Olá pessoal e sejam bem-vindos à mais um episódio do Castálio Podcast!
Hoje continuaremos nossa exploração no mundo da inteligência artificial falando sobre Data Science e Machine Learning. Para nos ajudar com este tema, contamos com a presença do Eder Martins que é Data Scientist em um dos maiores Job Boards do Mundo e do Vinicius Mesel pesquisador de machine learning na USP.
Abordamos os seguintes tópicos:
- Qual o significado de Data Science, Machine Learning e Deep Learning?
- Como que se faz para treinar uma máquina? Qual a diferença entre treinamento supervisionado e não supervisionado?
- Como que se testa e garante a qualidade de um programa de inteligência artificial? Como ter certeza que o resultado é realmente assertivo?
- Quais são os principais conhecimentos teóricos necessários para se trabalhar com inteligência artificial?
- Quais são as tecnologias, bancos de dados, linguagens e bibliotecas que são essenciais para um profissional de inteligência artificial?
- É necessário ter um super computador que custa uma nota preta ou qual seria os requisitos de maquina para se trabalhar com inteligência artificial?
- Existe algum tipo de tarefa que ainda não pode ser feita por um computador com inteligência artificial?
- Existe algum problema de ética que ainda precisa ser considerado e desenhado nas tecnologias que usam inteligência artificial hoje em dia? Poderíamos em breve assistir nas notícias o caso onde um robô ou máquina ou sistema controlado por AI causou algum dano ou feriu seres humanos?
- Qual seria o "Holy Grail" da área de inteligencia artificial? Ou seja, qual seria o obstáculo de hoje que, se fosse resolvido, abriria as portas para um boom no progresso deste campo?
Confira a gravação deste episódio no vídeo abaixo:
Antes de finalizar o post, não podemos deixar de agradecer a todos que nos deixaram comentários. Se você tem algo a nos dizer, você pode deixar seus comentários aqui no site, ou no Twitter ou no Facebook. Também não esqueça de seguir a Playlist do Castálio Podcast e assinar nosso canal do YouTube.
Até o próximo episódio!
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