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Neste episódio exploramos o que são operadores neurais, por que eles representam um avanço para problemas governados por equações diferenciais parciais e como aparecem em aplicações reais como dinâmica de fluidos, clima e tempo, plasmas astrofísicos e sistemas caóticos.
Conversamos sobre vantagens como adaptabilidade de grade e o papel de técnicas como operadores de Fourier, além de limites práticos e requisitos de computação. Falamos também da importância de fundamentos como álgebra linear, cálculo, estatística e probabilidade para trabalhar a fundo com inteligência artificial, de como traduzir ciência para diferentes públicos e de uma jornada profissional movida por aprendizado contínuo.
Edição completa por Rádiofobia Podcast e Multimídia: https://radiofobia.com.br/
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Nos siga no Twitter e no Instagram: @luizalabs @cabecadelab
Dúvidas, cabeçadas e sugestões, mande e-mail para o [email protected] ou uma DM no Instagram
Participantes:
MIRIÃ GOLLMAN | https://www.linkedin.com/in/miriagollmann/
ROBERTA DUARTE | https://www.instagram.com/import_robs
By Luizalabs | Magalu5
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Neste episódio exploramos o que são operadores neurais, por que eles representam um avanço para problemas governados por equações diferenciais parciais e como aparecem em aplicações reais como dinâmica de fluidos, clima e tempo, plasmas astrofísicos e sistemas caóticos.
Conversamos sobre vantagens como adaptabilidade de grade e o papel de técnicas como operadores de Fourier, além de limites práticos e requisitos de computação. Falamos também da importância de fundamentos como álgebra linear, cálculo, estatística e probabilidade para trabalhar a fundo com inteligência artificial, de como traduzir ciência para diferentes públicos e de uma jornada profissional movida por aprendizado contínuo.
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