Introdução disciplina Deep Learning CIn - UFPE

Introdução à Inteligência Artificial

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante introduz a inteligência artificial e suas aplicações.

O que é Inteligência Artificial?

• A IA é um campo de estudo que envolve equipamentos capazes de realizar tarefas que exigem inteligência humana.

• Os modelos profundos são uma abordagem mais avançada da aprendizagem de máquina, capazes de extrair informações mais precisas dos dados de entrada.

• Na abordagem tradicional da aprendizagem de máquina, há duas fases: extração de características e classificação. Já nos modelos baseados em deep learning, essa fase é englobada pelo classificador.

Características dos Modelos Profundos

• Os modelos profundos são supervisionados ou não-supervisionados e podem ser utilizados para regressão ou sequencial.

• Os modelos profundos têm uma grande capacidade para armazenar informações e podem ser utilizados para gerar resultados mais precisos e eficientes.

• A pesquisa em IA é realizada tanto na academia quanto na indústria, com muitas pesquisas sendo compartilhadas entre esses dois setores.

Aprendizado por Transferência

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante discute o aprendizado por transferência e suas aplicações.

O que é Aprendizado por Transferência?

• O aprendizado por transferência permite utilizar modelos predeterminados para atividades finais em contextos com poucos ou nenhum dado.

• Existem muitas formas de aprendizado por transferência, incluindo a utilização de modelos baseados em redes neurais e a utilização de modelos baseados em composições regionais.

Características do Aprendizado por Transferência

• O aprendizado por transferência pode ser utilizado para gerar modelos que contribuem para melhorar a cadeia de valor.

• Os modelos baseados em redes adversárias podem ser utilizados para gerar conhecimento mais preciso e eficiente.

Conceito de segmentação semântica aplicado a modelos de slime

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante discute o conceito de segmentação semântica aplicado a modelos de slime e como eles são mais eficientes do que os modelos tradicionais.

Modelos mais eficientes

• Os modelos de slime são muito mais eficientes do que os modelos tradicionais.

• A abordagem científica é muito trabalhosa, mas pode ser utilizada para encontrar os contornos das imagens.

• Os modelos publicados em conferências recentes mostram resultados bem interessantes em comparação com as abordagens tradicionais.

Arquitetura para dispositivos móveis

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante discute como tornar esses modelos utilizáveis em dispositivos móveis.

Tamanho da arquitetura

• É possível diminuir muito o tamanho da arquitetura dos modelos para torná-los utilizáveis em dispositivos móveis.

• Uma abordagem é transferir modelos que funcionam bem para dispositivos móveis.

Aprendizado por transferência

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante discute como utilizar aprendizado por transferência para melhorar a eficiência dos modelos.

Transferência de conhecimento

• O aprendizado por transferência envolve transferir conhecimento entre diferentes conjuntos de dados.

• Análises são realizadas para encontrar as melhores maneiras de fazer isso.

Estruturas adversariais

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante discute como usar estruturas adversariais para gerar modelos novos.

Modelos baseados em ECG

• É possível usar estruturas adversariais para gerar mais informações e treinar modelos finais que resolvem problemas interessantes na área médica.

Deep learning aplicada à cirurgia robótica

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante discute como a deep learning é aplicada à cirurgia robótica.

Treinamento de cirurgiões

• Modelos são usados para treinar cirurgiões plásticos em cirurgia robótica.

• Uma abordagem envolve identificar os movimentos corretos ou incorretos do estudante durante a prática.

Aprendizado por transferência não supervisionado

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante discute uma abordagem não supervisionada para aprendizado por transferência.

Abordagem não supervisionada

• Uma abordagem interessante é utilizar aprendizado por transferência não supervisionado para facilitar a vida do classificador que será aplicado posteriormente.

Modelos de Atenção e Linguagem Natural

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante discute a utilização de modelos de atenção e linguagem natural para melhorar a eficiência do processamento de informações.

Utilização de Modelos de Atenção

• Transferência para um modelo de memória conselho de elation é uma marca pessoa mais segura que é mesmo conhecimento um conhecimento muito próximo da arquitetura que o professor muito abordagem utilizando modelos de atenção.

• Baseado na abordagem tradicional ele mede do máximo um modelo de atenção e você consegue enxergar resultados muito melhor do que as estratégias tradicionais com esforço de pentear o outro ideia aqui seria utilizar modelo de linguagem para poder fazer a extração de relação em sentença essa abordagem que é muito mais eficiente.

Utilização de Modelos Linguísticos

• Utilizar modelo de linguagem para poder fazer a extração das relações em sentenças.

• Abordagem básica utilizando modelos modernos do ponto vista da representação, decodificação da informação e processamento da linguagem natural.

Detecção Automática

• Modelo objetivo: detectar objetos interesses metros em uma imagem.

• Identificar quais são as regiões prioritárias dentro do espaço móvel.

Conclusão

• O palestrante espera ter fornecido informações úteis sobre modelos linguísticos e sua aplicação no processamento automático.