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Olá pessoal, tudo bem? Meu nome é
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Luciano Soler, serei professor de vocês
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na disciplina de inteligência
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artificial. Vou fazer uma breve
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autodescrição. Eu sou um homem branco de
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cabelo castanho escuro, vestindo uma
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camiseta preta. Eu tô num cenário que o
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fundo é preto com alguns livros, uma
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mesa preta e um computador ao lado.
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Inteligência artificial. Módulo um,
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introdução à inteligência artificial.
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Um. Pessoal, vou falar um pouquinho
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sobre mim. Eu sou profissional de
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computação, engenheiro da computação de
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formação, tenho graduações, mestrado,
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nessa área, toda essa área de
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computação. Trabalho há mais de 20 anos
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no desenvolvimento de soluções de
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software e hardware. Então eu trabalho
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com desenvolvimento de aplicativos para
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web, aplicações, né, sites, aplicativos
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para celular, esses aplicativos que a
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gente utiliza diariamente, DevOps, que é
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a parte toda a parte de sistemas
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operacionais ali de suporte para
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servidores e machine learning, que é
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aprendizado de máquina envolvendo
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inteligência artificial. a gente cria
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sempre eh soluções inovadoras e
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inteligentes. Hoje, a maioria dos
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aplicativos que eu desenvolvo tem alguma
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coisa de inteligência artificial dentro
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deles já para auxiliá-los na resposta
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pro usuário. Então, a gente, eh,
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aproveitando falando um pouquinho da
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formação acadêmica, eu sou mestre em
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ciências da computação, especialista em
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engenharia de software, especialista
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também em inteligência artificial e
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machine learning e também especialista
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em segurança da informação e etical
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hacking. Sou autor de dois livros e
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tenho mais de 30 aplicativos registrados
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em lojas de Android,
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iOS, sendo já de algum tempo esses
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aplicativos e trabalhando sempre com a
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criação de novas. Fui professor e ainda
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sou professor de graduação e
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pós-graduação na área de ensino
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superior. Então, eh, tenho bastante
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coisa para poder passar para vocês.
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Quero ensiná-los nessa linha pra gente
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poder começar aí a nova jornada. Eu não
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sei se vocês já ouviram falar de que é
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inteligência artificial e por que ela é
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tão importante, mas vamos pra gente
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poder voltar um pouco, vamos falar um
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pouquinho na história. Por que que a
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inteligência artificial foi esse boom,
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esse por que que isso aconteceu?
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Tudo que tá acontecendo hoje é é sem uma
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palavra que resume isso, é o tal do
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imediatismo. A gente tem todas as
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tecnologias que foram surgindo, que
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trouxeram mais imediatismo para as
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pessoas, foram um sucesso. Inicialmente
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ninguém tinha nenhum tipo de
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eletrodoméstico hardware em casa.
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Depois, quando a pessoa queria saber uma
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notícia, ela tinha que perguntar para
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outra, ela tinha que comprar o jornal,
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tinha que olhar em algum lugar. Depois
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veio o rádio e a partir do rádio a gente
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teve uma uma velocidade de informação. A
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pessoa ligava o rádio na casa dela e
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conseguia ouvir. Depois veio a TV, ela
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não precisava só ouvir, ela podia ver a
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notícia. Depois a gente teve o
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computador com a internet, daí ela podia
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ver notícia na hora que ela quisesse.
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Ela só ligou o computador, ela não
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precisava esperar o jornal naquele
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momento. Depois a gente teve o celular,
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que foi outro sucesso também, que foi
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quando a gente tinha notícia na palma da
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mão, a gente conseguia ver a notícia na
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hora que a gente quisesse sem precisar
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ligar o computador. E hoje a gente tem a
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inteligência artificial que ela nos
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avisa quando a notícia sai, né? Então, e
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ela e ela só avisa o que a gente quer,
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só avisa o que a gente prepara para ela,
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só avisa o que a gente fala que a gente
00:03:23
quer. Então, é muito mais rápido a
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informação, né? A gente precisava
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pesquisar coisas antes no Google para
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achar alguma solução. O qu, por exemplo,
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quero um bolo de fazer um bolo de
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banana, tinha que pesquisar no Google,
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ver as receitas, analisar vários sites
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para ver qual o site que eu escolhi. E
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hoje já não preciso disso. Hoje
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simplesmente eu dito pela inteligência
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artificial, tenho banana, ovos e
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farinha. Quero fazer um bolo de banana,
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ele já me passa a receita já com os
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ingredientes específicos. Eu não preciso
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ficar procurando uma receita com os
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ingredientes. Eu já tenho a resposta de
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da dali. Por isso o tão famoso boom aí
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da inteligência artificial nesse
00:04:00
momento. Inteligência artificial é algo
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da década de 60, 70, mas nós hoje
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estamos vivendo essa era nova justamente
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por diversas tecnologias que foram
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surgindo e foram dando força para que a
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inteligência artificial ficasse desse
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jeito que nós estamos vendo
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hoje. Mas o que é inteligência
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artificial? Vamos ler o slide aqui, ó.
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Inteligência artificial refere-se ao
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desenvolvimento de sistemas de
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computador que podem executar tarefas
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que normalmente exigem a inteligência
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humana. Isso daqui significa que é um
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programa que se é para substituir algo
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que tem que se pensar. No caso, a
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inteligência humana tem que ter para
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substituir uma pessoa, mas não
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substituí-la, mas sim fazer a tarefa
00:04:45
dela, substituí-la naquela tarefa.
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E a inteligência artificial, ela
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substitui o quê? Especificamente, né?
00:04:53
Maioria das vezes a gente vai ver ali
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aprender com a experiência. Por exemplo,
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um humano, ele aprende com a
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experiência. Se ele errou, colocou a mão
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no fogo, se queimou, ele não vai colocar
00:05:02
a mão no fogo novamente. Então a gente
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aí nesse caso, a gente tem o aprendizado
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de máquina. A máquina aprende com erro.
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Ela entende linguagem natural, igual uma
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pessoa. A pessoa também entende. Eu falo
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alguma coisa, a pessoa entende e a
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máquina também consegue entender
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linguagem natural. reconhecimento de
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padrões. A gente reconhece um cachorro,
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a gente conhece um gato, a gente conhece
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um carro. Eh, e a inteligência
00:05:22
artificial também vai reconhecer isso.
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Resolve resolução de problemas. Hoje a
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gente tem pode ter alguns problemas para
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ser resolvidos. Eu tenho um e-mail aqui
00:05:31
e tal, eu tenho que mandar ten alguns
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algumas soluções que eu preciso fazer e
00:05:35
eu consigo executar isso daí. A
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inteligência artificial também consegue
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fazer isso pra gente e adaptar as
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situações de mudanças. Ah, mudou alguma
00:05:41
regra, como que eu faço a adaptação
00:05:43
disso? Então, a inteligência artificial
00:05:45
também deve fazer esse tipo de coisa. E
00:05:48
na inteligência artificial a gente tem
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diversos campos. Diversos campos. Aqui
00:05:53
nesse slide a gente tá vendo uma tabela
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com três colunas e várias linhas com
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cores diferentes. Cada cor dessas linhas
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significa uma área diferente da
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computação, da inteligência artificial.
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E cada coluna significa algo. Por
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exemplo, a primeira coluna da esquerda
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pra direita significa técnica. Que que é
00:06:16
isso? Qual é a técnica da inteligência
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artificial? Qual é a grande área da
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inteligência artificial que a gente tá
00:06:21
falando? A coluna do meio, o que aí faz?
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Então, nessa grande área, o que que a
00:06:26
gente tem que aí a inteligência
00:06:27
artificial tá fazendo? E a última
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coluna, a coluna mais à direita, a gente
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vai ver ali exemplo. Que que é o
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exemplo? É um exemplo do que a IA faz e
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onde a gente encontra isso. Por exemplo,
00:06:39
vamos pegar a primeira linha em amarelo.
00:06:40
Ali a gente vê ali, ó, aprendizado de
00:06:43
máquina. Ens o que a IA faz? Ela ensina
00:06:46
a IA com dados. Sempre que eu quero
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trabalhar ensinando o computador, eu
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utilizo o aprendizado de máquina. E qual
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o exemplo? Sugestões sugestões de filme
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no YouTube ou sugestões de vídeos no
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YouTube. O que que isso significa? que
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conforme o YouTube vai vendo quais os
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tipos de vídeo você curte ou você
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assiste, ele vai te recomendando mais
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daquele tipo de vídeo ou conteúdos
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similares à aquele vídeo. Pode perceber,
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se você pega uma conta zerada do
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YouTube, vai aparecer coisas de diversas
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áreas. Se você começa a assistir algum
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tipo de conteúdo, ele vai começar a te
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mostrar mais conteúdo sobre aquele
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nicho. Segunda linha em laranja, a gente
00:07:24
tem redes neurais. Que que ela faz? Ela
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simula o cérebro humano. Cérebro humano.
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Na segunda linha, a gente tem ali redes
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neurais. Na coluna do meio a gente tem
00:07:32
ali que é uma simulação de cérebro
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humano. E quem que faz isso, né? O chat
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GPT faz isso, respondendo as nossas
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perguntas. Terceira linha, a gente tem
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ali em vermelho, tem o deep learning. O
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deep learning, que que é o deep
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learning? Deep learning é IA com redes
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neurais profundas, né? É um aprendizado
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mais profundo. É a IA que cria imagens,
00:07:49
né? Então a gente já tem ali uma criação
00:07:51
de imagens a partir da inteligência
00:07:54
artificial. É um pouco mais difícil
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fazer isso, não é tão simples, mas é por
00:07:58
isso que a gente tem um aprendizado
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profundo. NPL, processamento de
00:08:02
linguagem natural, que é neural language
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processing. Que que a gente entende? Ela
00:08:07
entende a linguagem humana e e ela
00:08:08
consegue responder essa linguagem. A
00:08:11
gente tem ali, no caso, o Google
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Tradutor ou o chat
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EPT. Visão computacional na quinta linha
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ali em roxo, né, que faz a inteligência
00:08:19
artificial ver. A gente tem ali várias
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vários reconhecimentos faciais. Vocês já
00:08:24
devem ter visto isso em alguns locais no
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seu próprio aplicativo de banco que tem
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um reconhecimento facial no desbloqueio
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do seu aparelho ou até mesmo eh em
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entrada de um prédio ou entrada do
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trabalho que tem ali um reconhecimento
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facial. Então, a gente tem a parte da IA
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divisão computacional. São várias áreas,
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né? A gente tá vendo ali aprendizado de
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máquina, eh, redes neurais, deep
00:08:44
learning, NPL, NLP, desculpa, visão
00:08:48
computacional, sistemas especialistas
00:08:50
que daí tomam decisões, sistemas para
00:08:52
tomada de decisões. Por exemplo, se
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acontecer alguma coisa, faço isso, se
00:08:55
acontecer outra coisa, faço isso. Que
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seria ali na na sexta linha em roxo, na
00:09:00
sétima linha em azul escuro, ainda a
00:09:03
gente tem ali raciocínio lógico que
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deduz informações logicamente ali
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assistente virtual de tomada de
00:09:09
decisões. E a última linha em azul
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claro, ali a gente tem
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robótica na técnica, onde a gente aplica
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aí a IA para pros robôs, né, na na área
00:09:19
física dos robôs, que daí ela tem que
00:09:21
pensar como que ela compensa coisas. Eh,
00:09:23
a inteligência artificial na robótica,
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ela tá muito voltada para questões de
00:09:28
mecânica do dos robôs e como que eles
00:09:31
reagem a ambientes e tudo mais. ele
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aprende com a reação do ambiente. Então,
00:09:35
eh, a gente pode pensar ali, por
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exemplo, um aspirador de pó, eh, desses
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de casa, né, que eles é um robozinho que
00:09:41
ele vai aspirando a sua casa, é um robô
00:09:43
que tem inteligência, ele vai aprendendo
00:09:45
com o ambiente, ele já consegue eh não
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desviar de um, de alguma coisa que tá no
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chão, de não cair da escada. Então, ele
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tem várias coisas que ele vai fazendo
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análise e vai eh evitando para não dar
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nenhum problema ali, né? Não se enroscar
00:09:59
ou cair ou quebrar.
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E aqui é um, essa imagem que a gente tem
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na tela, são vários círculos ali, né? A
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gente tem um grande círculo em azul que
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é que representa toda a área de
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inteligência artificial. A gente tem um
00:10:13
círculo menor dentro desse círculo azul
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em verde chamado machine learning, que
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ele essa grande área de machine learning
00:10:20
tá dentro de inteligência artificial.
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Dentro de inteligência artificial,
00:10:24
dentro do machine learning a gente tem
00:10:25
também Neuron Networks, que é redes
00:10:27
neurais. Então, em roxo ali, a gente tá
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vendo ali dentro da área em roxo que a
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gente tem, nós temos ali o deep learning
00:10:35
em
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amarelo e dentro do amarelo a gente tem
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IA generativo ou generativo AI, que é
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uma subárea de todo esse grande círculo
00:10:44
que é a inteligência artificial. Nesse
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curso, especificamente, a gente não
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teria como abordar todo o tema de
00:10:50
inteligência artificial por questões das
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horas que nós temos. Então nós vamos
00:10:55
estar falando muito da parte generativa
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da inteligência artificial, desse
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círculo menor, que já vai dar um grande
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uma grande ajuda para vocês. E é o que a
00:11:04
gente tá vendo mais hoje em alta, né?
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Vocês vão estar vendo muita coisa, muito
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conteúdo. Eh, vocês devem estar
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acompanhando na internet muita coisa
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falando de inteligência artificial e a
00:11:13
gente vai estar trabalhando com esse
00:11:14
círculo menor. Em futuras em futuros
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momentos vocês podem pesquisar sobre
00:11:20
outras áreas, né? E quem gostar muito
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dessa desse estudo, desses dessas aulas
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que a gente vai ter aqui, pode se
00:11:25
aprofundar em outras áreas, mas eu
00:11:27
gostaria de mostrar para vocês,
00:11:28
justamente nessa imagem, é para vocês
00:11:30
entenderem que essa área que a gente vai
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ver é um pequeno círculo em muitos
00:11:34
outros, com muitas outras informações
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que a gente pode trabalhar com
00:11:37
inteligência
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artificial. E onde você acredita que a
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inteligência artificial pode estar na
00:11:43
sua vida? Me responde aí.
