Vida com IA

Neste programa, Fabrício Carraro, produtor do podcast IA Sob Controle, mergulha na fascinante trajetória de Demis Hassabis, cofundador da DeepMind. Ele destaca a importância do documentário 'The Thinking Game' e explora como o Google se interessou pela DeepMind, especialmente após o sucesso do AlphaGo. A conversa aborda o desenvolvimento do AlphaFold e seu impacto revolucionário na pesquisa de proteínas, além das surpreendentes conquistas pessoais de Hassabis. Uma discussão envolvente sobre IA e suas aplicações!

Fala galera, nesse episódio eu falo sobre o Nano Banana Pro e conto a história da evolução dos modelos de geração de imagem, começando com as GANs, passando pelos modelos de difusão, e agora os modelos multimodais como o Nano Banana!Além disso eu falo um pouco sobre como eu acho que o o banana funciona por trás dos panos!O cupom de 50% de desconto do curso pelos 2 primeiros meses válido até 30/11 é: BLACK50Aqui está o link para a página de vendas para saber mais sobre mim e sobre o curso: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.cursovidacomia.com.br/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Aqui está o link para se inscrever: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://pay.hotmart.com/W98240617U⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Link do episódio sobre difusão: https://open.spotify.com/episode/5GyHpyW81Bdab5O9898pf1?si=a6a4e86f152b4448Link do grupo do wpp: https://chat.whatsapp.com/GNLhf8aCurbHQc9ayX5oCPInstagram do podcast: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.instagram.com/podcast.vidacomia⁠Meu Linkedin: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.linkedin.com/in/filipe-lauar/⁠⁠⁠

Fala galera, esse episódio é um mix de um desabafo com várias dicas de engenharia de prompt pra voces! Eu to meio indigando com esse povo vendendo infinitas coisas de IA extremamente rasas. No episódio eu tento falar um pouco mais sobre isso e de quebra dou várias dicas de prompt que realmente vão ajudar voces no dia a dia!O cupom de 50% de desconto do curso pelos 2 primeiros meses válido até 30/11 é: BLACK50Aqui está o link para a página de vendas para saber mais sobre mim e sobre o curso: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.cursovidacomia.com.br/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Aqui está o link para se inscrever: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://pay.hotmart.com/W98240617U⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Link do grupo do wpp: https://chat.whatsapp.com/GNLhf8aCurbHQc9ayX5oCPInstagram do podcast: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.instagram.com/podcast.vidacomia⁠Meu Linkedin: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.linkedin.com/in/filipe-lauar/⁠⁠⁠

Neste programa, Filipe mergulha no aprendizado por reforço, uma área essencial da IA. Ele explica conceitos fundamentais como agente, ambiente e as ações usando um divertido exemplo de um ratinho em um labirinto. O apresentador discute as recompensas positivas e negativas, traçando um paralelo com o aprendizado em bebês e animais. A diferença entre exploração e explotação também ganha destaque, ilustrando as escolhas que fazemos no dia a dia. As semelhanças entre o aprendizado humano e o aprendizado por reforço são abordadas de maneira cativante.

Neste episódio, o apresentador compartilha dicas valiosas sobre como se manter atualizado em inteligência artificial. Ele fala sobre sua trajetória acadêmica e a importância do networking. Aprender conceitos profundos e buscar conteúdo extra se destacam como estratégias essenciais. Filipe enfatiza a troca de ideias com colegas e a acumulação de experiências práticas. Além disso, fornece orientações sobre como filtrar e ler papers de forma eficiente, e destaca a importância de construir uma rede confiável para o crescimento na carreira.

Fala galera, nesse episódio eu falo sobre o paper do DeepSeek OCR, eu explico o paper, explico a arquitetura e falo sobre a qualidade do modelo em dados em em portugues.O cupom de 50% de desconto do curso pelos 2 primeiros meses válido até 30/11 é: BLACK50Aqui está o link para a página de vendas para saber mais sobre mim e sobre o curso: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.cursovidacomia.com.br/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Aqui está o link para se inscrever: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://pay.hotmart.com/W98240617U⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Link do grupo do wpp:⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/GNLhf8aCurbHQc9ayX5oCP⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠F⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Instagram do podcast: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.instagram.com/podcast.lifewithai⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Meu Linkedin: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.linkedin.com/in/filipe-lauar/⁠⁠⁠Paper deepseek OCR: ⁠https://www.arxiv.org/pdf/2510.18234⁠Dataset RVL CDIP: ⁠https://huggingface.co/datasets/aharley/rvl_cdip

Neste podcast, é debatida a discrepância entre benchmarks acadêmicos e os desafios práticos enfrentados na indústria. Filipe critica a eficácia dos datasets como o RVL CDIP, destacando sua inadequação à realidade. Ele explora problemas com documentos longos e a escassez de dados reais para treinamento, sugerindo que muitas técnicas práticas podem superar os modelos de última geração. Há também uma reflexão sobre a limitação dos dados sintéticos e a importância de OCRs comerciais robustos, além da necessidade de focar no problema real em vez de seguir modismos.

A história dos LLMs é fascinante! Tudo começou com o paper do Transformer em 2017, revolucionando o campo com sua técnica de atenção. A evolução dos modelos como BERT e GPT trouxe novas abordagens e aumentou a capacidade de processar dados. O impacto do ChatGPT foi massivo na popularização das interações com IA. 2024 prometerá avanços em multimodalidade, enquanto o raciocínio automático está se tornando o novo foco. O futuro parece promissor, com melhorias na geração de imagem e modelos rodando em dispositivos móveis.

Neste episódio, Filipe discute as diferenças entre LLMs, workflows e agentes de IA. Explora três níveis de autonomia na utilização de LLMs. Explica o funcionamento básico de um LLM tradicional e seus processos. Detalha como os workflows operam com direções pré-definidas, enquanto os agentes tomam decisões dinâmicas. Aborda a flexibilidade dos agentes, apesar dos riscos de imprevisibilidade. Filipe também fala sobre a importância da terminologia correta nesse campo e oferece insights sobre seu curso de deep learning.

Neste programa, a discussão gira em torno das diferenças cruciais entre algoritmos tradicionais e inteligência artificial. Filipe explora como a IA aprende de maneira diferente das regras fixas de um algoritmo, usando exemplos práticos como uma calculadora. Ele também detalha a arquitetura da IA e o papel do algoritmo de aprendizado, mostrando como modelos treinados podem ter finalidades variadas. Por último, são abordadas as potencialidades da IA generativa, que permite múltiplas tarefas a partir de um único modelo.