Estudar Processamento de Linguagem Natural: Dicas de Carreira em Inteligência Artificial #9
Veja neste vídeo dica número 9 da série Dicas de Carreira em Inteligência Artificial
Veja neste vídeo dica número 9 da série Dicas de Carreira em Inteligência Artificial
Demonstrando a importância de vários níveis de informação para a classificação da valência emocional de estímulos visuais, a pesquisa ajuda a entender o funcionamento do cérebro ao mesmo tempo em que pode direcionar melhorias nos modelos de machine learning.
O método TCAV é capaz de quantificar a sensibilidade de camadas individuais de uma rede neural para conceitos intuitivos, permitindo interpretar as decisões de redes neurais que se tornam cada vez mais complexas.
Incorporando componentes construídos para partes específicas e compartilhadas, o chip Tianjiac consegue trabalhar eficientemente com as duas principais abordagens para AGI: a baseada em neurociência, e a baseada em ciência da computação.
O serviço livra o desenvolvedor da árdua tarefa de manter um ambiente de trabalho consistente em relação às várias bibliotecas e versões com que está trabalhando, podendo focar no desenvolvimento do seu algoritmo de machine learning.
A iniciativa propõe a padronização da estrutura básica de modelos de machine learning para que, por exemplo, modelos treinados em uma estrutura possam ser usados para inferência em outra, facilitando a transição entre as etapas de desenvolvimento e produção.
A técnica permite enxergar as estruturas internas de uma célula em funcionamento usando equipamento científico básico, uma habilidade inédita para pesquisadores de biologia celular.
Veja neste vídeo a oitava dica da série Dicas de Carreira em Inteligência Artificial
Deepfakes são imagens ou vídeos manipulados para mostrar situações que nunca ocorreram. Apesar do nível de realismo enganar espectadores, uma rede neural foi desenvolvida para identificar as manipulações no nível dos pixeis, e assim classificar material real e falsificado.
Métodos já disponíveis na área de inteligência artificial podem melhorar consideravelmente os resultados dos testes clínicos, um dos maiores entraves atuais no lançamento de novos medicamentos, e assim tornar mais atrativo para a indústria farmacêutica o investimento em medicamentos inovadores.