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Machine Learning e Inteligência Artificial [Webinar]

introtomlandai

O aprendizado de máquina e a inteligência artificial dispararam do reino da ficção científica, tornando-se os tópicos mais comentados no mundo da tecnologia e dos negócios. Machine Learning (ML) é um subconjunto da disciplina de ciência da computação da Inteligência Artificial (AI). A Inteligência Artificial refere-se à inteligência exibida por máquinas capazes de realizar tarefas que geralmente exigem inteligência humana. O Machine Learning usa algoritmos para aprender com os dados, encontrar padrões nos dados e fazer previsões sobre eventos ou resultados futuros. A IA pode ser aplicada a muitas coisas, como chatbots, assistentes virtuais, carros autônomos e assim por diante. Ele também pode ser usado para análise preditiva e outros fins comerciais. Ou até mesmo escreva a descrição acima do webinar.

Neste webinar, Jim McKeeth e Yılmaz Yörü apresentam a você como e por que começar com o aprendizado de máquina. Conheça as últimas notícias do setor, entenda a tecnologia e descubra exemplos e aplicativos que podem ajudar seus negócios imediatamente.

Role para baixo para links úteis, slides e o replay.

Table of Contents

Áreas de Discussão

  • Discussão Geral de Ideias e Princípios
  • Bibliotecas e recursos
  • Estado atual da arte
  • Impacto nos negócios
  • O que está por vir no futuro?
  • Considerações sobre ética e segurança

blogs.embarcadero.com/?p=137201

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Yilmaz Yörü

  • Engenheiro Mecânico (MS BS PhD)
  • Fundador, CEO da Esenja Company
  • Desenvolvedor de 1988 (C++ Builder, GNU C/C++ e 30+)
  • Embarcadero MVP, Desenvolvedor C++ Builder
  • Autor e apresentador de posts sobre C++ em LearnCPlusPlus.org
  • Developing AGI based ABRAINA AI Project
  • Ensinando inovações para crianças, estudantes e jovens
  • yyoru.com , esenja.com , abraina.com
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Jim McKeeth

  • Chief Developer Advocate & Engineer para Embarcadero
  • Desenvolvedor de software de longa data
  • Padrão inventado e patenteado e deslize para desbloquear
  • Drone controlado por pensamento construído com Google Glass e fone de ouvido EEG sem fio
  • Colaborador do Manual de Internet das Coisas e Análise de Dados
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A IA facilita a escrita de codificação

  • Há muitas oportunidades para a IA tornar a codificação mais fácil
  • As especificações sempre mudam
  • Ainda hoje existe um papel para trabalhar entre programadores e usuários!
  • Todas as profissões serão eventualmente substituídas por IA

commitstrip.com/en/2016/08/25/a-very-comprehensive-and-precise-spec/

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  • Escrito em muito mais abstrato
  • Linguagem humana hostil, como os pesos de uma rede neural
  • Nenhum humano está envolvido na escrita de códigos
  • Muitos pesos
  • Codificar diretamente em pesos é meio difícil
  • Software 1.0: 0%-80% de dados | Software 2.0: 99% de dados
  • databricks.com/session/keynote-from-tesla

ENCONTRO: DATA! ENCONTRO: DATA! ENCONTRO: DATA!

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Ética de IA (algoritmos, mineração de dados…)

Algoritmos, Datamining, …

Danos potenciais causados ​​por sistemas de IA

  • Preconceito e discriminação
  • Negação da autonomia individual, recurso e direitos
  • Resultados não transparentes, inexplicáveis ​​ou injustificáveis
  • Invasões de privacidade
  • Isolamento e desintegração da conexão social
  • Resultados não confiáveis, inseguros ou de baixa qualidade

Ética Aplicada aos Sistemas de IA

Singularidade e IA (Singularidade: um evento único com consequências profundas)

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Filmes de IA, séries

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Mais videos

Links Úteis

Exemplos de IA do C++ e C++ Builder

Introdução

Introdução à Inteligência Artificial em C++
Um Modelo Simples de Neurônio Artificial em C++
Como Fazer Modelos de Neurônio Artificial em C++

Modelos de neurônios

Exemplo de Rede Neural Artificial Muito Simples em C++
Modelo de Neurônio Artificial Simples em C++
Baseado em Array Modelo de Neurônio Artificial Simples em C++
Modelo de Neurônio Artificial Baseado em Classe em C++
Modelo de Neurônio Artificial Simples Baseado em Vetor

Funções de ativação

Função de ativação de identidade em redes neurais
Funções sigmóides em redes neurais
Funções degrau binárias/heaviside em C++
Erro Gaussiano Unidades lineares em C++
Ativação de unidade linear retificada Função ANN
Ativação tangente hiperbólica Função ANN Função de
ativação SELU Funciona em um aplicativo C++
Unidade linear sigmóide (SiLU) em Uma Rede Neural Aplicativo C++
Função de Ativação Gaussiana Em Uma Rede Neural
ELU Funções de Rede Neural Artificial Função
de Ativação Não Monotônica (Mish) Auto-regularizada

Exemplos básicos de IA em C++

Como importar a biblioteca FANN para projetos Windows do C++ Builder
(
Esta
FANN é muito amigável e boa biblioteca aberta para aplicativos iniciantes em pesquisas de engenharia e análises de dados) em C++
A Função SoftMax em Redes Neurais

Exemplos REST para conectar APIs de IA

O que é o depurador REST do C++ Builder e como o usamos?
Como fazer um cliente REST simples em C++ e muito mais

MAIS ?

EM BREVE MAIS EXEMPLOS DE IA NO LEARNCPLUSPLUS.ORG

Dois vídeos principais do MIT sobre DL, ML e IA Introdução

Fundamentos de Deep Learning: Introdução e Visão Geral
MIT AGI: Inteligência Artificial Geral

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REST (Representational State Transfer) é um método de conectividade que permite obter e postar dados para criar aplicativos interativos que usam Web Services. REST usa um subconjunto de HTTP .

Um serviço da Web que usa essa arquitetura de transferência de dados REST é chamado de RESTful .

Conecte-se a muitas APIs de IA:

  • GPT-3
  • APILayer
  • AWS (também conhecido como Appercept)
  • IBM Watson

Software 2.0 (desenvolvimento orientado por IA)

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  • Escrito em muito mais abstrato
  • Linguagem humana hostil, como os pesos de uma rede neural
  • Nenhum humano está envolvido na escrita de códigos
  • Muitos pesos
  • Codificar diretamente em pesos é meio difícil
  • Software 1.0: 0%-80% de dados | Software 2.0: 99% de dados
  • databricks.com/session/keynote-from-tesla

ENCONTRO: DATA! ENCONTRO: DATA! ENCONTRO: DATA!

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Ética de IA (algoritmos, mineração de dados…)

Algoritmos, Datamining, …

Danos potenciais causados ​​por sistemas de IA

  • Preconceito e discriminação
  • Negação da autonomia individual, recurso e direitos
  • Resultados não transparentes, inexplicáveis ​​ou injustificáveis
  • Invasões de privacidade
  • Isolamento e desintegração da conexão social
  • Resultados não confiáveis, inseguros ou de baixa qualidade

Ética Aplicada aos Sistemas de IA

Singularidade e IA (Singularidade: um evento único com consequências profundas)

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Introdução

Introdução à Inteligência Artificial em C++
Um Modelo Simples de Neurônio Artificial em C++
Como Fazer Modelos de Neurônio Artificial em C++

Modelos de neurônios

Exemplo de Rede Neural Artificial Muito Simples em C++
Modelo de Neurônio Artificial Simples em C++
Baseado em Array Modelo de Neurônio Artificial Simples em C++
Modelo de Neurônio Artificial Baseado em Classe em C++
Modelo de Neurônio Artificial Simples Baseado em Vetor

Funções de ativação

Função de ativação de identidade em redes neurais
Funções sigmóides em redes neurais
Funções degrau binárias/heaviside em C++
Erro Gaussiano Unidades lineares em C++
Ativação de unidade linear retificada Função ANN
Ativação tangente hiperbólica Função ANN Função de
ativação SELU Funciona em um aplicativo C++
Unidade linear sigmóide (SiLU) em Uma Rede Neural Aplicativo C++
Função de Ativação Gaussiana Em Uma Rede Neural
ELU Funções de Rede Neural Artificial Função
de Ativação Não Monotônica (Mish) Auto-regularizada

Exemplos básicos de IA em C++

Como importar a biblioteca FANN para projetos Windows do C++ Builder
(
Esta
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MIT AGI: Inteligência Artificial Geral

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As Três Leis da Robótica de Asimov

  • Lei Zero: Um robô não pode prejudicar a humanidade ou, por inação, permitir que a humanidade sofra algum mal.
  • Primeira Lei: Um robô não pode ferir um ser humano ou, por inação, permitir que um ser humano sofra algum mal.
  • Segunda Lei: Um robô deve obedecer às ordens dadas por seres humanos, exceto onde tais ordens entrem em conflito com a Primeira Lei.
  • Terceira Lei: Um robô deve proteger sua própria existência desde que tal proteção não entre em conflito com a Primeira ou Segunda Lei.
 
  • Introduzido em 1942 e posteriormente publicado em 1960 I, Robot por Isaac Asimov.
  • O primeiro conceito de segurança e ética de IA e Robôs. O livro explora como essas leis falham na prática.
  • wikipedia.org/wiki/Three_Laws_of_Robotics

Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2020 por Gartner

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gartner.com/smarterwithgartner/

AI, ML, DL

  • A Inteligência Artificial (IA) refere-se à inteligência exibida por máquinas capazes de realizar tarefas que geralmente exigem inteligência humana.
  • O Machine Learning (ML) usa algoritmos para aprender com os dados, encontrar padrões nos dados e fazer previsões sobre eventos ou resultados futuros.
  • Deep learning (DL) é uma rede neural com camadas e filtros, tenta simular o comportamento do cérebro humano permitindo que ele aprenda a partir de grandes quantidades de dados.
  • DL é um subconjunto de ML. ML é um subconjunto de IA. AI é um subconjunto de CompSci.

Mais Vocabulário

  • RNA – Rede Neural Artificial – composta por neurônios, modelados em cérebros biológicos. Essa era a ideia original da IA, mas o hardware na época era muito lento, mas graças aos avanços atuais, especialmente GPUs, não é muito popular.
  • GAN – Generative Adversarial Network – Duas redes neurais competem entre si na forma de um jogo de soma zero, onde o ganho de um agente é a perda de outro agente. Eles treinam uns aos outros.
  • SL – Aprendizagem Supervisionada – tarefa ML de aprender uma função que mapeia uma entrada para uma saída com base em pares de entrada-saída de exemplo.
  • GPT – Generative Pre-Training – Modelo de linguagem de Alec Radford e utilizado pela OpenAI. Mostra como um modelo generativo de linguagem adquire conhecimento de mundo a partir de pré-treinamento em um corpus diversificado com longos trechos de texto contíguo.
  • PNL – Programação em Linguagem Natural – preocupa-se com as interações entre computadores e linguagem humana, em particular como programar computadores para processar e analisar grandes quantidades de dados em linguagem natural.

Inteligência geral artificial

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Teoria da IA, também AGI

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Inteligência geral artificial

A Inteligência Artificial (IA) refere-se à simulação da inteligência humana em máquinas que são programadas para pensar como humanos e imitar suas ações. O termo também pode ser aplicado a qualquer máquina que exiba características associadas à mente humana, como aprendizado e resolução de problemas. (ref: Investopedia).

A Inteligência Geral Artificial (AGI) também chamada de Strong AI , é AGI é um subconjunto ou núcleo central da IA. É adaptável capaz de desenvolver habilidades. Há também o termo Inteligência Biológica Artificial (ABI) que tenta emular a inteligência ‘natural’.

“Ainda não há IA , temos tecnologias de IA agora” Joshua Tennenbaum

“There is No AGI ”, essa é a parte difícil

Os exemplos de AGI mais próximos AlphaGo Zero, IBM Watson, GPT-3

RNA simples

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Regressões e IA

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Qual linguagem de programação é boa para IA?

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Estruturas de IA, SDKs, Bibliotecas

Estrutura de ML escalável do Tensorflow (Python), computação usando gráficos de fluxo de dados

Kit de ferramentas cognitivas do Microsoft CNTK (C++) – Kit de ferramentas de aprendizado profundo de código aberto

Caffe (C++, PyTorch) Estrutura rápida e aberta para aprendizado profundo

Keras (Python) Biblioteca de rede neural de código aberto

Biblioteca de ML de código aberto Torch (Python)

Accord.NET (C#) framework de aprendizado de máquina .NET para processamento de áudio e imagem

Spark MLib (Scala) Uma biblioteca de aprendizado de máquina escalável

ML Pack (C++) Estrutura de ML escalável, computação usando gráficos de fluxo de dados

FANN (C & C++, C++Builder) Biblioteca ANN rápida e gratuita

Biblioteca de computação numérica Theon (Python)

Nomes líderes em IA

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Prêmio Turing (2019)

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  • A partir da esquerda, Yann LeCun, Geoffrey Hinton e Yoshua Bengio.
  • Os pesquisadores trabalharam em desenvolvimentos importantes para redes neurais, que estão reformulando a forma como os sistemas de computador são construídos.
  • nytimes.com/2019/03/27/technology/turing-award-ai.html

IA e ML na prática

  • TensorFlow
  • Uma biblioteca de software livre e de código aberto para aprendizado de máquina e inteligência artificial. Ele pode ser usado em uma variedade de tarefas, mas tem um foco particular no treinamento e inferência de redes neurais profundas.
  • Desenvolvido pela equipe do Google Brain para uso interno do Google em pesquisa e produção.

Tensorflow.org
Tensorflow.org/lite
github.com/tensorflow/tensorflow
en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow

TensorFlow Lite e Delphi

OpenCV

OpenCV é uma biblioteca de funções de programação voltada principalmente para visão computacional em tempo real. Originalmente desenvolvido pela Intel, mais tarde foi suportado pela Willow Garage e depois pela Itseez. A biblioteca é multiplataforma e gratuita para uso sob a licença Apache 2 de código aberto. A partir de 2011, o OpenCV apresenta aceleração de GPU para operações em tempo real.

Laboratório de inteligência de software Mitov

Crie aplicativos de IA e classificadores rapidamente!

  • Redes neurais
  • Mapa auto-organizado
  • Baías ingénuas
  • K Vizinho mais próximo
  • Retropropagação
  • Preparação de dados

mitov.com/products/intelligencelab

Conecte APIs de IA com os sistemas REST e Restful

  •  

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REST (Representational State Transfer) é um método de conectividade que permite obter e postar dados para criar aplicativos interativos que usam Web Services. REST usa um subconjunto de HTTP .

Um serviço da Web que usa essa arquitetura de transferência de dados REST é chamado de RESTful .

Conecte-se a muitas APIs de IA:

  • GPT-3
  • APILayer
  • AWS (também conhecido como Appercept)
  • IBM Watson

Software 2.0 (desenvolvimento orientado por IA)

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  • Escrito em muito mais abstrato
  • Linguagem humana hostil, como os pesos de uma rede neural
  • Nenhum humano está envolvido na escrita de códigos
  • Muitos pesos
  • Codificar diretamente em pesos é meio difícil
  • Software 1.0: 0%-80% de dados | Software 2.0: 99% de dados
  • databricks.com/session/keynote-from-tesla

ENCONTRO: DATA! ENCONTRO: DATA! ENCONTRO: DATA!

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Ética de IA (algoritmos, mineração de dados…)

Algoritmos, Datamining, …

Danos potenciais causados ​​por sistemas de IA

  • Preconceito e discriminação
  • Negação da autonomia individual, recurso e direitos
  • Resultados não transparentes, inexplicáveis ​​ou injustificáveis
  • Invasões de privacidade
  • Isolamento e desintegração da conexão social
  • Resultados não confiáveis, inseguros ou de baixa qualidade

Ética Aplicada aos Sistemas de IA

Singularidade e IA (Singularidade: um evento único com consequências profundas)

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Introdução

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Modelos de neurônios

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Funções de ativação

Função de ativação de identidade em redes neurais
Funções sigmóides em redes neurais
Funções degrau binárias/heaviside em C++
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Ativação tangente hiperbólica Função ANN Função de
ativação SELU Funciona em um aplicativo C++
Unidade linear sigmóide (SiLU) em Uma Rede Neural Aplicativo C++
Função de Ativação Gaussiana Em Uma Rede Neural
ELU Funções de Rede Neural Artificial Função
de Ativação Não Monotônica (Mish) Auto-regularizada

Exemplos básicos de IA em C++

Como importar a biblioteca FANN para projetos Windows do C++ Builder
(
Esta
FANN é muito amigável e boa biblioteca aberta para aplicativos iniciantes em pesquisas de engenharia e análises de dados) em C++
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O que é o depurador REST do C++ Builder e como o usamos?
Como fazer um cliente REST simples em C++ e muito mais

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Fundamentos de Deep Learning: Introdução e Visão Geral
MIT AGI: Inteligência Artificial Geral


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Sobre o autor

Defensor do desenvolvedor chefe da Embarcadero Technologies.

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