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.

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}

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

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)

Filmes de IA, séries

Mais videos

• Esconde-esconde multi-agente da OpenAI – youtube.com/watch?v=kopoLzvh5jY
• Jeff Dean: A IA não é tão inteligente quanto você pensa – mas poderia ser | TED – youtube.com/watch?v=J-FzHIQ7SOs

Links Úteis

• Lista de reprodução Embarcadero AI & ML
• Lista de reprodução GPT-3
• 3Azul1Marrom (YouTube)
• Artigos de dois minutos (YouTube)
• Viés codificado 
• Os computadores devem comandar o mundo?
• Humanos não precisam se inscrever
• Uma entrevista com GPT-3
• Mitov VisionLab & IntelligenceLab
• LearnCPlusPlus.org
• Ótimos podcasts de IA
• Artigos Abertos ArXiv
• AlphaGO

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

Software 2.0 (desenvolvimento orientado por IA)

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

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

Introdução

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Como Fazer Modelos de Neurônio Artificial em C++

Modelos de neurônios

Exemplo de Rede Neural Artificial Muito Simples em C++
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Funções de ativação

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Erro Gaussiano Unidades lineares 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++
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ELU Funções de Rede Neural Artificial Função
de Ativação Não Monotônica (Mish) Auto-regularizada

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

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

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

Teoria da IA, também AGI

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

Regressões e IA

Qual linguagem de programação é boa para IA?

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

Prêmio Turing (2019)

• 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

• tensorflow.org/lite
• Projetado para dispositivos de baixa potência
• github.com/Embarcadero/TensorFlow-Lite-Delphi
• Exemplos incluem:
  • Detecção de objetos (banana, cavalo, etc.)
  • Detecção de rosto
  • Reconhecimento de dígitos
• tensorflow.org/lite/guide/build_cmake

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.

• opencv.org
• pt.wikipedia.org/wiki/OpenCV
• github.com/Laex/Delphi-OpenCV ← Também inclui FFMPEG

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

•  

Software 2.0 (desenvolvimento orientado por IA)

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