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Lambda3 Podcast 268 – Machine Learning (Aprendizagem de máquina)

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Neste podcast vamos falar sobre Machine Learning, ou em bom português: Aprendizagem de Máquina.

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Lambda3 · 268 – Machine Learning (Aprendizagem de máquina)

Pauta:

  • O que é Machine Learning (Aprendizagem de Máquina)? 
    • Academia x indústria
    • Boom e “hype” na área
    • Onde está presente/inserido?
    • Projetos mais interessantes e exemplos de aplicações em machine learning
    • Trabalhando e estudando Machine Learning
      1. Quais as principais diferenças quando comparado com desenvolvimento convencional?
      2. Como normalmente se configura o trabalho de um Cientista de Dados / Engenheiro de Machine Learning e outros papéis que lidam com Aprendizagem de Máquina?
      3. Descolamento Academia x Indústria na área/assunto. Estamos formando profissionais para atender a essas demandas?
      4. Qual a visão com relação aos recentes desenvolvimentos na área, por exemplo novos modelos e redes pré treinadas voltadas para a área de Processamento de Linguagem Natural? (Vide GPT-3, BERT etc.). O que esperar com relação ao mercado e o uso de ML?
      5. Quais problemas podem advir do uso indiscriminado de ML?
      6. Como enxergam a questão do futuro do trabalho? Ainda haverá espaço para o trabalho do programador/cientista de dados? Como ética e responsabilidade podem se encaixar nesse contexto? Por que aprender Machine Learning? Para quem já é desenvolvedor, pode fazer diferença num futuro próximo?
      7. Qual a visão a respeito da LGPD e outras leis de proteção aos dados? Como essas novas práticas vão impactar o trabalho a partir de técnicas em ML? (Ex: uso de dados sensíveis para forecasting).

        8. Links Citados:

        • Vertex AI
        • [2103.03206] Perceiver: General Perception with Iterative Attention
        • MUM: A new AI milestone for understanding information
        • Government response to House of Lords Artificial Intelligence Select Committee’s Report on AI in the UK: Ready, Willing and A
        • Inteligência Artificial
        • Data Ethics Framework
        • Livro – A Lógica do Consumo

          • Participantes:

          • Ahirton Lopes – @AhirtonLopes
          • Bianca Ximenes – @biancaxis
          • Filipe Dornellas – @fdornelasx

            • Edição:

            • Compasso Coolab

              • Créditos das músicas usadas neste programa:

                • Music by Kevin MacLeod (incompetech.com) licensed under Creative Commons: By Attribution 3.0 – creativecommons.org/licenses/by/3.0
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