Muito se falou sobre GPT-3 nos últimos dias, a inteligência artificial que é capaz de produzir códigos. Mas será que ela realmente é um problema para os programadores ou será que já existem problemas muito maiores que esse que ainda não tínhamos parado para prestar atenção?
Nesse vídeo vamos falar do GPT 3 e das muitas outras ferramentas que já estão no mercado fazendo o trabalho dos programadores. Vamos discutir qual é de verdade a chance de sermos substituídos por essas inteligências artificias e como deverá ser o futuro da programação.
Vem com a gente que esse debate vale a pena! Dá play!
A Inteligência Artificial GPT-3 tem sido muito falada pela internet, devido à sua impressionante capacidade de criar sites, escrever e-mail, e até prescrever medicamentos. 🚀 Seja um programador Full Stack: https://ilustradev.com.br/curso/dev-full-stack
► Link dos vídeos relacionados
👉Filipe Deschamps: Agora Aquela I.A. Foi Longe Demais (e vai mudar o jeito que você trabalha) https://youtu.be/pbVwH8o837A
👉Código Font TV: A Inteligência Artificial que vai SUBSTITUIR os Programadores NÃO É TUDO ISSO! https://youtu.be/Eegnj0mY8OY
👉Lucas Montano: Minha opinião sobre Aquela I.A. https://youtu.be/ABXEs47qToU
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Ilustrando a Programação!!!
O GPT-3 (Generative Pre-training Transformer) veio ao mundo por causa dos esforços do OpenAI, que é um laboratório de pesquisa focado em inteligência artificial, sem fins lucrativos, lançado em 2015.
A instituição está sediada em São Francisco, nos Estado Unidos, e foi fundada por nomes importantes do Vale do Silício, como Elon Musk (Fundador da Tesla) e Peter Thiel (co-fundador do PayPal).
O GPT-3 é a terceira geração do modelo de Machine Learning. Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é quando os computadores podem aprender por conta própria. Ou seja, ao invés de serem programados apenas para ações específicas, as máquinas usam algoritmos complexos para tomar decisões e interpretar dados, executando tarefas automaticamente. Esses programas conseguem aprender a partir do alto poder de processamento de dados, sem intervenção humana.
As áreas da Neurociência e Inteligência Artificial podem parecer muito distantes, mas existe uma grande história de contribuições entre elas. Atualmente, parte da vanguarda de Inteligência Artificial faz pesquisa em neurociência, e parte da neurociência usa Inteligência Artificial como ferramenta. Nessa apresentação traçarei pontos de contato na história e na atualidade, atentando para delinear o quão diferentes são as áreas – mas ao mesmo tempo o quanto potencial existe na sua interface.
Bio: Estevão Uyrá atualmente é cientista da dados no Nubank. Formado em Ciências Moleculares pela USP e Mestre em Neurociência pela UFABC, se aproximou da análise de dados de neurociência durante a graduação, e passou a utilizar Machine Learning em suas análises durante o mestrado, onde estudou aprendizado de percepção temporal em animais. Vegano, tem interesse em sistemas complexos e redes, em divulgação científica, violão clássico, macarrão e tofu.
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¿Cómo aprender Inteligencia Artificial? ¿Qué es la Inteligencia Artificial? ¿Cuáles son las ramas de la Inteligencia Artificial? ¿Te gustaría hacer tus inteligencias artificiales? En este vídeo te traigo el mapa de la inteligencia artificial. Una visión general de todos los campos de la inteligencia artificial con el mapa de la inteligencia artificial, desde la ciencia de datos, pasando por las ciencias de computación, el aprendizaje automático ( o machine learning) y la computación en la nube.
Después de ver el vídeo tendrás una visión general de todo lo que se necesita para aprender y empezar en el mundo de la inteligencia artificial.
Este vídeo está muy simplificado, tiene intención divulgativa. Si encuentras algún error o se te ocurre una mejor forma de explicarlo pónmelo en los comentarios!
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Seja muito bem vindo ao Universo Programado!
Neste vídeo a gente vai testar uma ferramenta incrível disponibilizada pela Google para poder treinar uma rede neural para reconhecimento de dados. Essa ferramenta se chama Teachable Machine e com alguns poucos cliques você consegue treinar a sua própria I.A. para reconhecimento facial, rostos, sons e poses humanas. Tudo isso sem precisar programar nada! Extremamente acessível!!
Algunos libros gratuitos y recursos que he encontrado sobre las nuevas tecnologías Big Data, Data Science, Inteligencia Artificial entre muchas otras. Iré actualizando el listado a medida que vaya encontrando materiales.
Libros gratuitos sobre Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial
A pesar de estamos viviendo en una época audiovisual, muchas veces la mejor de aprender algo de formalmente abstracto y con una fuerte carga de matemáticas, siguen siendo los libros.
Estos son capaces de adaptarse a nuestra velocidad de comprensión, podemos revisarlos cuantas veces queramos y si no son digitales, nos obligan a introducir el código de los diferentes algoritmos que pretendamos implementar. Por ese motivo, todos los que quieran ir realmente en serio, deberían plantearse un plan de lectura de algunos libros importantes dentro de la temática.
Hay muchos disponibles en Internet, y siempre que encontremos algún nuevo procuraremos listarlo en este post para poder dejarlo documentado a todos los que busquen buenas referencias de lectura sobre estas áreas.
Hemos dividido los libros en diferentes categorías sobre si son más sobre bases matemáticas, más sobre inteligencia artificial o sobre Data Science, para de esta forma sea más fácil encontrarlo y poder consultarlos.
Si sabes libros gratuitos que no estén listados y quieres compartirlos con nosotros, déjalo como comentario a este hilo, y procuraremos poder incluirlos, lo más rápidamente posible para disponibilizar lo con la comunidad.
Para más artículos sobre esta temáticas, puedes ver otros artículos que hemos publicado anteriormente
Artificial Intelligence A Modern Approach, 1st Edition (Ingles)
Stuart Russell, 1995
Comprehensive, up-to-date introduction to the theory and practice of artificial intelligence. Number one in its field, this textbook is ideal for one or two-semester, undergraduate or graduate-level courses in Artificial Intelligence.
This book offers a highly accessible introduction to natural language processing, the field that supports a variety of language technologies, from predictive text and email filtering to automatic summarization and translation.
If you want a basic understanding of computer vision’s underlying theory and algorithms, this hands-on introduction is the ideal place to start. You’ll learn techniques for object recognition, 3D reconstruction, stereo imaging, augmented reality, etc
This is not just a technical book or just a business guide. Data is ubiquitous and it doesn’t pay much attention to borders, so we’ve calibrated our coverage to follow it wherever it goes.
Disruptive Possibilities: How Big Data Changes Everything (Inglés)
Jeffrey Needham, 2013
This book provides an historically-informed overview through a wide range of topics, from the evolution of commodity supercomputing and the simplicity of big data technology, to the ways conventional clouds differ from Hadoop analytics clouds.
Hadoop in the Enterprise: Architecture – Guide to Successful Integration
Jan Kunigk, Ian Buss,
Paul Wilkinson & Lars George
This practical book provides a comprehensive guide on how to make enterprise Hadoop integration successful. Also, you will learn how to build a Hadoop infrastructure, architect an enterprise Hadoop platform, and even take Hadoop to the cloud.
