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7/2025

 

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I A - inteligência artificial

Visão Geral da Criação de uma Inteligência Artificial

A criação de uma IA geralmente envolve as seguintes etapas e conceitos:

1. Definição do Problema:

   • Qual é a tarefa que a IA deve resolver? (Ex: Classificar e-mails como spam ou não spam, prever preços de casas, gerar texto criativo, etc.)
   • Quais são os dados de entrada e as saídas esperadas?

2. Coleta e Preparação de Dados:

   • Dados são o "combustível" para a IA. A maioria das IAs modernas (especialmente as baseadas em Machine Learning) aprende a partir de dados.
   • Coleta: Obter dados relevantes para o problema. Isso pode envolver web scraping, bancos de dados, APIs, etc.
   • Limpeza: Remover ruídos, inconsistências e valores ausentes dos dados.
   • Transformação: Converter os dados para um formato que o algoritmo de IA possa entender (Ex: Vetorização de texto, normalização de números).
   • Divisão: Separar os dados em conjuntos de treino, validação e teste.

3. Escolha do Modelo/Algoritmo:

   • Machine Learning (Aprendizado de Máquina): A base da maioria das IAs modernas. Envolve algoritmos que permitem que computadores aprendam a partir de dados sem serem explicitamente programados para cada tarefa.
     • Aprendizado Supervisionado: Treinar um modelo com dados que têm "respostas" corretas (rótulos). (Ex: Classificação, Regressão)
     • Aprendizado Não Supervisionado: Treinar um modelo com dados sem rótulos, buscando padrões ou estruturas nos dados. (Ex: Agrupamento/Clustering, Redução de Dimensionalidade)
     • Aprendizado por Reforço: Uma IA aprende através de tentativa e erro, interagindo com um ambiente e recebendo recompensas ou punições. (Ex: Jogos, robótica)
   • Deep Learning (Aprendizado Profundo): Um subcampo do Machine Learning que utiliza Redes Neurais Artificiais com múltiplas camadas (profundas) para aprender representações complexas de dados. É a tecnologia por trás de muitos avanços recentes em IA (reconhecimento de voz e imagem, processamento de linguagem natural).
   • Outras Abordagens: Lógica simbólica, sistemas especialistas, algoritmos genéticos, etc., dependendo da complexidade e natureza do problema.

4. Treinamento do Modelo:

   • Alimentar o algoritmo com os dados de treinamento para que ele aprenda os padrões e relações.
   • Ajustar os parâmetros do modelo para otimizar seu desempenho.

5. Avaliação do Modelo:

   • Testar o modelo com dados que ele nunca viu antes (conjunto de teste) para verificar sua capacidade de generalização e evitar o "overfitting" (quando o modelo memoriza os dados de treinamento em vez de aprender os padrões).
   • Utilizar métricas de avaliação apropriadas para o problema (Ex: Acurácia, Precisão, Recall, F1-score para classificação; MSE, R-squared para regressão).

6. Otimização e Ajuste Fino (Hyperparameter Tuning):

   • Ajustar os hiperparâmetros do modelo (configurações que não são aprendidas diretamente dos dados) para melhorar o desempenho. Isso pode ser feito manualmente ou usando técnicas automatizadas (Ex: Grid Search, Random Search, Otimização Bayesiana).

7. Implantação:

   • Integrar o modelo treinado em um sistema ou aplicativo para que ele possa ser usado na prática. (Ex: API, web app, dispositivo embarcado).

8. Monitoramento e Manutenção:

   • A IA precisa ser monitorada para garantir que seu desempenho não degrade ao longo do tempo (devido a mudanças nos dados ou no ambiente).
   • Retreinar o modelo periodicamente com novos dados, se necessário.

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Ferramentas e Linguagens Comuns:

• Linguagens de Programação:
  • Python: De longe a linguagem mais popular para IA e Machine Learning, devido à sua simplicidade e vasta biblioteca de ferramentas.
  • R, Java, C++, Julia também são usadas.
• Bibliotecas e Frameworks (Python):
  • NumPy: Para computação numérica e arrays.
  • Pandas: Para manipulação e análise de dados.
  • Scikit-learn: Para Machine Learning clássico (classificação, regressão, clustering).
  • TensorFlow, Keras, PyTorch: Para Deep Learning.
  • NLTK, spaCy: Para Processamento de Linguagem Natural (NLP).
  • OpenCV: Para Visão Computacional.

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Exemplo Simples (se você tiver algum conhecimento em Python):

Imagine que você quer criar uma IA que preveja se um e-mail é spam ou não.

1. Dados: Você precisaria de um dataset de e-mails, com cada e-mail rotulado como "spam" ou "não spam".
2. Pré-processamento: Converter o texto dos e-mails em números (vetores).
3. Modelo: Usar um algoritmo de classificação como "Support Vector Machine" (SVM) ou "Naive Bayes".
4. Treinamento: Alimentar o modelo com os e-mails e seus rótulos.
5. Previsão: Quando um novo e-mail chega, o modelo o analisa e prediz se é spam.







- vai além de criar simples imagens - 

Donald Trump toma posse nesta segunda 20.01.2025

 

20.jan.2025  Donald Trump - presidente dos Estados Unidos

Tio Sam (do inglês Uncle Sam) é a personificação nacional dos Estados Unidos e um dos símbolos nacionais mais famosos do mundo. O nome Tio Sam foi usado primeiramente durante a Guerra anglo-americana de 1812, mas só foi desenhado em 1870.Ele é geralmente representado como um senhor de autêntica fisionomia rígida com cabelos brancos e barbicha. Há fontes que veem uma semelhança do rosto de Tio Sam com o do presidente Andrew Jackson, outras com o do presidente Abraham Lincoln. O Tio Sam é representado vestido com as cores e elementos da bandeira norte-americana - por exemplo, uma cartola com listras vermelhas e brancas e estrelas brancas num fundo azul, e calças vermelhas e azuis listradas.

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palhoça - santa catarina - Basil praia de cima

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Sonda Solar Parker inicia maior aproximação do Sol

https://eyes.nasa.gov/apps/solar-system/#/story/psp_perihelion?slide=slide_2

Sonda Solar Parker inicia maior aproximação do Sol, estabelecendo record

creditos 

 Por Michael Buckley

Laboratório de Física Aplicada Johns Hopkins

Contato de mídia da NASA: Sarah Frazier

Feliz Ano Novo -

                                                                Happy New Year

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 Glückliches Neues Jahr

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Srećna nova godina

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Feliz Natal

Feliz Navidad!  Joyeux Noël!  Frohe Weihnachten!  Buon Natale!  Feliz Natal!  Crăciun Fericit! 

 Счастливого Рождества! (Schastlivogo Rozhdestva!)  God Jul!  God Jul!  Glædelig Jul! 

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Batatas não são vilãs da alimentação. Basta saber prepará-las Redação do Diário da Saúde

 Dieta com batatas  matéria completa    

Batata dourada tem porções generosas de vitaminas A e E. Mas os pesquisadores recomendam não acrescentar mais do que meia-colher de manteiga à sua batata.
[Imagem: Gerado por IA/DALL-E]

Dieta com batatas    materia completa

Apesar do fato de que as batatas - e inclua as cascas delas na história - estejam repletas de nutrientes benéficos à saúde, elas costumam ter má-fama entre os nutricionistas e as pessoas que fazem dieta.

Mas isso pode começar a mudar graças à nova pesquisa da equipe da professora Neda Akhavan, da Universidade de Nevada (EUA).

A pesquisa revelou e quantificou os benefícios cardiovasculares da batata para quem vive com diabetes tipo 2. Uma pequena batata, que cabe na mão de uma pessoa, contém nutrientes suficientes para afinar a cintura e diminuir o açúcar no sangue em adultos com diabetes tipo 2.

"Eu gosto de fazer pesquisas sobre itens alimentares que são altamente estigmatizados no mundo da nutrição," disse Akhavan. "A maioria das pessoas associa a batata a algo que é principalmente frito ou tem muita gordura, e queríamos lançar luz sobre como uma batata - quando preparada corretamente - pode ser funcional e saudável."

Checagem com artigo científico:

Artigo: Effects of White Potato Consumption on Measures of Cardiometabolic Health in Individuals With Type 2 Diabetes Mellitus
Autores: Neda Akhavan, Holly Clarke, Taylor Behl, Saiful Singar
Publicação: Current Developments in Nutrition
DOI: 10.1016/j.cdnut.2023.100295