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PALESTRAS ENCOINFO (PALESTRA: Máquinas que aprendem? O papel das ciências…

- - - - assumir riscos
    - - criar uma cultura que as pessoas queiram assumir riscos sem perder de perspectiva os Resultados do Negócio
  - - - não conhecer problemas do cliente
      - negócio de plataforma é "bicho diferente"
        
        vende a plataforma (api) para a coisa que vai fazer a tecnologia
      - não ter gerentes com experiência em desenvolvimento de novos negócios da jornada
      - não entender o timing (necessidade do mercado)
        
        exemplo: Uber - crise econômica, muitas pessoas desempregadas
      - falta de foco
      - aumentar a equipe sem uma estrutura definida
      - muito dinheiro para começar uma startup
      - lentidão para criar uma máquina de experimentos
        
        você tem uma hipótese.
        risco -> como resolver esse risco?
        validando as hipóteses
  - - - algorítimo de ecossistema complexo
    - - capital de investimento
      - ideia
      - modelo de negócio
      - timings
      - equipe
- - - - no Brasil desde 2010 (70 pesquisadores)
  - - - The Dartmouth College Artificial
        
        inteligente conference
      - métodos autônomos que abstraiam informações de dados
      - executar rotinas que demonstrem capacidade de autonomia
  - - - o famoso Teste de Turing
      - máquina capaz de imitar o ser humano
      - máquinas que funcionam como o cérebro humano
      - LISP -> lógica -> símbolos
        
        manipulação de símbolos; regras
      - computador inteligente -> capaz de realizar uma tarefa
        
        exemplo: buscar café
      - percepção -> para ter uma inteligencia
      - máquina precisa ter um corpo?
      - máquina capaz de ter um pensamento lógico
  - - - máquinas não têm lógica
        
        exemplo: detectar um tanque de guerra como sendo um tanque de guerra em um determinado ambiente
  - - - padrões linearmente separados
      - tentativa de orientação de um neurônio
      - imitar o funcionamento de um neurônio
    - - adição de níveis escondidos (no modelo anterior)
    - - exemplo: enconder-decoder
      - transição para deep learning
      - grande mudança ocorreu com a internet
      - computação pura e massiva
      - avanço de reconhecimento de imagens
      - cognitive movie trailer
  - - - complexidade na interpretação