O mínimo que você precisa saber sobre IA pra sobreviver ao Hype

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Inteligência Artificial está em alta nos últimos tempos, com muitas inovações e marketing envolvendo ferramentas como ChatGPT, Gemini e Copilot. Mas será que você realmente entende IA?

Vamos te ajudar a refletir sobre termos como "inteligência" e "consciência" e analisar como eles se encaixam, ou não, com tecnologias de IA, vamos explorar o aprendizado de máquina usando redes neurais, vamos te contar sobre o processo estatístico presente em GPTs para criar textos que parecem escritos por humanos e por fim, vamos fazer uma reflexão sobre o futuro do mercado de trabalho com IA.

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???? Fontes e Links referentes ao conteúdo:
‣ Onde encontrar bons papers sobre IA? Meus repositórios favoritos durante meus estudos foram estes dois:
- https://www.jair.org/index.php/jair
- https://github.com/aimerou/awesome-ai-papers

‣ Inteligência artificial no Diolinux em parceria com a NVIDIA: https://youtu.be/_iPnUxfvUyY?si=RJqheILwv3wITe6y
‣ Como funciona o Omniverse: https://www.youtube.com/watch?v=LsvlGQYi82k
‣ Definição de "Artificial" pelo dicionário Cambridge: https://dictionary.cambridge.org/dictionary/english/artificial
‣ A Collection of Definitions of Intelligence: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1565458
‣ William Stern, criador do teste de QI: https://en.wikipedia.org/wiki/William_Stern_(psychologist)
‣ Sharma, Radha R. (2008). Emotional Intelligence from 17th Century to 21st Century: Perspectives and Directions for Future Research. Sage Journals. Vol. 12.: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/097226290801200108
‣ Artigo sobre concepções de Inteligência atrelada a filosifia chinesa: https://psycnet.apa.org/record/1998-00620-001
‣ Proposta de um curso sobre o que viria a se tornar o campo de IA nos anos 50: https://web.archive.org/web/20070826230310/http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html
‣ Alan Turing, um dos pais da computação e da IA: https://en.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing
‣ AlphaGo do Google: https://deepmind.google/technologies/alphago/
‣ Rovers explorando marte: https://science.nasa.gov/mission/mars-exploration-rovers-spirit-and-opportunity/
‣ Pareidolia: https://pt.wikipedia.org/wiki/Pareidolia
‣ Multiplicação de Matrizes: https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_multiplication
‣ Como funcionam redes neurais: https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk
‣ Simulação de redes neurais com tensorflow:https://playground.tensorflow.org/
‣ Conexões de redes neurais no ChatGPT: https://blog.dataiku.com/large-language-model-chatgpt
‣ O que é um GPT segundo a Amazon: https://aws.amazon.com/pt/what-is/gpt/
‣ Generative pre-trained Transformer: https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_pre-trained_transformer
‣ Attention is all you need: https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf
‣ Tokens, vetores e embedding: https://thenewstack.io/the-building-blocks-of-llms-vectors-tokens-and-embeddings/
‣ Comunidade Hugging face: https://huggingface.co/
‣ LM Studio: https://lmstudio.ai/
‣ Implementação do Stable Diffusion: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI?tab=readme-ov-file
‣ GPT 4 All: https://www.nomic.ai/gpt4all
‣ Estimativa de Quanto custa o ChatGPT?: https://www.moomoo.com/community/feed/109834449715205
‣ Taxa de desemprego ao longo de 100 anos nos EUA: https://www.frbsf.org/research-and-insights/publications/economic-letter/2017/08/natural-rate-of-unemployment-over-past-100-years/
‣ Taxa de desemprego em vários países nos últimos anos: https://gfmag.com/data/economic-data/world-unemployment-rates/
‣ Onde inteligência artificial pode ser aplicada: https://www.redhat.com/pt-br/topics/cloud-computing/ai-ml-use-cases

‣ Livros (links afiliados):
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???? Produção:
Roteiro e Apresentação: Dionatan Simioni
Edição e efeitos: Rafael Shikamaru
Thumbnail: Adriel Filipe

#IA #InteligênciaArtificial #tecnologia