Vida com IA

Fala galera, nesse episódio eu falo sobre o algoritmo Data2Vec, um modelo revolucionário que consegue ser treinado usando 3 modalidades de dados diferentes, texto, imagem e audio. Além disso, esse algoritmo é treinado de forma self-supervisionada, ou seja, não precisa de labels. Se você quiser entender melhor, vai escutar o episódio que ficou bem legal!  Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/ Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai Paper: https://arxiv.org/pdf/2202.03555.pdf  Github code e modelos: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/main/examples/data2vec

Fala galera, nesse episódio eu falo sobre como a inteligência artificial vai impactar nossa vida no futuro. Eu falo de varias aplicações que vamos ter como metaverso, carros autônomos, robôs, cirurgia autônomas e muito mais!  Episódio sobre metaverso: https://open.spotify.com/episode/032MPBjhJFLWfZoDiFyXmH?si=BDPfd_twTNmA8s1wAgY8lQ Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/   Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai

Fala galera, nesse episódio eu recebo como convidado o Joe Scarrfe, ele é Chief Market Officer na Twine. No episódio a gente conversa sobre vieses e ética nas bases de dados e também nos algoritmos de inteligência artificial. Nós discutimos alguns vieses bem conhecidos em bases de dados de video e audio como sexo, idade, cor da pele, sotaque... mas também discutimos alguns não triviais, como a combinação dos vieses anteriores, inferência de características demográficas à partir de outros atributos e até a existência de um vies qualitativo que normalmente não é levado em consideração.  Nós também discutimos sobre a ética no uso de algoritmos de IA, e eu fiz várias perguntas difíceis pro Joe sobre o uso dos algoritmos e várias outras coisas! Vão la escutar o episódio porque o tema é realmente muito importante e o episódio ficou muito legal! Link pro episódio em inglês: https://open.spotify.com/episode/6s8eRbgHEQJ7qmPOOlMnf0?si=82852b942df54d22 Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/ Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai Contatos do Joe e da Twine: Twine AI Page: https://www.twine.net/ai Twine Blog: https://www.twine.net/blog/category/ai/ Data Collector Page: https://www.twine.net/freelance/data-collector Joe's Linkedin: https://www.linkedin.com/in/joe-s-4b0a18101/ Joe's email: joe@twine.net

Fala galera, nesse episódio eu falo sobre como a inteligência artificial está impactando a nossa vida diretamente e indiretamente, como vários coisas do nosso dia à dia são comandados por algoritmos. No episódio eu dou vários exemplos, como sistemas de recomendação em redes sociais, assistentes de voz, reconhecimento facial, medicina e muito mais! Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/ Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai

Fala galera, nesse episódio eu falo sobre soluções de data science no code, plataformas onde você consegue criar soluções inteiras de ciência de dados, desde a análise e manipulação dos dados até a criação de modelo de machine learning sem escrever nenhuma linha de código. No podcast eu falo de duas soluções, KNIME e Dataiku, vai la escutar pra saber os pros e contras de cada uma delas!  Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/   Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai  KNIME: https://www.knime.com/  Dataiku: https://www.dataiku.com/

Fala galera, nesse episódio eu falo sobre como realizar um projeto de Data Science do zero. No episódio eu começo falando sobre um conjunto de passos que você deve seguir para realizar o seu projeto, desde a formulação da hipótese até monitoramento do seu modelo em produção. Depois, eu falo sobre como eu fiz pra aplicar esse conjunto de passos no meu projeto de detecção de fraudes. Esse episódio é bem prático e pode ajudar muita gente a formular e trabalhar melhor os seus projetos de Data Science. https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/ Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai

Fala galera, nesse episódio eu explico todos (ou quase todos) os termos ligados à inteligência artificial. Se você fica perdido no meio de tantas termos que nunca ouviu, siglas e palavras em inglês esse episódio é pra você, nele eu explico desde os termos básicos como o que é um algoritmo até os tipos de aprendizado estado da arte e fazendo também uma ligação entre os termos. O objetivo desse episódio é servir como um dicionário para você conseguir entender melhor essa grande área de inteligência artificial. Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/ Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai Dicionário da IA (resumo de todos os termos falados no episódio):

Fala galera, nesse episódio eu explico o que é Aprendizado por Reforço, o famoso Reinforcement Learning. No episódio eu começo falando sobre algumas aplicações de RL que temos atualmente e depois explico os conceitos básicos, como agente, ambiente, recompensas, estados e transições. Depois, eu falo bem alto nível sobre as ideias por trás dos principais algoritmos, como Q-Learning, Deep Q-Learning, Actor Critic, PPO, DDPG... No final eu falo sobre as técnicas avançadas de Reinforcement Learning, como aprendizado por currículo, aprendizado por hierarquia, aprendizado por imitação, meta aprendizado e aprendizado de múltiplos agentes. Instagram:  https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/  Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai  Códigos no github: https://github.com/filipelauar/projects/tree/main/Reinforcement%20Learning

Fala galera, nesse episódio do podcast eu explico o que são Redes Neurais e como elas funcionam. No episódio eu falo sobre a relação entre o cérebro humano e a arquitetura das redes neurais, como elas são treinadas, utilizando o famoso algoritmo de back-propagation. Depois de entender como funcionam as redes neurais, eu discuto um pouco sobre a questão de inteligência nesses algoritmos de "inteligência artificial", será que eles são mesmo inteligentes? Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/ Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai Códigos (são os notebook nomeados como MLP - Redes Neurais de multiplas camadas): https://github.com/filipelauar/projects/tree/main/CNN_applications Tensorflow playground: https://playground.tensorflow.org/#activation=tanh&batchSize=10&dataset=circle&regDataset=reg-plane&learningRate=0.03&regularizationRate=0&noise=0&networkShape=4,2&seed=0.24800&showTestData=false&discretize=false&percTrainData=50&x=true&y=true&xTimesY=false&xSquared=false&ySquared=false&cosX=false&sinX=false&cosY=false&sinY=false&collectStats=false&problem=classification&initZero=false&hideText=false

Fala galera, nesse episódio eu recebo no podcast em inglês o ex pesquisador de Oxford Shrinivasan Sankar. No episódio o Shrini fala sobre sua linha de pesquisa ligada a Deep Learning e Active Learning, sua transição de carreira da pesquisa para uma startup agroTech e também sobre seu canal no youtube, AI Bites. Além disso tudo, conversamos um pouquinho sobre como começar nessa área de ciência de dados e inteligência artificial. Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/ Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai Linkedin do Shrini: https://www.linkedin.com/in/shrinivasan-sankar-2885016/ Canal do YouTube AI Bites: https://www.youtube.com/c/AIBites Link pro episódio em inglês: https://open.spotify.com/episode/7lB8CqUjDFteoGbN7F5SBk?si=e46d306ab2f446ba