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State of the Art-2020-AARE

Revisão de 21h30min de 12 de outubro de 2020 por Flauzino20 (discussão | contribs) (→Avaliação da apresentação Hardware)
  • Orientação sobre apresentação:
    • Todos os que selecionaram este tópico
    • 14/09 - 18h00
    • Link para reunião: meet.google.com/zac-dwhu-dkx



  • Upload da apresentação:



  • Pesquisadores:
01. Heitor Guimaraes da Fonseca Filho
02. Pablo Ramos Barbosa
03. Paulo César Garcia Júnior
04. Thiago Flauzino Oliveira Dutra
05. Felipe Harrison Silva Cantarino
06. Eduardo Teodoro Ferreira
07. Deise Raiane Ribeiro dos Santos


  • Como proceder até a apresentação?
    • A. Definir um Scrum Master
    • B. Criar o grupo do Tópico
    • C. Agendar as Daily Meetings
    • D. Organizar as cerimônias
    • E. Montar a apresentação
    • F. Caso algum participante desista ou desapareça avisar professor até 2 semanas antes
    • G. Upload na Wiki até um dia antes


  • Conteúdo da apresentação:
    • Capa Inicial: Nome Disciplina, Nome Tópico e integrantes
    • Índice mostrando todas as tecnologias pesquisadas
    • Slides para cada tema contendo:
      • Texto resumido
      • Imagens com referência
      • Vídeos com referência (2 minutos máximo)
      • Antepenúltima página: Um ou mais slides contendo uma unificação de todos os temas de forma que o funcionamento do tópico possa ser bem explicado. Pode ser vídeo, imagens e textos. No final dessa parte, a turma conseguirá conectar todos os temas ao tópico.
      • Penúltima página: links para anexos e referência das pesquisas
      • Página Final: Obrigado!!


  • Como deverá ser a apresentação?
    • 00: A partir da 2a apresentação, pesquisador [V] começa respondendo a FAQ do tópico anterior
    • 01. No início da aula, [I] compartilha tela com PDF ou PPT
    • 02. Pesquisador [I] abre a apresentação, explicando Capa e Índice
    • 03. Pesquisador [II] monitora o tempo
    • 03. Cada pesquisador [I a VII] apresenta seu tópico (Caso não esteja presente, alguém assume e o titular perde os pontos)
    • 04. Pesquisador [III] apresenta a Unificação do Tópico (antepenúltimo slide)
    • 05. Público começa as perguntas e pesquisador [IV] registra (Se a equipe não souber, responde no início da próxima aula)
    • 06. Pesquisador que estiver monitorando o cronômetro [II] controla tempo e se quem perguntou está satisfeito
    • 07. Pesquisador [I] agradece e finaliza a apresentação.


FAQ


Avaliação da apresentação Hardware


  • Pontos positivos:
    • Slide:
      • Os slides estavam visualmente agradáveis
      • Estavam bem organizados e intuitivos
      • Continham textos objetivos
    • Vídeos:
      • Os vídeos continham um conteúdo interessante
      • Estavam encaixados no contexto da apresentação
    • Apresentação:
      • O tema foi bem explicado
      • Os integrantes estavam organizados e sabiam a ordem da apresentação
  • Pontos negativos:
    • Slide:
      • Os vídeos não continham o link de referência no slide
    • Vídeos
      • Os vídeos estavam sem legendas
      • Também estavam com o áudio muito baixo
      • Faltou explicação sobre o primeiro vídeo
    • Apresentação
      • Alguns fizeram a apresentação lendo o material que estava no slide ou outro local de consulta
      • Alguns também fizeram uma apresentação de maneira muito rápida
      • Outros não se apresentaram antes de explicar sobre o devido tópico de pesquisa


Perguntas do Form
  1. [ João Mateus Evangelista ] [ Inteligência Cognitiva ] A alimentação ajuda no processo de inteligência?
  2. [ Rita Stella ] [ IA ] A inteligência artificial pode ser usada pra dar sensibilidade tátil em próteses e órteses?
    1. Sim é possível, estudos recentes mostraram bons resultados para pessoas que sofreram uma amputação e ainda tinham nervos sensoriais e com isso ligada aos eletrodos da prótese permitiram o sentido do tato.
  3. [ VANESSA ROSA DA COSTA ] [ Redes Neurais ] As pessoas que trabalham e ja trabalharam lá independente do parte técnica..
  4. [ Carolina Silva Figueiredo ] [ IA ] Como a Inteligência Artificial pode mudar e afetar o modo como as pessoas trabalham atualmente?
    1. Pode mudar, agilizar ou até qualificar melhor processos repetitivos e cansativos ou que coloquem a vida do ser humano em altos riscos, como por exemplo: Fabricação e Reparação de automóveis, ajudar bombeiros em locais muito escuros ou até um desarme de bombas automatizado.
  5. [ Júlio César Soares da Silva ] [ RPA ] Como a organização pode acelerar a iniciativa de RPA?
  6. [ Evandro Lopes do Nascimento ] [ RPA ] Como a organização pode acelerar a iniciativa de RPA?
  7. [ Paulo César Garcia Júnior ] [ Bots ] Como a RA pode ser utilizada no âmbito educacional ?
  8. [ Adrien Patrick Pereira ] [ Redes Neurais ] Como criar novas redes neurais?
  9. [ Nathan Estevão Santos ] [ Inteligência Cognitiva ] Como desenvolver a inteligência cognitiva em um sistema?
  10. [ Victor Hugo Martins Alves ] [ IA ] Como é medido o nível de inteligência de uma IA ?
    1. É medido a partir de qual o problema que será resolvido, se tivermos um problema em que um programador já define boa parte de um código e seja para ações específicas então é a IA mais fraca, já se o problema for mais complexo a IA terá que pensar por si só e desenvolver uma Inteligência igual ou superior a nossa podendo até mesmo desenvolver emoções e sentimentos.
  11. [ Pedro Henrique Silva Santana ] [ RA ] Como pode ser integrada a realidade aumentada de oculos VR para estruturar um prédio ou estudar os hardwares de uma máquina sem precisar desmonta-la?
  12. [ Ellen Christina Amaral Santana ] [ IA ] Como uma IA consegue gerar emoção?
    1. Ela consegue desenvolver uma visão computacional do rosto dos seres humanos e analisar milhões de micro expressões, assim ela vai armazenando no seu banco de dados e quando ela reconhecer um padrão quando alguém fala com ela, a mesma acessa esses dados e seja capaz de gerar essa emoção a partir de um simples sorriso do ser humano.
  13. [ Ricardo Mendes Paduan ] [ IA ] De acordo com o processo de evolução de uma I.A no quesito de se aproximar o máximo do ser humano, depois de certo ponto ela consegue se tornar mais inteligente que o próprio desenvolvedor ou ela para de evoluir quando se chega em certo ponto? Caso consiga, isso pode se tornar um risco?
    1. É possível sim ela conseguir ser mais inteligente que o seu próprio desenvolvedor e pode sim se tornar um risco para nós, como por exemplo podemos citar os chatbots do Facebook em que eles criaram para aperfeiçoar conversas de negócios entre robôs e acabou saindo dos planos deles quando os dois chatbots Alice e Bob criaram uma nova linguagem de comunicação com palavras em inglês sendo repetidas várias vezes de modo nada normal.
  14. [ Thomas Braga ] [ RA ] Dentro do conceito de RA ,teria algum risco ao fazer a implementação do mesmo em uma rede ?
  15. [ Matheus Antonio A dos Santos ] [ IA ] É possível criar uma IA que dispõe de inteligência cognitiva ?
    1. Sim é possível e é sempre usada em IA, porque para a IA simular a nossa mente ela precisa dessa ciência cognitiva para conhecer as nossas atitudes, julgamentos e a memória a partir disso ela vai gerar a sua Inteligência aprendendo esse conhecimento prévio e solucionando novos problemas que aparecerem.
  16. [ João Vítor da Silva ] [ IA ] É possível uma IA se auto programar, assim evoluindo sem a necessidade de outras pessoas?
    1. Sim, pois se o devolvedor de uma IA passar pra ela a IDE, a linguagem de programação e outros requisitos que nós conhecemos para saber programar ela será capaz sim de se auto programar e em relação a necessidade de outras pessoas imagine que 1.000 pessoas estão programando a 1 ano tenham conhecimento de x possibilidades, já terá conhecimento de x² em questão de minutos ou segundos.
  17. [ Bruno Brito ] [ Bots ] Existe alguma forma de burlar o CAPTCHA? Como?
  18. [ Manuela Oliveira Rocha e Sousa ] [ Bots ] Existe alguma legislação brasileira que consiga punir bots ilegais?
  19. [ Ronaldo Junio Ferreira Gomes ] [ IA ] levando em conta o desenvolvimento acelerado das tecnologias, explique como a Inteligência artificial se desenvolveu durante o tempo, e como ela afetará os diversos mercados e nichos econômicos independentemente dos seguimentos.
    1. Bom a IA foi evoluindo com o tempo junto com os problemas que a humanidade sempre teve e terá ao mesmo tempo que softwares e hardwares capazes o suficiente de suportarem tal implementação de IA. De certa forma a IA ajudará a agilizar processos, qualificar melhor produtos de fábrica e dar bons ou mals resultados a longo prazo para as empresas e a IA pode substituir alguns empregos mas sempre surgirá outros cargos com decisões mais estratégicas.
  20. [ João Victor Guizi Gerardi ] [ Inteligência Cognitiva ] Machine learning pode ser definida como uma IA?
  21. [ Guilherme Rimoldi Kameoka ] [ IA ] Muitos IAs fazem as melhorias/aprendem "sozinhas". Isso funciona com base no método de tentativa e erro?
    1. Sim, este método é chamado de machine learning, onde a maquina busca todas as possibilidades para o melhor caminho e assim atingir o objetivo de determinado problema.
  22. [ Guilherme Rafael ] [ Redes Neurais ] Na construção de uma rede neural para classificação de imagens na camada de saída a quantidade de neurônios deve corresponder a quantidade de classes do conjunto de dados?
    1. Não necessariamente, os neurônios de saída vão retornar se aquela informação é verdadeira ou falsa. Supondo que a Rede Neural analise se a imagem corresponde à um gato ou um cachorro, vão ser dois neurônios de saída um para dizer se é cachorro e o outro para dizer se é gato. A quantidade de dados nesse caso vai depender das características analisadas.
  23. [ Victor Amaro Gonçalves Tsutsumi ] [ RA ] O óculos Playstation VR faz parte da realidade aumentada?
  24. [ Gabriel Euripedes Vieira Correa ] [ Machine Learning ] O que é deep learning e como ele se compara a outros algoritmos de machine learning?
    1. R: Deep learning é um tipo de machine learning que treina computadores para realizar tarefas. Em vez de organizar os dados para serem executados através de equações predefinidas, o deep learning configura parâmetros básicos sobre os dados e treina o computador para aprender sozinho através do reconhecimento padrões em várias camadas de processamento.
  25. [ Pedro paulo ] [ Inteligência Cognitiva ] O que é neurolinguística procedimental?
  26. [ Régis Marcos ] [ Machine Learning ] O que é preciso para criar bons sistemas de machine learning? E como a escabilidade faz parte do mesmo?
    1. R:Capacidade de data preparation; Algoritmos – básicos e avançados; Processos automatizados e iterativos; Escalabilidade; Modelagem conjunta. A relação entre escalabilidade e machine learning vem da capacidade de entendimento do sistema. Quando a empresa tem um chatbot que usa esse recurso, por exemplo, ela pode atender a muito mais pessoas e de forma simultânea.
  27. [ Thiago Flauzino Oliveira Dutra ] [ Machine Learning ] O que é Visão Computacional ?
  28. [ Cássio de Souza Campos ] [ RPA ] O que limita a implementação do RPA para pequenas empresas? Custo?
  29. [ Augusto Maldonado Santos ] [ IA ] Quais os objetivos práticos de uma IA mais humana?
    1. Bom podemos citar vários e até outros que podem existir num futuro próximo, mas hoje em dia temos robôs humanóides que são capazes de levantar bastante peso, entregam produtos até a porta dos clientes ou fazer um desarme de uma bomba. Tendo sempre em mente de usar essas IAs para altos riscos aos humanos ou otimizar tarefas.
  30. [ Gabriela Calixto 12011BSI225 ] [ Machine Learning ] Quais os riscos do uso de Machine Learning?
  31. [ Rafaela Cristina Ferreira ] [ Inteligência Cognitiva ] Quais são as vantagens de se utilizar a inteligência cognitiva no atendimento físico dos cliente ?
  32. [ Gustavo Guimarães Reis ] [ RPA ] Quais tecnologias são usadas para construir esse tipo de software?
  33. [ Brunna Ferreira Gonçalves ] [ Machine Learning ] Qual a diferença entre Machine Learning e Deep Learning?
  34. [ Samuel Reine ] [ Machine Learning ] Qual a relação entre um bom gerenciamento de um sistema de dados e o aprendizado de máquina?
  35. [ Leonardo Balestere Alves ] [ IA ] Qual dos tipo de IA é mais utilizada e por quê?
    1. De um modo geral a mais utilizada é a IA conexionista que usa bastante o Deep Learning, assim esse tipo de IA estuda muito redes neurais ou seja com um aprendizado profundo dos nossos neurônios ela será capaz de resolver vários problemas.
  36. [ Leonardo Paiva ] [ IA ] Qual o impacto da IA no mercado de trabalho?
    1. Bom temos uma maior agilidade nos processos dentro das empresas, melhor qualidade na fabricação de produtos, menos colaboradores sendo afastados por problemas de saúde e também podemos citar os dados e informações que as empresas ganham para um futuro próximo quando a IA analisa como a empresa está no momento atual.
  37. [ Antonio Carlos de Rezende Filho ] [ Machine Learning ] qual o impacto que o machine learning tem atualmente na tecnologia? se possivel cite exemplos.
  38. [ wellington Marcio da Silva ] [ IA ] qual os critérios analisados para a contratação de um dev de IA
    1. De início conhecimento em linguagens, IDEs e bibliotecs que suportam a programação de IA, um bom raciocínio lógico, ético pois não é nada legal um dev programar uma IA com más intenções por exemplo.
  39. [ Gabriel Cardoso Brandão de Sousa Amaral ] [ IA ] Sabe-se que o computador comum atende apenas variáveis 0 e 1, true e false. No caso de uma IA, estes softwares computacionais atendem outras variáveis, além de 0 e 1? Além disso, se 0 e 1 significam apenas true e false, então uma outra variável significa algo no espectro do "depende"?
    1. A base de toda IA é com códigos binários e True e False, mas especificamente para se criar um gene em um código genético ele pode receber como parâmetro tipos de dados como inteiro, reais e os binários.
  40. [ Matheus dos Santos Mendes ] [ ] sem perguntas
  41. [ Matheus Lopes de Sousa ] [ Machine Learning ] Seria possível combinar as técnicas de machine learning com IA ?
  42. [ João Correa Neves Neto ] [ IA ] Sobre I.A. você sabe me dizer se existe uma I.A. com capacidade de auto aprendizagem e se ela já foi exposta livremente a Internet? E vi que machine learning é de certa forma similar, você poderia me destacar a diferença das duas?
    1. Então que eu saiba não, temos apenas suposições e teorias que abordam isso tanto em uma mundo virtual quanto no mundo físico. Sim as duas são semelhantes, mas são diferentes como o Machine learning é basicamente o aprendizado de máquina, faz tarefas repetitivas e identifica padrões para assim tomar decisões e a IA é como um tema geral onde ML está inserido e se um sistema tem um conhecimento e aprendizado de máquina, então ele é capaz de ser Inteligente e resolver problemas e assim definirmos o que é uma IA.
  43. [ Guilherme Dias Cardoso Silva ] [ Machine Learning ] Uma máquina consegue aprender a programar, e fazer novos programas?
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