Descrição do Curso
Nestas lições sobre os desafios únicos da IA e da aprendizagem automática, irá explorar os tipos de aprendizagem automática, incluindo a supervisionada, que utiliza dados rotulados para fazer previsões; a não supervisionada, uma série de técnicas para compreender a estrutura dos dados sem uma variável de resultado; e a aprendizagem por reforço, um dos estilos mais antigos de aprendizagem automática que utiliza um método de aprendizagem baseado em objectivos. Compreenderá também as considerações éticas relativas às redes neuronais e à IA generativa.
A aprendizagem automática está na base de muitos dos sistemas de IA criados actualmente. As redes neuronais artificiais estão entre os métodos de aprendizagem automática mais bem sucedidos. Resolvem muitos dos problemas mais difíceis neste domínio, incluindo os que passaram décadas sem solução. Mas a utilização de redes neuronais também trouxe alguns novos desafios à IA, nomeadamente a forma de testar os casos extremos e a robustez dos resultados. A complexidade dos sistemas de teste pode torná-los particularmente difíceis de analisar. Passaremos em revista as considerações específicas que as redes neuronais têm em termos de ética.
A IA generativa é uma área nova e emergente relevante para a ética e a responsabilidade da IA.
Discutiremos o teste Lovelace que tem como objectivo testar se um computador pode gerar algo surpreendente e original.
O Que Você Vai Aprender
- Diferenciar entre os principais tipos de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado, não supervisionado e aprendizado por reforço
- Reconhecer os desafios éticos únicos colocados pelas redes neurais artificiais
- Explicar os desafios éticos em torno da IA generativa
- Examinar por que as redes neurais dificultam o teste de casos extremos e a robustez dos resultados
- Descrever o teste de Lovelace para determinar se um computador pode gerar algo surpreendente e original
Principais Conclusões
- O aprendizado supervisionado usa dados rotulados para fazer previsões, o aprendizado não supervisionado usa técnicas para entender a estrutura dos dados sem uma variável de resultado, e o aprendizado por reforço é um método de aprendizado baseado em objetivos.
- As redes neurais artificiais estão entre os métodos de aprendizado de máquina mais bem-sucedidos e resolveram problemas que permaneceram sem solução por décadas.
- As redes neurais introduzem novos desafios para a IA, incluindo como testar casos extremos e robustez dos resultados, e seus sistemas de testes podem ser particularmente difíceis de analisar.
- A IA generativa é uma área mais recente e emergente relevante para a ética e responsabilidade da IA.
- O teste de Lovelace visa avaliar se um computador poderia gerar algo surpreendente e original.
Perguntas Frequentes
O que este curso abrange?
Abrange os tipos de aprendizado de máquina (aprendizado supervisionado, não supervisionado e aprendizado por reforço), as considerações éticas em torno das redes neurais artificiais e os desafios éticos da IA generativa, incluindo uma discussão do teste de Lovelace.
Quais são os principais objetivos de aprendizado?
Diferenciar entre os principais tipos de aprendizado de máquina, reconhecer os desafios únicos com redes neurais artificiais e explicar os desafios éticos em torno da IA generativa.
Quais lições estão incluídas?
O curso inclui lições sobre Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado, Aprendizado por Reforço, Redes Neurais e IA Generativa.
Quais habilidades vou desenvolver?
Você desenvolverá habilidades em Inteligência Artificial, Aprendizado Automático de Máquina, Aprendizado de Máquina, Métodos de Aprendizado de Máquina, Aprendizado Supervisionado e Aprendizado Não Supervisionado.
Por que as redes neurais recebem atenção ética especial neste curso?
Porque, embora sejam entre os métodos de aprendizado de máquina mais bem-sucedidos, as redes neurais adicionam novos desafios, como teste de casos extremos e robustez dos resultados, e sua complexidade pode dificultar particularmente a análise dos sistemas de teste.
