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Podcast Lambda3 268 – Machine Learning (Aprendizagem de máquina)
Neste podcast vamos falar sobre Machine Learning, ou em bom português: Aprendizagem de Máquina.
Neste podcast vamos falar sobre Machine Learning, ou em bom português: Aprendizagem de Máquina.
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Pauta:
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O que é Machine Learning (Aprendizagem de Máquina)? 
- Academia x indústria
 - Boom e “hype” na área
 - Onde está presente/inserido?
 - Projetos mais interessantes e exemplos de aplicações em machine learning
 
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Trabalhando e estudando Machine Learning
- Quais as principais diferenças quando comparado com desenvolvimento convencional?
 - Como normalmente se configura o trabalho de um Cientista de Dados / Engenheiro de Machine Learning e outros papéis que lidam com Aprendizagem de Máquina?
 - Descolamento Academia x Indústria na área/assunto. Estamos formando profissionais para atender a essas demandas?
 
 - Qual a visão com relação aos recentes desenvolvimentos na área, por exemplo novos modelos e redes pré treinadas voltadas para a área de Processamento de Linguagem Natural? (Vide GPT-3, BERT etc.). O que esperar com relação ao mercado e o uso de ML?
 - Quais problemas podem advir do uso indiscriminado de ML?
 - Como enxergam a questão do futuro do trabalho? Ainda haverá espaço para o trabalho do programador/cientista de dados? Como ética e responsabilidade podem se encaixar nesse contexto? Por que aprender Machine Learning? Para quem já é desenvolvedor, pode fazer diferença num futuro próximo?
 - Qual a visão a respeito da LGPD e outras leis de proteção aos dados? Como essas novas práticas vão impactar o trabalho a partir de técnicas em ML? (Ex: uso de dados sensíveis para forecasting).
 
Links Citados:
- Vertex AI
 - [2103.03206] Perceiver: General Perception with Iterative Attention
 - MUM: A new AI milestone for understanding information
 - Government response to House of Lords Artificial Intelligence Select Committee’s Report on AI in the UK: Ready, Willing and A
 - Inteligência Artificial
 - Data Ethics Framework
 - Livro – A Lógica do Consumo
 
Participantes:
- Ahirton Lopes – @AhirtonLopes
 - Bianca Ximenes – @biancaxis
 - Filipe Dornellas – @fdornelasx
 
Edição:
Créditos das músicas usadas neste programa:
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- Music by Kevin MacLeod (incompetech.com) licensed under Creative Commons: By Attribution 3.0 – creativecommons.org/licenses/by/3.0
 
 
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