Nesse episódio eu recebo meu amigo Gabriel Oliva para falarmos sobre o uso de Inteligência Artificial no mercado financeiro. Nós falamos sobre várias aplicações como análise de satélites, previsão de preço, alocação de ativos e muito mais. Nós também discutimos o uso da IA mais como uma ferramenta do que como uma solução.

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Nesse episódio eu recebo meu amigo Kevin Kühl para falar sobre os primeiros passos para entrar no mercado financeiro. Nós falamos sobre diferentes tipos de investimento como renda fixa (pré e pós fixada) e renda variável (ações, fundos imobiliários e ETFs). Se você quer saber mais sobre o mercado financeiro e está pensando em começar a investir, esse episódio é pra você!

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Nesse episódio temos como convidado meu amigo Kevin Kühl, que trabalhou com modelagem de sistemas complexos no laboratório ICMC da USP em parceria com um laboratório do Imperial College London. No episódio falamos sobre como a modelagem de sistemas complexos pode nos ajudar a entender diversos comportamentos como o cérebro humano, o sistema de isolamento contra o coronavirus e até mesmo bater palmas de forma sincronizada durante o parabéns. Instagram: 

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Nesse episódio eu falo sobre os problemas de redução de dimensionalidade e clustering. Eu explico aplicações de de cada um desses problemas e também os algoritmos mais famosos pra cada um deles, como PCA, KPCA, ICA e NNMF para redução de dimensionalidade e o Kmeans para problemas de clustering. No final eu também explico os Autoencoders, que é uma arquitetura de rede neural muito poderosa que funciona para os dois problemas.

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Códigos: https://github.com/filipelauar/projects/tree/main/dimensionality%20reduction%20and%20clustering

Nesse episódio temos como convidado meu amigo Vinícius Bonemer, que trabalhou com realidade aumentada e realidade virtual no laboratório da Apple no Brasil. Nesse papo falamos sobre o que é AR e VR, a diferença entre elas, várias aplicações e também sobre o futuro da área. Não percam esse papo que ele está muito legal!

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Nesse episódio eu explico uma nova classe de problemas que foi possível de ser resolvida à partir da rede neural CycleGAN. Com essa nova rede, podemos transformar uma imagem em outra, tendo várias aplicações, como transformar um cavalo em uma zebra, um gato em um cachorro ou até uma foto normal em uma pintura feita por Van Gogh ou Monet!

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Código: https://github.com/filipelauar/projects

Nesse episódio eu apresento a solução que me fez ganhar um desafio no kaggle na minha universidade (Telecom Paris). Eu explico todas as solução que eu tive desde o início do desafio e o que fui fazendo para melhorar ela. No fim, falo também qual seria uma possível solução para ganhar da minha utilizando ensembles.

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GitHub com o notebook: https://github.com/filipelauar/Kaggle/blob/main/cancer_detection_challange_notebook.ipynb

Nesse episódio eu dou vários exemplos sobre algoritmos racistas em diferentes domínios como detecção de pessoas em fotos, seguros de saúde, probabilidade de cometer crimes, discurso de ódio e muito mais! Falo não só sobre problemas raciais, mas também problemas de gêneros e religião causados por alguns algoritmos de inteligência artificial.

Nesse episódio eu explico como os algoritmos de inteligência artificial baseado em árvores e florestas funcionam. No episódio eu explico de uma forma simples as ideias por trás das árvores de decisão and também dos poderoso algoritmos RandomForest e XGBoost, além dos seus respectivos métodos bagging e boosting.