Bem-vindo ao AI Unraveled, o podcast que desmistifica as perguntas frequentes sobre inteligência artificial e mantém você atualizado com as últimas tendências de IA. Junte-se a nós enquanto exploramos pesquisas inovadoras, aplicações inovadoras e tecnologias emergentes que estão ampliando os limites da IA. Desde as últimas tendências no ChatGPT e a recente fusão do Google Brain e DeepMind, até os emocionantes desenvolvimentos em IA generativa, nós temos todas as informações com uma atualização completa da paisagem de IA em constante evolução. No episódio de hoje, abordaremos o XAI e seus princípios, abordagens e importância em várias indústrias, bem como o livro "AI Unraveled" de Etienne Noumen para expandir o entendimento da IA.Algoritmos de IA treinados são projetados para fornecer resultados sem revelar seu funcionamento interno. No entanto, a IA Explicável (XAI) tem como objetivo abordar isso explicando a lógica por trás das decisões da IA de maneira compreensível para os seres humanos. A aprendizagem profunda, que utiliza redes neurais semelhantes ao cérebro humano, baseia-se em grandes quantidades de dados de treinamento para identificar padrões. É difícil, senão impossível, analisar o raciocínio por trás das decisões de aprendizagem profunda. Enquanto algumas decisões erradas podem não ter consequências graves, assuntos importantes como elegibilidade de cartão de crédito ou sanções de empréstimos exigem explicação. Na indústria de saúde, por exemplo, os médicos precisam entender a lógica por trás das decisões da IA para fornecer o tratamento adequado e evitar erros fatais, como realizar uma cirurgia no órgão errado. O Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos desenvolveu quatro princípios para a AI Explicável: 1. Explicação: A IA deve gerar explicações abrangentes que incluam evidências e razões para entendimento humano. 2. Significativa: As explicações devem ser claras e facilmente compreendidas pelos interessados em nível individual e em grupo. 3. Precisão da Explicação: A precisão na explicação do processo de tomada de decisão é crucial para os interessados confiarem na lógica da IA. 4. Limites de Conhecimento: Os modelos de IA devem operar dentro do escopo de conhecimento estabelecido para evitar discrepâncias e resultados injustificados. Esses princípios estabelecem expectativas para um modelo ideal de XAI, mas não especificam como alcançar a saída desejada. Para entender melhor a lógica por trás do XAI, ele pode ser dividido em três categorias: dados explicáveis, previsões explicáveis e algoritmos explicáveis. A pesquisa atual se concentra em encontrar maneiras de explicar previsões e algoritmos, utilizando abordagens como modelagem por substituição ou projeto para interpretabilidade. A XAI é particularmente valiosa em setores críticos onde as máquinas desempenham um papel significativo na tomada de decisões. A saúde, a manufatura e os veículos autônomos são exemplos de setores que podem se beneficiar da XAI economizando tempo, garantindo processos consistentes e melhorando segurança.

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Les algorithmes d'IA entraînés sont conçus pour fournir des résultats sans révéler leur fonctionnement interne. Cependant, l'IA explicative (XAI) vise à remédier à cela en expliquant la logique derrière les décisions de l'IA de manière compréhensible pour les humains.

L'apprentissage profond, qui utilise des réseaux neuronaux similaires au cerveau humain, repose sur d'énormes quantités de données d'entraînement pour identifier des motifs. Il est difficile, voire impossible, d'analyser le raisonnement derrière les décisions de l'apprentissage profond. Alors que certaines mauvaises décisions peuvent ne pas avoir de conséquences graves, des questions importantes telles que l'éligibilité d'une carte de crédit ou des sanctions de prêt nécessitent une explication. Dans l'industrie de la santé, par exemple, les médecins ont besoin de comprendre le raisonnement derrière les décisions de l'IA afin de fournir un traitement approprié et éviter des erreurs fatales telles que pratiquer une intervention chirurgicale sur le mauvais organe.

L'Institut national des normes et de la technologie des États-Unis a développé quatre principes pour l'IA explicative :

1. Explication : L'IA devrait générer des explications complètes qui incluent des preuves et des raisons compréhensibles pour les humains.

2. Pertinentes : Les explications devraient être claires et facilement compréhensibles par les parties prenantes au niveau individuel et collectif.

3. Précision des explications : La précision de l'explication du processus de prise de décision est cruciale pour que les parties prenantes aient confiance en la logique de l'IA.

4. Limites de connaissance : Les modèles d'IA devraient fonctionner dans le cadre de connaissances qui leur sont propres afin d'éviter les incohérences et les résultats non justifiés.

Ces principes fixent les attentes pour un modèle XAI idéal, mais ils ne précisent pas comment atteindre le résultat souhaité. Pour mieux comprendre le raisonnement derrière l'XAI, on peut le diviser en trois catégories :

les données explicables, les prédictions explicables et les algorithmes explicables. Les recherches actuelles se concentrent sur la recherche de moyens d'expliquer les prédictions et les algorithmes, en utilisant des approches telles que la modélisation par proxy ou la conception pour l'interprétabilité.

L'XAI est particulièrement précieuse dans les industries critiques où les machines jouent un rôle important dans la prise de décision. Les domaines de la santé, de la fabrication et des véhicules autonomes sont des exemples d'industries qui peuvent bénéficier de l'XAI en gagnant du temps, en garantissant des processus cohérents et en améliorant la sécurité.

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Willkommen bei AI Unraveled, dem Podcast, der häufig gestellte Fragen zur künstlichen Intelligenz entschlüsselt und dich über die neuesten KI-Trends auf dem Laufenden hält. Begleite uns, während wir uns in bahnbrechende Forschung, innovative Anwendungen und aufstrebende Technologien vertiefen, die die Grenzen der KI verschieben. Von den neuesten Trends in ChatGPT und der kürzlichen Fusion von Google Brain und DeepMind bis hin zu aufregenden Entwicklungen in der generativen KI: Wir halten dich mit einem umfassenden Update über die sich ständig weiterentwickelte KI-Landschaft auf dem Laufenden. In der heutigen Folge behandeln wir XAI und seine Prinzipien, Ansätze und Bedeutung in verschiedenen Branchen sowie das Buch "AI Unraveled" von Etienne Noumen, um das Verständnis für KI zu erweitern.

Video (English VErsion): https://youtu.be/euXtSuPMqxg

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AI eye scans can predict Parkinson's years before symptoms; AI model gives paralyzed woman the ability to speak through a digital avatar; Meta’s coding version of Llama-2, CoDeF ensures smooth AI-powered video edits; Nvidia just made $6 billion in pure profit over the AI boom; 6 Ways to Choose a Language Model; Hugging Face’s Safecoder lets businesses own their own Code LLMs; Google, Amazon, Nvidia, and others pour $235M into Hugging Face; Amazon levels up our sports viewing experience with AI; Daily AI Update News from Stability AI, NVIDIA, Figma, Google, Deloitte and much more...

Olá, ouvintes do podcast AI Unraveled! Se você está desejando algumas percepções surpreendentes no mundo da inteligência artificial, eu tenho algo exatamente para você. Apresentando "AI Unraveled: Desmistificando Perguntas Frequentes sobre Inteligência Artificial", escrito pelo brilhante Etienne Noumen. E adivinha? Está disponível agora em algumas das plataformas mais quentes por aí! Seja um entusiasta de IA ou apenas interessado em ampliar sua compreensão desse campo fascinante, este livro tem tudo. Desde conceitos básicos até ideias complexas, Noumen desvenda os mistérios da inteligência artificial de uma maneira que qualquer um pode entender. Nada de mais coçar a cabeça ou confusão! Agora, vamos falar sobre onde você pode colocar as mãos nessa joia de livro. Estamos falando do Shopify, Apple, Google e Amazon. Escolha o seu! Basta visitar o link amzn.to/44Y5u3y e ele é todo seu. Então, do que você está esperando? Não perca a oportunidade de expandir seu conhecimento em IA. Pegue uma cópia de "AI Unraveled" hoje mesmo e esteja preparado para ter a mente explodida!

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Top 8 AI Landing Page Generators To Quickly Test Startup Ideas

Meta’s SeamlessM4T: The first all-in-one, multilingual multimodal AI

Hugging Face’s IDEFICS is like a multimodal ChatGPT

OpenAI enables fine-tuning for GPT-3.5 Turbo

Daily AI Update News from Meta, Hugging Face, OpenAI, Microsoft, IBM, Salesforce, and ElevenLabs

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In der heutigen Episode werden wir über die Partnerschaft von YouTube mit Universal Music für einen KI-Inkubator, die Einführung eines KI-Tools für kreative Hintergründe bei Snapchat, den Bedarf an Umschulung aufgrund von KI, das weltweite Wachstum von KI-Kompetenzen, die Verwendung von ChatGPT für eine Crowdfunding-Kampagne, Scale's Test & Evaluation für Längs- und Querrichtbeschränkungen, das Problem des Arbeitsmissbrauchs in der KI-Branche, Fortschritte bei KI-Kopiloten, personalisierter Texterzeugung, realistischen 3D-Erlebnissen, KI-generierten Anzeigen und KI-basierten Social-Media-Apps sowie dem Start eines Podcasts mit der Wondercraft AI-Plattform und einem Rabattcode für das Buch "AI Unraveled" sprechen.

Full transcript: https://enoumen.com/2023/08/02/ai-unraveled-podcast-august-2023-latest-ai-news-and-trends/

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El desarrollo de habilidades blandas (humanas) sigue siendo clave en la era de la IA. Los costos humanos del auge de la IA. TUTORIAL DE IA: Estrategia para tus campañas en redes sociales con ChatGPT. YouTube y Universal Music se asocian para lanzar un "incubador de IA". Según IBM, el 40% de los trabajadores necesitan volver a capacitarse.

Transcript: https://enoumen.com/2023/08/02/ai-unraveled-podcast-august-2023-latest-ai-news-and-trends/

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Partenariat de YouTube avec Universal Music pour un incubateur d'IA, l'introduction de Snapchat d'un outil d'IA pour des arrière-plans créatifs, le besoin de recyclage professionnel en raison de l'IA, la croissance mondiale des compétences en IA, l'utilisation de ChatGPT pour une campagne de financement participatif, les tests et évaluations de Scale pour LLMs, la question de l'exploitation de la main-d'œuvre dans l'industrie de l'IA, les avancées des copilotes d'IA, la génération de texte personnalisé, les expériences en 3D réalistes, les annonces générées par l'IA et les applications de médias sociaux basées sur l'IA.

Contenu Textuel: Full transcript: https://enoumen.com/2023/08/02/ai-unraveled-podcast-august-2023-latest-ai-news-and-trends/

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YouTube and Universal Music Partner to Launch ‘AI Incubator’

Snapchat’s Gen AI ‘Dreams’

40% Workers need to reskill, says IBM

Building soft (human) skills remains key in the age of AI

AI TUTORIAL: Strategize Your Social Media Campaigns with ChatGPT

Scale has launched Test and Evaluation for LLMs

The human costs of the AI boom

Daily AI Update News from OpenCopilot, Google, Luma AI, AI2, and more

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OpenCopilot- AI sidekick for everyone

Google teaches LLMs to personalize

AI creates lifelike 3D experiences from your phone video

Local Llama

For businesses, local LLMs offer competitive performance, cost reduction, dependability, and flexibility.

AI-Created Art Denied Copyright Protection

A recent court ruling has confirmed that artworks created by artificial intelligence (AI) systems are not eligible for copyright protection in the United States. The decision could have significant implications for the entertainment industry, which has been exploring the use of generative AI to create content.

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