Uma assistente virtual na Raspberry PI usando deep learning

Quem acompanha o meu blog já deve ter visto que há algum tempo eu desenvolvi uma assistente virtual que usa inteligência artificial e dei a ela o nome de POLIANA – não é a POLIANA do SBT, que só veio bem depois 😉. Já tem mais ou menos um ano desde que a desenvolvi e, desde então, muita coisa mudou e eu aprendi coisas novas que poderiam resultar em novos recursos para o projeto. Também tive a ideia de transferir os modelos da assistente virtual para uma Raspberry Pi. Eu tive algumas dificuldades para atingir a meta, mas deu tudo certo no final. [você pode pular para o vídeo no final do post, para conferir o resultado final]

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Uma inteligência artificial que consegue ler e interpretar textos

Quando eu era um aluno do ensino fundamental, os professores frequentemente me encarregavam de ler um texto enorme para em seguida me inquirirem sobre o conteúdo que eu havia lido. As respostas, evidentemente, se encontravam em algumas passagens do texto. Uma tarefa trivial para qualquer pessoa habituada a ler, considerando que apenas era preciso interpretar aquele conteúdo. Há alguns meses, esta lembrança me veio à tona enquanto lia um artigo científico cuja proposta envolvia a criação de uma inteligência artificial que consegue ler e interpretar textos. Fiquei fascinado.

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O que é Sequence-to-sequence em deep learning?

Mesmo que você só tenha começado a estudar machine learning há pouco tempo, e ainda não saiba o que é sequence-to-sequence (seq2seq), é quase certo de que já tenha ouvido falar neste termo. Trata-se de uma metodologia baseada em redes neurais que está presente no core de muitas aplicações que usamos hoje em dia, e que se baseiam em inteligência artificial. Entre os mais importantes casos de uso desta metodologia, estão o Google Search e o Google Tradutor. Há também outras aplicações interessantes, como casos de uso em modelagem de agentes conversacionais.

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