Lista de Leitura (19/1 até 26/1) - Inteligência Artificial
- #Inteligência Artificial (IA)
Semanalmente busco me manter atualizado e também explorar conteúdo da minha área de atuação, mantenho este trabalho limitado a grupos com colegas onde debatemos o impacto de novos trabalhos. Gostaria de expandir isto para que mais pessoas possam aprender ou ter referências para seus escritos. Segue um lista com os trabalhos selecionados:
Livro do mês
How Machines Learn: The Elegant Math Behinde Modern AI por A. Ananthaswamy
White Papers
- The Annotated Transformer
- Keeping Neural Networks Simple by Minimizing the Description Length of the Weights
- ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
- A Neural Probabilistic Language Model
Blog Post
Notas do Autor
No Sábado 25/01, buscarei compartilhar parte das notas referentes a estas leituras (incluído as notas sobre o livro desde mês). Como formar de despertar a curiosidade e possibilitar o contato com conteúdo de ponta e que é aplicado a indústria.
FAQ e Outros textos
- Todo conteúdo será em inglês? Provavelmente, o resumo será feito em PORTUGUÊS para auxiliar quem está no processo, mas aprenda inglês. Há outro trabalho meu explicando como aprendo idiomas. APRENDA INGLÊS CRIANDO METAS QUE FAZEM SENTIDO.
- Aceita sugestões de leitura? Com toda certeza, sinta-se livre para me recomendar leituras que fez ou fará.
- Eu realmente preciso ler tudo isso? Olha, eu discuti isto antes, neste ensaio. PORQUE VOCÊ NÃO VAI LER ESTE ARTIGO ATÉ O FINAL
- Porque ler artigos? Depende, o quanto você quer ser referência no que faz? Neste ensaio eu trato sobre porque decidi investir algumas horas da minha semana nesta tarefa. DEIXE-ME CONVENCER VOCÊ A LER "MACHINE LEARNING PAPERS."
- Qual critério eu uso? Curiosidade e área de atuação.
- Eu realmente leio tudo? Como isto é possível? No futuro escreverei um ensaio sobre isto, mas não é nada de outro planeta.
- Eu não quero ler este livro, teria outra sugestão? LISTA DE LIVROS SOBRE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL QUE SEMPRE TENHO POR PERTO.
Boa leitura, ;)
@Dio Community
Considerando a popularidade das redes neurais, algo que tentei explicar em outro texto. Com toda certeza, qualquer ampliação ou implementação do paper "Attention Is All You Need". Publicado em 2017, trata sobre a arquitetura presente em absolutamente todos os modelos auto-regressores (inclusive o Google Translator).
Parabéns pela iniciativa de compartilhar sua lista de leitura, Carlos! É inspirador ver como você está comprometido em se manter atualizado e fomentar discussões sobre o impacto de novos trabalhos na área. Sua seleção de materiais é rica e abrangente, cobrindo desde fundamentos matemáticos até avanços práticos em redes neurais.
Além disso, sua proposta de resumir os conteúdos em português é uma excelente forma de democratizar o acesso ao conhecimento técnico, incentivando mais pessoas a se aprofundarem no tema. Na sua opinião, qual desses materiais foi mais transformador para sua compreensão da IA?
@Angélia Assis
Fico feliz em ouvir. A sua recomendação foi adicionada a minha lista pessoal, muito obrigado!
Carlos, suas dicas são muito boas! Tenho anotado todas as recomendações feitas, obrigada. Aproveitando, deixo aqui uma dica de leitura do artigo "Preferences in Artificial Intelligence" que explora o conceito de preferência em IA. Me chamou a atenção porque a teoria da preferência para tomada de decisão da IA tem surgido no debate da ética, tópico que gosto muito! até mais
nice job