Edição das 17h41min de 20 de abril de 2020

Fase I - Estudo

Inteligência Artificial sobre serviços de redes

Objetivos

Descrever o que pretende com esta pesquisa

Conceito

Inteligência Artificial é uma inteligência parecida com a dos humanos porém reproduzida por algum mecanismo ou software. Existem vários características sobre a inteligência artificial como, capacidade de raciocínio, aprendizagem (onde a IA aprende com erros e acerto até se aperfeiçoar para agir da maneira mais eficaz), reconhecimento de padrões e inferência (que é a capacidade de aplicar raciocínio em situações cotidianas).

"Diz-se que um programa de computador aprende pela experiência E, com respeito a algum tipo de tarefa T e performance P, se sua performance P nas tarefas em T, na forma medida por P, melhoram com a experiência E.” Tom M. Mitchell

Aqui temos a definição de um dos "pais" da Inteligência Artificial. Então partimos sempre de machine learning para chegar na Inteligência Artificial, hoje o principal mecanismo da IA é o aprendizado de máquina.

Redes Neurais

A Rede Neural Artificial é uma estrutura computacional inspirada na biologia, uma representação computacional da conexão de diversos neurônios artificiais. Ela é dividida em diversas camadas: camada de entrada, camadas ocultas ou intermediárias e camada de saída.

A Rede Neural mais simples que temos é o Perceptron, ele não chega a ser uma rede, pois é um único neurônio.

Um Perceptron sozinho embora poderoso não é algo que atenda as necessidades das pessoas/empresas no dias atuais, então com o avançar da tecnologia juntou-se vários Perceptrons para chegarmos hoje na nossa conhecida Rede Neural Artificial.

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E assim com vários Perceptrons podemos fazer diversas coisas com nossa Rede Neural, como visão computacional, reconhecimento de padrões, tomadas de decisões e etc..

Uma RNA passa por um processo denominado treinamento, ou seja, é fornecido um conjunto de dados à Rede Neural. A Rede “aprende” os padrões por trás do conjunto de dados e partir daí é capaz de realizar previsões sobre esses dados por meio de um algoritmo chamado backpropagation.

Características

Informe sobre as particularidades, aspectos e atributos desta idéia.

Estudo Dirigido

Coloque aqui o plano de estudos bem como as possíveis fontes de informação.

Fase II - Ensino

Conteúdo

Desenvolva um conteúdo que possa transmitir o conhecimento adquirido para outros
Crie um material (Wiki, PDF, PPT, ...) que possa ser armazenado e facilmente atualizável

Apresentação

Apresente ao grupo (reunião, EAD, Blog, ...)
Publique aqui

Metodologia

Descrevas as metodologias usadas. Alguns exemplos:

Estratégia de Job Rotation
Estudos básicos para conhecimento do potencial
Estudos básicos para entendimento sobre o problema
Estudos para dar base aos pesquisadores
Benchmarking com empresas estrangeiras 
Aceleradoras de empresas
Adoção de novas tecnologias
Utilização da proposta de soluções Open-source
Priorização no desenvolvimento interno
Foco na não dependência de fornecedores
Prática de formação dos talentos necessários

Fase III - Exemplo de Caso de Negócio

Product Backlog

Descreva os requisitos deste projeto

Benefícios para quem for oferecer esta solução

    Descrever em tópicos os benefícios que uma pessoa ou uma empresa podem obter: ganhos, receitas, novos negócios, novos produtos, novas parcerias

Benefícios para o usuário

    Descrever em tópicos os benefícios para os usuários desta solução.
    Pode se inspirar no Canvas.

Direcionadores chave para esta iniciativa

    Descrever em tópicos o que esta iniciativa pode proporcionar

Possíveis modelos de negócios

    Descrever em tópicos os possíveis modelos de negócios

Business Case

    Descrever um exemplo de negócio que permita avaliar a solução comercialmente

Alinhamento com Lei do Bem

Projeto possui algum elemento tecnologicamente novo ou inovador?

Elemento tecnologicamente novo ou inovador pode ser entendimento como o avanço tecnológico pretendido pelo projeto, ou a hipótese que está sendo testada

Projeto possui barreira ou desafio tecnológico superável?

Barreira ou desafio tecnológico superável pode ser entendido como aquilo que dificulta o atingimento do avanço tecnológico pretendido, ou dificulta a comprovação da hipótese

Projeto utiliza metodologia/método para superação da barreira ou desafio tecnológico?

Metodologia/método para superação da barreira ou desafio tecnológico pode ser entendido como aqueles atividades que foram realizadas para superação da barreira ou do desafio tecnológico existente no projeto

Projeto é desenvolvido em parceira com alguma instituição acadêmica, ICT ou startup?

Se sim, o desenvolvimento tecnológico é executado por associado ou por alguma empresa terceira? qual o nome da empresa? 
Anexar cópia do contrato

Fase IV - Protótipo orientado ao Negócio

Escopo

Explique o escopo deste protótipo

Limitações

Informe sobre as limitações técnicas, comerciais, operacionais, recursos, etc.

PoC

Desenvolva um PoC (Proof of Concept)

Detalhamento Técnico

Descreva especificamente os aspectos técnicos desta pesquisa

@@ Linha 30: / Linha 30: @@
 A Rede Neural mais simples que temos é o Perceptron,  ele não chega a ser uma rede, pois é um único neurônio.
-[[Arquivo:perceptron.jpg|200px|center]]
+[[Arquivo:Perceptron.jpg|200px|center]]
 Um Perceptron sozinho embora poderoso não é algo que atenda as necessidades das pessoas/empresas no dias atuais, então com o avançar da tecnologia juntou-se vários Perceptrons para chegarmos hoje na nossa conhecida Rede Neural Artificial.
-[[Arquivo:rede-neural.jpg|200px|center]]
+[[Arquivo:Rede-neural.jpg|200px|center]]
 E assim com vários Perceptrons podemos fazer diversas coisas com nossa Rede Neural, como visão computacional, reconhecimento de padrões, tomadas de decisões e etc..

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