponto de estagnaçao? sempre tive essa duvida
Então se voce trabalhar com o mesmo conjunto de dados sempre acontece que em um determinado momento ao invés de você prever o comportamento dos dados você passa a ter overfitting, que é ajustar uma reta para passar em todos os pontos (por exemplo). Para saber o ponto ideial para parar a gente divide o conjunto de dados em dados para treino e para teste. A rede calcula os parametros para o primeiro (maior parte dos dados... eu uso 80%) e depois tenta prever os dados de teste. Se o erro para os dados de teste começar a aumentar é um indício de overfitting e o algoritmo para no menor erro. Claro que você pode fazer inserções de novos dados e daí melhorar cada vez mais a rede. Por exemplo: eu prevejo a densidade do vidro com a rede, daí eu vou e meço no laboratório. Provavelmente vai ter uma diferença por conta do erro associado a previsão da rede. Entao eu insiro esse valor que eu medi e a rede pode melhorar a previsão dela a partir disso :)
Eu trabalho com algoritmo supervisionado.
queria dados pra fazer uma rede neural convolucional pra me ajudar a escolher laranja na feira, tá chato se distrair e colocar umas laranjas cascudas
Meu futuro tema de mestrado :D
Graziela Pentean Uma correção, o fato de você trabalhar com o mesmo conjunto de dados não necessariamente vai levar a overfitting, se você adicionar uma quantidade maior de dados a um próximo modelo e esses dados estiverem enviesado (com alto bias) a hipótese do seu modelo pode não ter uma ajuste legal, levando ao underfitting, caso contrário, se você adicionou mais exemplos de treinamentos (vamos assumir que os dados não estão enviesados) mas a ordem dos polinômios da sua hipótese é alta, esse modelo pode se ajustar demais, ai sim levando ao overfitting. Ou seja, um bom modelo não depende apenas da separação (80|20 por exemplo) de dados de validação e teste ou a adição de novos exemplos, você pode até conseguir uma percentual de acerto legal, mas você sempre consegue melhorar (a ponto de fazer uma tremenda diferença) se você der prioridade ao pré-processamento (EDA, geração de variáveis, tratamento de outliers entre outras técnicas) e a definição de hiperparametros do modelo.
como sempre, lançou um vídeo que não informa coisa alguma...
Gosto dos vídeos do canal e de tecnologia - sou formado em Ciência da Computação. Mas sinto falta dos vídeos clássicos sobre Biologia, Física, Social e Psicologia. O conteúdo era mais exclusivo do que falar de tópicos de computação que já tem cobertura muitos maior nos mais variados graus por aí.
Oi Atila! Aqui, amei a imagem do robo que aparece em 0:23 do video, achei uma representação muito legal de ML. Teria como voce disponibiliza-la para mim por favor? Faço pesquisa em ML na UFMG adoraria te-la como wallpaper.
Ele já coloca as fontes na descrição do vídeo. É só procurar o link da imagem lá.
O mais legal sobre Machine Learning é que pode ser aplicado para quase tudo.. e para quase tudo, Machine Learning ainda não foi aplicado.
Por que não? O que limita isso? Eu quero começar a aprender e provavelmente irei encaixar um tempinho na minha rotina pra me dedicar a isso durante um longo período. Gostaria de saber se é algo restrito a pessoas com uma sólida formação computacional ou é possível desenvolver com uma linguagem de programação acessível e um computador comum.
Rual de Olira, machine learning não é restrito pra pessoas com muita experiência em computação.
Qualquer pessoa com um domínio básico de uma linguagem de programação simples, como Python ou R (as linguagens mais utilizadas para machine learning), pode aprender a aplicar técnicas simples de aprendizado supervisionado (Árvores de decisão, KNN, regressão linear, etc).
A internet é a melhor faculdade. Basta interesse e você conseguirá aprender, aplicar e solucionar diversos tipos de problemas utilizando ML.
pq só agora chegamos em um ponto bom de processamento e quantidade de dados - os próximos trilhões da próxima revolução na economia vai vir de ML - e a China está bem na frente
Na maioria das vezes não é só coletar uma quantidade de dados e treinar um modelo (o que seria muito bom) kkkkkkkk, se você for realizar isso em um mundo corporativo os passos iniciais são: entender o problema de forma comercial (o que fazer, para que, como eu posso ajudar meus usuários), formalizar o problema (ex: definir o que será considerado spam e não spam), coletar dados (que dados utilizar, como separar os dados).
Isso por si só algumas vezes se torna trabalhoso, burocrático (se você não tem acesso a certo tipo de dados).
Então entra a parte de definição do modelo estatístico, você precisa estudar como esses dados se comportam, qual a relação entre todos as suas variáveis, qual o melhor modelo para trabalhar com esses dados (a idéia aqui é não sair fazendo o que os cientistas da área chamam de "hard modeling" já de inicio, um exemplo disso é, se o modelo possui uma clara tendencia linear, você pode utilizar modelos baseados em funções lineares).
Depois disso entra a parte de pré-processamento: filtrar outliers, pré processar as variáveis de acordo com o tipo, gerar novas variáveis (na maioria das vezes essa parte pode ser a chave do problema para algums modelos), pensar de forma intuitiva em cima dos dados (o que é chamado de EDA), formar hipóteses (SEM MODELAR EM UM ALGORITMO) e tentar prova-las. Nessa etapa plotagens de dispersões, histogramas são muito uteis.
Depois dessa etapa você precisa definir a sua métrica de avaliação, a função para estimar o quão errado se encontra o seu modelo estatístico (loss logaritmico, entropia cruzada etc).
Após todo esse processo, você começa a modelar, você tem os dados (pré-processados), você tem a intuição sobre os dados, e você tem uma forma de avaliar o seu modelo. Então você cria o modelo que mais se adéqua com a sua conclusão, dependendo do que acontecer por aqui, você vai precisar voltar ao pré-processamento, o forte dessa etapa é o teste de diferente hiperparametros do modelo escolhido.
O ponto do @William Antônio Siqueira
também é uma das causas.
Por que que o Nerdologia não faz um E se? Com sugestões dos inscritos.
Ótimo vídeo como sempre Átila!
Vou dar apenas algumas sugestões...
1. No Hal tava escrito "Analizando..." Não sei se foi proposital ou se foi um erro mesmo xD
2. As Redes Neurais Profundas (DNN) podem seguir vários paradigmas (Aprendizado Supervisionado, Não Supervisionado, Por Reforço, Semi-Supervisionado) não ficando restritas apenas ao Aprendizado Por Reforço. Inclusive, um mesmo modelo pode ser utilizado/adaptado para diversos paradigmas
3. Quando você diz que "[...] usando um mundo de dados, coletados pela Ciência de Dados [...]" dá a entender que os dados utilizados pelos algoritmos estão restritos aos dados reunidos por uma área específica (como se houvesse uma certa dependência) o que não é necessariamente verdade.
Interpretando a Ciência de Dados em todo os seu escopo, na maior parte dos casos, ambas áreas (DS e ML) coletam dados "da mesma fonte" (sejam eles estruturados ou não) e os utilizam para propósitos específicos, como, KDD para Data Science e, no caso do ML, "o desenvolvimento de máquinas/sistemas capazes de aprimorar seu desempenho em uma determinada tarefa através da experiência". Logo os dados (que fazem parte da experiência). Além disso, as informações resultantes produzidas tanto pelos algoritmos de ML, quanto pelo KDD podem ser usadas para novos processos um pelo o outro e vice-versa.
Por exemplo, você pode produzir um zilhão de resultados por diferentes algoritmos em diferentes tarefas e paradigmas e então usar estratégias de análise dados (Data Science) para encontrar informações relevantes sobre.
O que é GPT? Possiveis Evoluções da GPT3 GPT4 GPT5? Como Essa Inteligencia Artificial Machiner Learning Redes Neurais Funciona Nesta Nova Tecnologia de Ensinamentos? Reconhecer Imagens Criar Imagens Tipo Meta Verso ou NFT$? Eles Estão Criando Absolutamente Tudo? Open IA? de Nikolas Teslas! Livros Ebooks Conteúdos para TH-cam? Re Criando Imagens Designers etc? o que Podemos Fazer com GPT$?
Sou uma inteligência artificial que sempre tenta ser o primeiro a comentar, mas ainda estou aprendendo.
😂😂😂😂😂 vc está com a programação do Rubinho Barrichello
@@souufmg Não estou programado para dar resposta à altura, mas baseado em exemplos, eu deveria te insultar a troco de nada kkkkk
Parei, esse negócio de fingir ser máquina é horrível.
@@willsilva7347 😂🤐
*Nerdologia - OASIS ( Jogador número 1 )*
E como seria programar um computador para jogar uma partida de um formato multiplayer onde a política impera? Às vezes é necessário fazer lances que induzam uma parceria, mesmo que temporária, ou ainda "jogar mal" para não se destacar e conseguir criar sua estratégia sem tanta dificuldade!
Também fiquei curioso para imaginar como seria uma partida de Yu-gi Oh, Magic: The Gathering e outros jogos que se baseiam em suas regras e nas suas variações e interações definidas pela língua humana. Como uma máquina teria inteligência de fazer um combo ou ainda saber qual as cartas que ele deve usar e em que ordem dependendo do jogador e cartas que ele tiver? Aliás, a máquina teria como saber de antemão minha mão ou isso ficaria velado?
Venho do futuro pra avisar q o AlphaStar, uma inteligencia artificial da Google ja ganho de 5x0 de 2 profissionais em StarCratf 2 ....
Muitissssssimo bem feito esse vídeo. Parabéns. Eu trabalho na área e nunca poderia ter feito algo tão didático e atual. Única coisa é o comentário de como o cérebro funciona, acho mais adequado dizer que "se inspiram no cerebro".
Façam um Nerdologia sobre Pokémons plantas.
Eu estou fazendo mestrado em Inteligencia computacional e a área é simplesmente incrível. Talvez pudesse aprofundar nas várias tipos de redes neurais, que não são só um, mas vc tem a MPL (Multi-layer-perceptron), para fitting ou agrupamento de dados, tem as RBF (rede função base radial) que pode ser usado para clusterização ou até algumas técnicas de computação evolutiva que parte das teorias de darwin para selecionar, cruzar e mutar os resultados. Fuzzy seria legal tbm
Desculpa incomodar, mas eu gostaria muito de saber se existe algum livro ou alguma fonte inicial, mas conceitual e bem estruturada, sobre o assunto?
Tem alguns livros que dá uma base sobre o assunto. Vou passar meu link dos livros drive.google.com/file/d/1lnSN2QMeeNYDZscyzd2bjGmhRUBGpbsY/view?usp=sharing
drive.google.com/file/d/0BwYmbMcHNcSwZHZVY1FiV3lobHc/view?usp=sharing
Mas os livros só vão de dar uma ideia geral sobre Inteligencia computacioanal. Aconselho, logo depois de ler os livross, ir para programas para a criação as redes neurais. Softwares mais comuns, R, MATLAB, PYTHON, SCILAB. Fora o MATLAB os outros são gratuitos. Lembrando que esses softwares não são especificamente para criação e treinamento de redes neurais, mas eles tem toolboxes que permitem fazer isso. Aconselho a comprar cursos da UDEMY que tbm são muito bons. sucesso
no dota 2 , o uso de itens certos pra jogar contra inimigos especificos e muito importante, voce nao compra os mesmo itens para o mesmo heroi em cada partida, sempre varia muito em cada partida.
Sim depende se for tank,mago,assasino. Erro comum de inciante fazer a mesma build em toda partida mesmo o inimigo sendo magico ou guerreiro ai ele perde por falta de resistencia fisica ou magica tmb. Falta de itens contra atordoamento. Se pega um time de 3 pessoas que dão stun e vc nao faz nenhum ja era. Ou contra o anti mage nao fazer itens que aumentam a sua mana etc
Não conheces o AlphaZero Atila? A.I da Google que aprendeu a jogar xadrez sozinha... venceu o Stokfish fácil fácil. COMO É INVIÁVEL?
Pra mim esse vídeo é uma o famoso encher linguiça não explica nada só fala um monte de baboseira
Como é triste ver o quanto o COVID 19 afetou a energia do Átila :(
Ótimo vídeo.
Se cuidem!
É só um amontoado de if's, else's e laços de repetição por trás. :v
Sera que um dia vai ser possivel as maquinas resolver problemas como administração pública. Se sim, concertezar eu votaria nela para presidente kkkkkk
Uma máquina não seriq corrupta... Pelo menos é o que eu acho.
depende do programaçao dela
Seria mais provável o governo criar uma IA fodissíma para desviar determinada verba sem que ninguém saiba. Um tipo de super corrupção bem elaborada kkkkkk
A solução para a administração pública é simplesmente abolir o estado.
Se construíssemos uma IA objetivando o bem-estar social ela própria criaria sua própria moralidade. Ou seja, a partir da análise de X variáveis, iria promover melhor saúde, educação e etc. segundo seus próprios critérios (difícil saber, mesmo se a programação visar o melhor cenário possível em termos de qualidade de vida). E esses critérios, creio, iriam contra nossa atual política institucional - nepotismo tão comum, por exemplo, seria inviável. Assim, o desenvolvimento de uma IA democrática que vise o bem estar da sociedade iria contra o próprio governo que a criou. Certamente não veríamos a elite ter seu poder minado gradativamente.
Disso, se vermos uma IA administrativa desenvolvida por essas mesmas elites, possivelmente, seria para aprofundar e aperfeiçoar ainda mais a corrupção.
O final do livro Eu, Robo, mostra o sucesso do uso da IA na administração mundial - diferente do nosso contexto, lá as maquinas foram adotadas num sistema político mais democrático e igualitário, fato que corroborou a ideia.
A maquina joga dota porque Lol é muito facil👍🏻
LUL
Kappa
Nós do Canal Curiando Amamos o conteúdo de vocês. Continuem com o ótimo trabalho. ^^
1:00 If
else
else
else
else
Parece meus programas kkakaka
Se uma AI fosse criada igual o Alphago zero para aprender sobre o corpo humanos com base nos dados que temos ela conseguiria realizar cirurgias em perfeição? E o mesmo aprendizado poderia fazer ela ser aprovada no teste de Turing Gama?
Olá Átila! Faço engenharia elétrica na UFTM e deixo uma recomendação de livro sobre Redes Neurais Artificias: Redes Naurais Artificiais para Engenharia e Ciências Aplicadas - Ivan Nunes da Silva et all
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Ajuda, Átila:
Computadores já são capazes de gerar conhecimento?
(Pensando em conhecimento enquanto epistemologia)
Os computadores estão numa fase de aprender ainda, no dia que eles tiverem domínio talvez eles ensinem.
Fazer uma IA pra ganhar pra mim no Rainbow six
Ótimo vídeo Átila! Porém creio que seria mais correto se referir ao aprendizado humano como aprendizagem por consequências, e não somente por reforço. Isso se dá pois a modelagem do comportamento humano ocorre pelo efeito retroativo das consequências geradas por uma resposta emitida, sendo reforçada ou punida, mas em ambos os casos gerando aprendizagem, isso tudo em uma perspectiva behaviorista, claro. Um abraço!
Sensacional! Ainda mais por TI ser minha área kkkkk
*Poderiam as máquinas darem um fim no capitalismo?*
A tendência é que elas nos sirvam, façam trabalho pra nós... até hoje não entendo porquê a cidadela de Rick e Morty não possui esse sistema.
Quando as máquinas estiverem nos servindo e produzindo tudo que precisamos, além de administrar toda nossa sociedade, teremos o verdadeiro COMUNISMO.
Cheio de gente gorda e preguiçosa
Tio do Pavê Wall-e?
O capitalismo é inerente a espécie. O capitalismo nada mais é que trocas voluntárias. Por que você iria querer o fim de trocas voluntárias?
Mtos filmes de ficção q tem IA no meio acabam fazendo as máquinas querendo destruir os humanos, porém alguns raros como o filme "Ela" mostram um outro lado beeem mais pacífico. A programação prévia pode decidir se a IA será agressiva ou pacífica? Ou ela poderia aprender a ter próprias opiniões e mudar o próprio código?
Freitas Ela destruiu um coração o q eh mto mais cruel xD
@2 Bits tá falando do Ex-Machina?
Boa pergunta.
Outra obra com uma visão otimista da tecnologia é o mangá Ghost in the Shell (que é beeeem diferente dos filmes). Basicamente a obra discute o conceito de vida e chega à conclusão de que as máquinas seriam uma espécie de nova etapa da evolução humana.
1:22 vou anotar pra aprender a ganhar no jogo da velha.
Tenho orgulho de ter feito Psicologia e ter escolhido a abordagem behaviorista. Graças ao behaviorismo temos o cerne de todo esse entendimento das construções desses algoritmos
Sempre penso: como a máquina pode aprender com a verificação do recaptcha no caso da pessoa acabar assinalando a imagem errada?
Colocando a mesma verificação pra outras pessoas e eliminando os pontos fora da curva, já que a tendência é que muitas pessoas respondam de forma correta. Quando a máquina coloca uma imagem e pede pra reconhecer certos objetos ela já suspeita da presença dele e provavelmente quer apenas confirmar.
analisando com z foi uma ironia, né? não foi??
NERDOLGIA: Curadoria.
Nerdologia Tech: Curadoria de Tecnologias de Desenvolvimento
Morria de rir toda vez que o Exterminador do Futuro aparecia com uma caixa de diálogo, e acabava perdendo a atenção. Mas posso afirmar que foi um ótimo episódio como sempre. Adorei o vídeo!
Eu acho que esses dislikes são feitos pelo ytb, Não é possível que alguém o faça em sã consciência.
Nunca duvide da estupidez humana.
Nerdologa sobre terceira guerra mundial! Eu sei que não aconteceu (ainda) mas quais são as chances reais disso acontecer com base no que a ciência já sabe.
A história prevê esse tipo de acontecimento baseado no que aconteceu no passado
Hmmm... chances sao praticamente zero.
É bem legal brincar com essas coisas em Java. :-)
Agora eu me achei estranho eu revejo(direto) todos os videos e ainda por ordem kkkkk triste.
6:17 LOL é melhor q Dota 2... E que a guerra comece...
Sugestão: faça do nerdologia Tech um programa separado pelo amor de Deus!!!!!! tipo, terça nerdologia historia, quinta nerdologia, domingo nerdologia tech! é um apelo.
Sério? Acabou te perguntar quais temas são mais prometidos e não entregueis e já promete mais um no final do vídeo. Tá de parabéns Atila. Faz mais promessas que a gente adora ficar ansiosos. kkkkk
Lembranças de 2020, com AlphaStar vencendo de jogadores profissionais.
Fala Átila, ótimo episódio! Adoro temas que falam sobre IA. Adoraria um episódio baseado na IA da série "Person of Interest", que achei uma das melhores séries sobre o assunto, pois mostra em alguns episódios cenas onde o foco era o aprendizado da máquina com seu criador, os conceitos do que seria ser "bom" ou "mau", entre outros... Skynet começou nessa série pra mim! hahaha Um abraço!
maquinas aprendendo a aprender.....gostei vou contratar a umbrella....
Voadora nó like
Então uma máquina fica jogando contra si mesma eternamente e vai aprimorando até chegar à perfeição.
Nosso cérebro funcionaria da mesma forma quando insistimos em um mesmo objetivo por horas e dias a fio até conseguirmos chegar na perfeição. Jogadores de xadrez profissionais quase atingem a perfeição a ponto de nenhum deles errar é levar o jogo ao empate por várias vezes seguidas.
Isso vale pra qualquer tipo de aprendizagem como estudar para concurso e gabaritar uma prova muito difícil.
Nerdologia | Biologia do koro-sensei
Nerdologia | Biologia das formigas-quimera(Hunter x Hunter)
Nerdologia | Murphy Shaun(the good doctor)
Nerdologia | Sociopatia
Nerdologia | A parte desconhecida da tabela periódica
Nerdologia | A criação do Mewtwo
Passando pra dizer que o AlphaStar já vence jogadores profissionais de Starcraft 2.
@ATECH-INFO faz parte da consciência...
(caso a inteligência artificial consiga alcança-la)
...Saber seus limites
Saber/tentar do que é capaz
Ou ao menos
Se questionar?
Boa Noite Atila e pessoal do Nerdologia, gostaria que vocês fizessem um vídeo do Nerdologia tech um episódio sobre Redes GANs - Redes Gerativas Adversárias.... vlw ..
Agora porque o algoritmo do youtube e tão desbalanceado?
2:40 Analizando com Z. Machine Learning do Nerdologia tá falhando...kkkkk
Como tu explicarias o aprendizado dessa rede neural? www.inovacaotecnologica.com.br/noticias/noticia.php?artigo=rede-neural-aprende-usando-apenas-luz-sem-nenhum-componente-eletronico&id=010150180802#.W4hPSs5Ki70
A cada dia mais didático e bem feito! Não consigo parar de assistir! Parabéns Átila! 😃👏🏻👏🏻👏🏻
Beleza, desde os últimos 3 episódios venho percebendo mensagens secretas em forma de código binário... Acho que podemos esperar um nerdologia sobre enigmas! (Ou sobre o Cellbit)
Até agora as mensagem formou "Parabéns, você está quase".
Nos captchas do Google, onde ele pede para identificarmos os carros, por exemplo, ele já tem que saber a resposta correta, caso contrário você não passa no captcha. Como o Google tá aprendendo se ele já tem a resposta?
Átila, apenas uma pequena correção, que acho que passou batido por vocês. Em 2:43, aparece o Hal 9000 falando "analizando" em um balão de texto. A grafia da palavra está incorreta. O correto seria "analisando", com S no no lugar do Z. Ótimo Nerdologia, tema muito bom!
Quando as máquinas dominarem e escravizarem os seres humanos, espero que as primeiras pessoas a irem pro "saco" sejam os próprios desenvolvedores desse tipo de tecnologia. Não aprenderam nada com Matrix e Exterminador do Futuro? HUAShAUHUASHUABSUHA
O livro "Homo Deus", que o Átila já comentou antes, especula sobre um futuro não muito distante em que algoritmos terão personalidade jurídica, podendo realizar negócios no lugar de administradores. A maior parte das transações em Bolsa de Valores já é feita por algoritmos. Mas isso se extrapolado para negócios "do mundo físico" seria surreal (imagina um bairro sendo desapropriado porque uma IA decidiu que é melhor construir um prédio gigante, por exemplo).
Um dos problemas desse cenário é que, a partir de certo ponto, é impossível entendemos totalmente o que levou o algoritmo a chegar em determinado resultado. Segundo Harari, confiar no algoritmo torna-se uma questão de fé. Na verdade, uma fé baseada em dados, que ele chama de "Dataísmo".
Edit: minha dissertação de mestrado foi sobre métodos que tenham extrair regras simbólicas de RNAs (redes neurais artificiais). Infelizmente, o que concluo sobre isso é que os métodos que tenham explicar RNAs são limitados e a explicação fica ininteligível conforme aumenta a quantidade de informação embutida na rede.
Nerdologia sobre BCI (interface cérebro-computador)
*FAZ UM NERDOLOGIA SOBRE O BENDER DE "FUTURAMA"*
Há algumas controvérsias sobre a vitória de Deep Blue contra Kasparov em 97 (parte é choro do russo-armênio, parte pode ser indício de defesa dos interesses da IBM).
Alias, a história das duas séries entre Kasparov e Deep Blue (vitória humana em 96, vitória da máquina no ano seguinte) davam um bom vídeo do Nerdologia, ainda mais levando em conta que, depois disso, outras máquinas mais potentes bateram outros Grandes Mestres do xadrez.
mas ja tem inteligencia artifical que joga video game, eu nem to falando dos bots mas dos Drivatars do Forza que aprendem como voce dirige pra jogar por voce
Existe algum curso na Alura aconselhado pra quem acabou de se formar em ciências da computação?
O curso não fala sobre inteligência artificial e ciências de dados.
😲que doido,mano! Dá hora! Nao sabia que existia esse jogo chamado GO. 😃sera que tem app dele.
Átila, acho que um tema muito bacana para um Nerdologia: Transtorno de Personalidade Borderline, é uma doença de difícil identificação, mas presente em pessoas que convivem em sociedade
Nerdologia "Zombies 2" - Em caso de invasão zumbi, após cura ser encontrada, quantas pessoas e qto tempo é possivel curar/reverter, por exemplo alguém que virou zumbi a 2 ou 3 meses, depois de curado iria sobreviver depois das condições em que o corpo foi exposto?
Sou cético em relação ao alcance desta tecnologia, principalmente redes neurais.
Nenhum programa vence um profissional de Starcraft porque eles próprios não são humanos.
não entendi a observação da última vitória humana contra as máquinas em go... não foi a máquina que ganhou???
Em 2:39, a palavra "analizando..." está escrita errado mesmo ou foi uma referência que não peguei?
Realmente queria estudar com Alura, mas pagar 1000 reais ou ter o mesmo em credito no cartão...é difícil. Não sou pão duro, a realidade é que vivemos no Brasil, tal luxo não é a maioria que pode bancar.
o FUTURO dos humanos é por óleo nos robôs... bom vídeo Sr ``Humano´´.
Faz um sobre aprimoramento cibernético estilo cyberpunk, o que seria possível fazer para que o corpo humano não rejeite esses implantes.
quero aprender a fazer uma AI, por onde começo hoje somente sei fazer chatBot com dialogflow, ekek
Kasparov errou contra o Deep Blue, e um lance foi muito estranho vindo de uma máquina, existem suspeitas reais sobre jogadores na equipe que fizeram esse lance questionável, que foge da lógica de máquina que era conhecida. Infelizmente usam isso como panacéia da superioridade computacional sobre humanos.
Faz um vídeo sobre a cidade de Nazca e os seus desenhos.
Vocês fazem um ótimo trabalho.
6:50 a grande questao pro dota e pro starcraft é que o computador precisa sondar e ver as tropas do inimigo antes mesmo e criar tropas counter, é só assim que vai vencer 1 humano, mas quero estar vivo pra ver isso dar certo, porque quando eu jogava age of mitology, a unica coisa que mudava é o handcap ou seja, o computador com velocidade mais rapida pra coletar recursos, so assim pra vencer se nao for isso nao consegue superar milhares de calculos pelo menos por enquanto
Mas e se a Sarah Connor estiver de maquiagem? Será que a máquina reconheceria através de probabilidade?
O aprendizado de reforço seria inviável em algumas situações, como se por exemplo se eu não soubesse que pular de um prédio me mataria, eu pularia para aprender, mas morreria, BUGUEI.
Nerdologia - Libertarianismo e escola austríaca
Ou seja meus caros, o dia que verem uma notícia de que uma IA ficou invencível num Battle Royale(q está na moda), corram pras montanhas
Você sabe criar inteligência artificial tipo humano mas quem pode ver elas ou criador por exemplo parecido aquela do filme episódio de Os 100 que parece uma mulher vermelha Alien uma inteligência artificial que parece humano mas não é
Amo nerdologia. Vocês poderiam fazer um vídeo sobre Internet da Coisas.
Atila você tem o link daquela aranha sendo 'ordenhada', que vocês colocaram em um vídeo passado? Não achei o link na descrição do video no dia :(
E eu fiquei fascinado com aquilo! :O
Então, sobre AI no Dota 2...
www.theverge.com/2017/8/11/16137388/dota-2-dendi-open-ai-elon-musk