Vida com IA

Fala galera, bem vindos ao episódio especial de 1 ano do podcast! Nesse episódio eu recebo o Breno e o Akira, meus 2 melhores amigos brasileiros aqui na França para falarmos sobre a nossa experiência nesse intercâmbio/duplo diploma em outro país. No episódio nós falamos das nossas expectativas e realidades ao virmos pra ca, o que nós conquistamos profissionalmente e pessoalmente por estarmos aqui, falamos também das diferenças culturais entre o Brasil e a França e no final falamos um pouco das nossas viagens aqui pela Europa. Episódio em ingles: https://open.spotify.com/episode/3e24mTngQlxxmgHDz9Qm7n?si=009c70fe1b6945c6 Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/  Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai Linkedin do Akira: https://www.linkedin.com/in/daquisu/ Linkedin do Breno: https://www.linkedin.com/in/breno-alencar/

Fala galera, nesse episódio do podcast eu discuto se Deep Learning é pra todo mundo. No episódio sobre a disponibilidade dos modelos de Deep Learning paras as pessoas considerando aplicações de texto e imagem e também o impacto dos provedores de nuvem (cloud). Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/ Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai Hugging face: https://huggingface.co/

Fala galera, nesse episódio eu falo sobre Gato, o novo algoritmo da DeepMind que é capaz de realizar mais de 600 tarefas completamente diferentes. Esse algoritmo com certeza é um primeiro passo pra atingir um inteligência artificial geral, porque apenas 1 algoritmo com um 1 conjunto de pesos consegue realizar tarefas como jogar jogos como Atari, legendar imagens, conversar com humanos (chatbot) e até controlar um braço robótico pra movimentar blocos. Paper: https://arxiv.org/pdf/2205.06175.pdf  Blog post da DeepMind sobre o paper: https://www.deepmind.com/publications/a-generalist-agent  Episódio sobre Reinforcement Learning: https://open.spotify.com/episode/7a3L8QBSNpt83Mx3Vs2GU4?si=baee85b80402449d  Episódio sobre Transformers: https://open.spotify.com/episode/0EVRJl4ib73PmzaxzY9lGU?si=adbeb71952bc4e1d  Episódio sobre Vision Transformers: https://open.spotify.com/episode/35TU9ZKjK5q4FYJOuPgCGt?si=290930e535604d00 Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/ Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai

Fala galera, nesse episódio pra fechar a série de 3 episódios sobre Transformers eu falei sobre o BERT, o modelo que revolucionou a área de NLP. Se você quiser entender melhor a arquitetura do modelo e principalmente como ele foi treinado, escuta o episódio que ele ta bem legal! Artigo do BERT: https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/ Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai

Fala galera, nesse episódio eu falo sobre Vision Transformers, a aplicação da arquitetura de Transformers para visão computacional (imagens). No episódio eu explico a arquitetura de Vision Transformers and também a ideia por trás da aplicação de técnica que foi proposta para NLP mas que agora está sendo usada em imagens mostrando os seus desafios. O episódio ficou bem legal e vocês vão entender porque os Transformers demoraram tanto tempo pra serem aplicados em imagens e também sobre o futuro da área. Vision Transformer original paper (ViT): https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/ Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai

Fala galera, nesse episódio eu finalmente explico a rede Transformers! O artigo Attention is all you need que propos o modelo de Transformer foi revolucionário para o domínio de NLP e agora também está revolucionando todos as áreas de Deep Learning. No episódio eu explico o modelo de atenção, self-attention e multi-head attention para ambos Encoder e Decoder, além do famoso positional encoding. Vão lá escutar o episódio porque ele ficou muito bom!  Original paper: https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf  Self-attention GitHub code: https://github.com/filipelauar/projects/blob/main/self_attention.ipynb    YouTube video explaining the architecture: https://www.youtube.com/watch?v=TQQlZhbC5ps  Nice blog post with code 1: http://peterbloem.nl/blog/transformers  Nice blog post with code 2: https://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html  Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/  Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai

Fala galera, nesse episódio eu falo sobre o uso de active learning (aprendizado ativo) para detecção de anomalias. Normalmente em detecção de anomalias nós não temos um dataset com os labels, então é preciso fazer uma anotação manual dos dados. O uso da técnica de aprendizado ativo consegue ajudar a diminuir muito o tempo dessa anotação manual.  Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/  Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai

Fala galera, nesse episódio eu falo sobre o problema de multimodal learning, onde treinamos uma rede usando modalidades pareadas de dados, como imagem e texto.  Com essa nova estratégia de aprendizado a gente consegue ter representações latentes mais robustas e também possibilita novas aplicações como o Google Multisearch. Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/ Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai

Fala galera, nesse episódio eu recebi como convidada a minha professora na Sorbonne Laure Soulier. No episódio ela falou muito sobre Information Retrieval e NLP, que foram os tópicos do doutorado dela e também seus temas atuais de pesquisa. A gente discutiu bastante sobre modelos conversacionais (chatbots) e também sobre explicabilidade à partir de modelos Data to Text. Na segunda part do episódio, eu perguntei pra Laure várias questões sobre o doutorado dela e também alguns conselhos que ela poderia dar pra pessoas que estão fazendo seu doutorado agora e também para as pessoas que estão indecisas (eu). A Laure é uma ótima professora e a conversa ficou muito legal, vão la escutar!  Episódio em inglês: https://open.spotify.com/episode/2qR7iBU1leCPP1eT8Zp23a?si=d00fa9521fed44dc Linkedin da Laure: https://www.linkedin.com/in/laure-soulier-18829948/ Instagram: https://www.instagram.com/podcast.lifewithai/ Linkedin: https://www.linkedin.com/company/life-with-ai

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