Tom e Jerry: entendendo o jogo de gato-e-rato de redes neurais adversárias #CPBSB3
Talk: Tom e Jerry: entendendo o jogo de gato-e-rato de redes neurais adversárias #CPBSB3 Technology
Start: June 22, 2019, 6 p.m. End: June 22, 2019, 7 p.m. Place: Brasília, Federal District, Brazil
Já ouviu falar que a Inteligência Artificial criou uma pintura? Ou que completou uma sinfonia Schubert? Ou ainda você não aguentou a curiosidade e entrou no teste da rede social para saber como será teu rosto quando mais velho?Agradeça às Generative Adversarial Networks (GANs), classe de algoritmos de machine learning utilizados em aprendizado não-supervisionado. Imagine duas redes neurais competindo entre si, em uma estrutura de jogo de soma-zero, ou seja, um jogo com um vencedor e com um perdedor. O conceito de de GANs foi introduzido por Ian Goodfellow e outros pesquisadores da Universidade Montreal em 2014. As duas redes neurais que compõem uma GAN são chamadas de gerador e discriminador.
O gerador é uma rede neural convolucional que criará novas instâncias de um objeto, e o discriminador, uma rede neural deconvolucional, determinará sua autenticidade, ou se pertence ou não a um conjunto de dados.Ambas competem durante o processo de treinamento, onde suas perdas se empurram umas contra as outras para melhorar os comportamentos, conhecidos como retropropagação. O objetivo do gerador é produzir saída passável sem ser capturado, enquanto o objetivo do discriminador é identificar as falsificações. À medida que o loop continua, o gerador produz um output de maior qualidade e o discriminador torna-se melhor ao sinalizar os impostores.
A palestra apresentará os conceitos e funcionamento desta modalidade de aprendizado para que ninguém fique perdido com essa tendência!
Sofia Marshallowitz -
Interessa-se por qualquer coisa que envolva dados, matemática e (quebrar) segurança. Sthorm como Software Developer | Bruno | Abrusio | Vainzof Advogados e é pesquisadora em Inteligência Artificial e Data Science no Lawgorithm. Estuda Statistics and Data Science pelo MITx, tem certificações na área de Ethical Hacking, é estudante de Direito pela Universidade Mackenzie e de Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do ABC.