Deep Learning e o Futuro da Inteligência Artificial
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O documento aborda a evolução do deep learning e seu impacto na inteligência artificial, destacando a utilização de redes neurais profundas e suas aplicações em reconhecimento de imagem, diagnóstico médico e processos de linguagem natural. Também apresenta um estudo de caso sobre a detecção de anomalias cardíacas usando uma rede neural convolucional. O autor discute as expectativas futuras para a IA, incluindo avanços em medicina e eficiência industrial.
Deep Learning e o Futuro da Inteligência Artificial
- 1. Deep Learning e o Futuro da Inteligência Artificial Sandro Moreira @sandro_moreira
- 2. About Me Doutorando em Ciência da Computação - UFG Mestre em Engenharia Mecânica - UNESP Graduado em Sistemas de Informação - UEG Professor no departamento de Engenharia de Software da Universidade de Rio Verde - UniRV Organizador do GDG (Google Developers Group) Rio Verde Sandro Silva Moreira @sandro_moreira
- 4. IA: Máquinas atuando como humanos "A Inteligência Artificial (IA) é um conjunto de técnicas que permitem que máquinas executem tarefas e resolvam problemas normalmente reservados a humanos e alguns animais” Yann LeCun
- 5. Situando… • IA - Estratégias de Busca (Jogos de Tabuleiro) • ML - Aprendizado, Redes Neurais Artificiais, Data Minning • DL - Treinamento de RNA’s em grande volume de dados
- 6. Treinar a aprender em vez de programar Aprendizagem pelo Treinamento Programação de uma lista de Características Como reconhecer um cachorro?
- 7. DL - Treinar a aprender em vez de programar
- 8. Neurônios Artificiais • Modelos matemáticos inspirados em neurônios biológicos • Anos 2000: Normalmente, redes com 2 ou 3 camadas • Quando se aumentavam as camadas para 4,5,10,20… os algoritmos de treinamento (backpropagation) não convergiam
- 9. Redes Neurais Profundas - RNP • 2006 - Máquina Restrita de Boltzman (RBM) • Quantidade arbitrária de camadas • Nasce o "Deep Learning”
- 10. Arquiteturas de Redes Neurais
- 11. Deep Learning - Treinamento
- 12. ConvNets - Redes Convolucionais • Criada pelo professor Yann LeCun (hoje, diretor de IA do Facebook) • Inspirado no funcionamento do córtex visual humano
- 14. Exemplos de Arquiteturas de DL
- 15. Aplicações de Deep Learning Reconhecimento de Pessoas em Fotos e Vídeos
- 16. Aplicações de Deep Learning Reconhecimento de Objetos https://www.youtube.com/watch?v=VOC3huqHrss
- 17. Aplicações de Deep Learning Reconhecimento de Padrões em Imagens Médicas - Diagnóstico
- 18. Aplicações de Deep Learning Carros Autônomos - https://www.youtube.com/watch?v=fmVWLr0X1Sk
- 19. Aplicações de Deep Learning Processamento de Linguagem Natural
- 20. Aplicações de Deep Learning Replicar Estilos
- 21. Aplicações de Deep Learning https://vimeo.com/260612034
- 22. Aplicações de Deep Learning • Gerar sons para filmes mudos • Dar cor a imagens em preto e branco • Gerar textos automáticos • Compôr músicas • Melhor tradução, inclusive em tempo real • Geração de Rostos • Leitura Labial
- 23. Aplicações de Deep Learning https://www.youtube.com/watch?v=ohmajJTcpNk&t=17s
- 24. ALERT!!
- 25. ALERT!! Fake Video com Gal Gadot (atriz que interpretou a Mulher Maravilha)
- 26. O que esperar do futuro? • Medicamentos mais assertivos • Não apenas detectar, mas prever doenças - Ex. câncer • Indústria mais eficiente - menos desperdício de recursos • Avanço nas tecnologias de navegação, delivery, compras on Line • Criação um neurônio artificial verdadeiro, não apenas simulado
- 27. Estudo de Caso: DeepCardio • Projeto de Doutorado em Ciência da Computação - UFG • Análise do som de batimentos cardíacos para detecção de anomalias nas válvulas do coração • Rede Neural Convolucional construída em Python e TensorFlow • Treinada com mais de 4000 gravações de batimentos de pessoas em ambientes clínicos e domésticos • Testado com 300 sons - Taxa de Acerto: 86%
- 29. Visão do futuro… • Pesquisadores de Oxford, Yale e do Future of Life Institute (focada nos riscos relacionados a IA) realizaram levantamento com 352 especialistas em IA. • 10% - Acreditam em máquinas com nível de inteligência igual à dos humanos até 2028 • 50% - Acreditam que será até 2050 • 90% - Acreditam que será até 2150