quarta-feira, 12 de junho de 2019

Inteligência artificial aplicada



#ia #GAN #VAE #RBM #DeepReinforcementLearning
Veja neste artigo alguns exemplos de IA aplicada, utilizando modelos de redes neurais diferentes.

Generative Adversarial Networks é uma tecnologia de Inteligência Artificial baseada em redes neurais competitivas, em que uma tenta gerar novos dados falsos e enganar a segunda, que tenta distinguir os falsos dos verdadeiros. É possível gerar tudo, de música até imagens, e é assustadora a melhoria deste tipo de modelo. 
Este artigo é muito bom e oportuno, pois ensina a identificar rostos falsos, gerados por GANs. Em breve, publicarei um pequeno tutorial sobre o assunto.

Variational AutoEncoders são um tipo de modelo de redes neurais que podem recriar objetos originais, removendo ruídos e até produzindo novos textos, por exemplo. Em breve, será quase impossível distinguir um texto falso. Veja este projeto! 

Restricted Boltzmann Machine é um tipo de rede neural generativa, que pode aprender uma distribuição de probabilidades a partir da entrada, sendo capaz de reconstruir ou gerar novos dados sem supervisão. Veja este projeto de geração de música: 

Deep reinforcement learning é uma técnica de IA para treinar agentes autônomos a interagirem com o ambiente e conquistarem objetivos. Esse tipo de tecnologia é algo a se considerar e temer. Veja este projeto:

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