Inteligência Artificial: separando ficção de realidade

Programa

Os algoritmos de inteligência artificial (IA) estão presentes no nosso cotidiano. Quando digitamos uma consulta ao Google, são eles que selecionam a resposta personalizada e os anúncios apropriados ao perfil do usuário, bem como traduzem um texto de outro idioma, assim como filtram os e-mails não solicitados (Spam).

A Amazon e a Netflix recomendam livros e filmes pelo mesmo processo, do mesmo modo o Facebook usa o aprendizado profundo para decidir quais atualizações mostrar no Feed de Notícias, e o Twitter faz o mesmo para os tweets.

Quando acessamos um dispositivo computacional, em qualquer de seus formatos, provavelmente estamos acessando um processo de Deep Learning. Trata-se de um modelo estatístico capaz de transformar vasto volume de dados em informação útil, permeando grande parte das atividades do século XXI.

Cunhado em 1956, o termo "Inteligência Artificial" (IA) deu início a um campo de conhecimento associado com linguagem e inteligência, raciocínio, aprendizagem e resolução de problemas. Arthur Lee Samuel, em 1959, inaugurou um subcampo da IA com o objetivo de prover os computadores da capacidade de aprender sem serem programados, denominado de Machine Learning (aprendizado de máquina).

Na década de 1980, inspirados no cérebro humano, cientistas da computação propuseram um processo de aprendizado com base em redes neurais - Deep Learning -, com resultados mais concretos nesta década, por conta de maior poder computacional e a crescente disponibilidade de grande quantidade de dados.

O foco são problemas solucionáveis de natureza prática, relacionado a uma tarefa concreta. Estamos na fase de implementação.

As inscrições pela internet podem ser realizadas até um dia antes do início da atividade. Após esse período, caso ainda haja vagas, é possível se inscrever pessoalmente em todas as unidades. Após o início da atividade não é possível realizar inscrição.

Se você necessita de recursos de acessibilidade, como tradução em Libras, audiodescrição, entre outros, solicite por e-mail ou telefone, com até 48 horas de antecedência do início da atividade. centrodepesquisaeformacao@sescsp.org.br / 11 3254-5600

(Foto: Acervo Pessoal)

Palestrantes

Dora Kaufman

Professora do Programa Tecnologias da Inteligência e Design Digital da Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia da PUC-SP. Doutora em mídias digitais pela Escola de Comunicação e Artes da USP.
(Foto: Acervo Pessoal)

Bibliografia

ALPAYDIN, Ethem. Machine Learning. Cambridge, MA: MIT Press, 2016.
BENTLEY, R.A.; O'BRIEN, M. The Acceleration of Cultural Change: from Ancestors to Algorithms. Cambridge, MA: MIT Press, 2017.
BRYNJOLFSSSON, E.; MCAFEE, A. The Second Machine Age: work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. NY: W.W. Norton&Company, 2016.
BURKOW, Andriy. The Hundred-Page Machine Learning Book. Andrew Burkow, 2019 (ISBN 978-1-9995795-0-0)
BOSTRON, N. Superintelligence: Paths, Dangers, Strategeis. UK: Oxford, 2014.
CHIRSTIAN, B.; GRIFFITH, Tom. Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions. New York: Picador, 2017.
DOMINGOS, Pedro. The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine will Remake our World. NY: Basic Books, 2015.
FORD, Martin. Rise of The Robot: Technology and the threat of a jobless future. NY: Basic Book, 2015.
______. Architects of Intelligence: the truth about AI from the people building it. Birmingham: Packt, 2018.
FINN, Ed. What algorithms want: imagination in the age of computing. Cambridge, MA: MIT Press, 2017.
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