Nao so álgebra linear. O algoritmo de aprendizagem numa rede, conhecido como backpropagation é otimização matemática. Portanto se utiliza muito calculo, derivadas parciais e gradientes descendentes. Essa discussão é interessante, mas vale ressaltar que toda essa discussao ainda é o basico das discussões sobre as RNAs. Existem muito mais alem disso. Existem os algoritmos de aprendizagem das redes neurais convolucionais que envolvem calculos com integrais de convolução, entrando numa matemática mais pesada. As redes neurais generativas que envolvem algoritmos de interpolação. Alem disso temos a area de extracao de features que muitas vezes é utilizada para redução do espaço dimensional de entrada, envolvendo otimização matematica também. Enfim, o assunto é abrangente
Álgebra linear provavelmente devem ter se referido à manipulação das matrizes. Porém a AI não é só cálculos de matrizes iterativamente, é mais que isso.
Valeu pela abrangência e mais informações. E é brincadeira viu, você vem, separa seu tempo para assistir o vídeo, escrever um comentário enriquecendo o tema, e tem gente que ainda vem reclamar !
Eu ainda diria mais: backpropagation é física pura. Tanto que o método "mais foda" (entre aspas porque julgar o que seria um método melhor é difícil) de algumas bibliotecas (keras/tensorflow) é o algoritmo "adam" que usa o conceito de momento linear pra fazer o backpropation. A noção geral é que um método de otimização como o de euler são basicamente aplicações de equações de movimento para os parâmetros que se deseja minimizar/maximizar.
Serjão, precisamos de mais pessoas como tu. Divulgadores de ciências e tecnologias no Brasil dessa maneira possível de compreensão. Parabéns a ti e a todos os colaboradores. Obrigado.
Apesar de podermos resolver os mínimos quadrados usando sistemas de equações(algebra linear), não somente IA é pura algebra linear. Regressão linear por exemplo exige um algoritmo chamado descida de gradiente que é matéria de Calculo usando derivadas para encontrar o menor erro, ou seja, o vale do gradiente. Acho que podemos dizer que é 60% algebra linear, 20% calculo diferencial e integral e 20% estatística.
Na verdade não é uma necessidade utilizar a descida do gradiente pra otimizar os parâmetros de uma Regressão Linear, mas sim uma alternativa. É possível fazer só com Álgebra Linear através do método de Minimos Quadrados. Procure sobre a chamada "Equação normal"
Bom dia Professor. Excelente explicação . Poderia, se possível, convidar o palestrante para novas palestras referente a este tema. Um grande abraço a todos.
É incrível a tara que algumas pessoas têm em associar as redes a biologia humana uma vez que isso é completamente irrelevante ao funcionamento da mesma. Graças ao bom senso os livros pararam com essa de "dendrito" "axonio" e etc. Quando vejo um podcast desses e lembro que o país está no nível da Tunísia em matemática no exame Pisa da uma sensação horrível, estamos condenados a apertar os botões que os outros países projetam e continuar vendendo coisas de baixo valor agregado.
Neur biolog eh disparado 0 "OU" 1 e o artif tem o "peso" 0 "ATÉ" 1, Ok 👍 BR ficou em penultimo no PISA "Graças" ao COMUNISTA paulo freire, "patrono" da educacao
sim, exatamente! Cara tá fazendo correlação direta com biologia e dizendo que o "neurônio artificial" já é muito superior ao biológico, só porque trabalha com mais dimensões, chega quase a ser charlatanismo.
Ciência é linda! Poesia pura. Muito obrigado por disponibilizar do tempo de vocês para explicar de maneira tão artística e bonita, tornando palatável algo que é falado por outras pessoas de maneira obscurantista.
Exatamente Até que enfim alguém pra falar a verdade Basicamente matrizes processadas em NPU ou GPU. Processador de propósito geral não é adequado em termos de desempenho, isso por conta do processamento paralelo nas NPUs e GPUs
Não gente,Inteligência Artificial não é só álgebra linear. É álgebra linear + cálculo diferencial integral + probabilidade condicional. Por favor não esqueçam a parte da probabilidade, que é o coração da matéria!!!!! Serjão, chame ai gente que sabe!!
Concordo totalmente com vc. Mas esse cálculo aí tá mais pra estatística que obviamente usa cálculo e álgebra linear. Aliás, não esquecer da parte de ciência da computação pq os algoritmos são bem pesados
Como eu gostaria que o mundo real fosse linear... o mundo real é álgebra não linear. O simples fato de existir variáveis não representadas no modelo, e o efeito estar escondido no erro já mostra que têm muito mais informação e correlações não compreendidas do que compreendidas. Adoraria que meus modelos tivessem o coeficiente de determinação que eu sonho com somente umas 10 variáveis, mas ainda não consegui essa façanha.
Galerinha, as frases de efeito, como o próprio nome sugere, servem para gerar choque e reflexão mesmo. É para valorizar pontos cruciais de uma mensagem. Não é pra vc levar ao pé da letra, pô. Dizer que IA é Álgebra Linear, a rigor, é obviamente um exagero porque desconsidera muitas outras ferramentas matemáticas com até mais participação, como é o caso da estatística. Aliás, há coisas bem mais profundas do que Álgebra Linear que aparecem em IA. Ontem mesmo li um artigo que fazia uso de conceitos de Álgebra Homológica, simplex, bordo, grupo fundamental de um espaço topológico, métrica Riemanniana e os krlh. Um paper pesadíssimo de ler. Então, óbvio que não é só Álgebra Linear. Parem de ficar enchendo a poha do saco com pedância, entendam que isso aí é um podcast e não um congresso internacional de inteligência artificial, fdp. O cara disse coisas imprecisas, mas a finalidade é comunicar e não dar uma aula. Inclusive, mesmo com imprecisões, ele não falou nenhum absurdo. Cês estão querendo pika e não estão sabendo pedir.
Incrível apresentação com base matemática sobre o assunto! Agora o neurônio artificial (programa) nunca será melhor que o neurônio biológico, pois a carga elétrica tratada no biológico, são sinais analógicos manipulados bio-eletricamente. Que também não conhecemos sua lógica na totalidade, só sabemos que tem um input e output. No conceito neurônio artificial temos sinais digitais, com base em um processamento digital, binário 0 ou 1. É óbvio que é complexo todo o processo da computação no neurônio artificial. Mas o ponto que saliento é que a pegada no nível biológico é outra, não podemos querer comparar o artificial ao biológico. 😂
Cara neurônio artificial é um nó de entrada, ou um nó da camada escondida, ou um nó de saída. Não é o programa em si, é feito um cálculo de produto vetorial entre os pesos das conexões com os valores do nó atual da conexão, essa é a ideia. Ainda vale ressaltar o passo de aprendizado chamado de bias (viés) para o aprendizado da rede, fora o cálculo de erro associado.
@@lukegnon porque o dia só tem 24h, e o tempo que se perde "aprendendo" sociologia, poderia ser utilizado para se aprofundar em matemática ou outra coisa realmente útil.
@@omatematico9362Brasil é uma grande fazendona. PIB depende do agro porque não temos muitas indústrias. Sabe quem emprega e investe em ciência ? As indústrias . O agro até consome, mas nada comparado se tivéssemos um Vale do Silício aqui. Só que não temos. Preferimos o agro.
"a formação matemática do neurônio artificial, ela já tá mais complexa do que a do neurônio biológico" então tá... cadê o modelo matemático do neurônico biológico? Esse modelo que ele descreve foi concebido nos anos 1940, hoje sabemos que o neurônio biológico é muito mais complexo do que isso. A biologia do cérebro é incrivelmente complexa e ainda não é totalmente compreendida. Os modelos matemáticos de neurônios artificiais são simplificações da realidade biológica, projetadas para capturar aspectos específicos do funcionamento neuronal. Aumentar a quantidade de entradas destes modelos não implique em serem mais complexos que o modelo biológico, alias nem são coisas comparáveis, provavelmente o cérebro humano nem é computável.
Redes Neurais Artificiais simulam os neuronios… os passaros foram inspiracao para os avioes, MAS vc nao ve aviao batendo asa certo? Com as RN Artificiais ocorre o mesmo…
Cara o meio acadêmico é muito chato. O pessoal tendo uma conversa bacana e a galera nos comentários tentando pagar de fodão que sabe mais que os caras... grandes merda. Como se o conhecimento estivesse apenas nas universidades...
Criticar e discordar dos outros é normal no meio acadêmico. Quando essas críticas são bem fundamentadas, isso é muito saudável, porque assim a gente aprende e se aproxima da verdade.
A gente usa matemática pra qualquer coisa.... Tudo pode ser modelado matematicamente, é a ferramenta mais poderosa que temos... Se existir algo que não pode ser modelado matematicamente é porque ainda não o compreendemos completamente.
Pessoal dos comentários tá chatérrimo com esse pseudo-tecnicismo pra pagar de sabido, sendo que obviamente é um resumo de redes neurais em poucos minutos e não um curso de faculdade completo. Dá um tempo e tenha mínima capacidade de abstração.
Meu medo não é de quem se acha burro, e sim de quem acha que sabe de tudo igual os convidados ai do corte... Tamo junto amigo, eu também me considero burro para caralho.
Penso que não seja bem assim. 99% do trabalho anterior do Serjão (geologia de petroleo) é baseada em matematica. Não subestime a inteligencia alheia. É diferente de host que não deixa o convidado falar.
Nao so álgebra linear. O algoritmo de aprendizagem numa rede, conhecido como backpropagation é otimização matemática. Portanto se utiliza muito calculo, derivadas parciais e gradientes descendentes. Essa discussão é interessante, mas vale ressaltar que toda essa discussao ainda é o basico das discussões sobre as RNAs. Existem muito mais alem disso. Existem os algoritmos de aprendizagem das redes neurais convolucionais que envolvem calculos com integrais de convolução, entrando numa matemática mais pesada. As redes neurais generativas que envolvem algoritmos de interpolação. Alem disso temos a area de extracao de features que muitas vezes é utilizada para redução do espaço dimensional de entrada, envolvendo otimização matematica também. Enfim, o assunto é abrangente
Desnecessário aprofundar, ate mesmo pq a maior parte do publico ver um video desses por curiosidade e nao quer uma aula de faculdade
Álgebra linear provavelmente devem ter se referido à manipulação das matrizes. Porém a AI não é só cálculos de matrizes iterativamente, é mais que isso.
Valeu pela abrangência e mais informações. E é brincadeira viu, você vem, separa seu tempo para assistir o vídeo, escrever um comentário enriquecendo o tema, e tem gente que ainda vem reclamar !
@@tradermobile9006 nem todo mundo é preguiçoso como vc.
Eu ainda diria mais: backpropagation é física pura. Tanto que o método "mais foda" (entre aspas porque julgar o que seria um método melhor é difícil) de algumas bibliotecas (keras/tensorflow) é o algoritmo "adam" que usa o conceito de momento linear pra fazer o backpropation. A noção geral é que um método de otimização como o de euler são basicamente aplicações de equações de movimento para os parâmetros que se deseja minimizar/maximizar.
Serjão, precisamos de mais pessoas como tu. Divulgadores de ciências e tecnologias no Brasil dessa maneira possível de compreensão. Parabéns a ti e a todos os colaboradores. Obrigado.
A ideia de multiplicar por um log2 ou uma sig é para "normalizar" os valores dos pesos, no caso entre 0 e 1, evitando ter que tratar números maiores.
Apesar de podermos resolver os mínimos quadrados usando sistemas de equações(algebra linear), não somente IA é pura algebra linear. Regressão linear por exemplo exige um algoritmo chamado descida de gradiente que é matéria de Calculo usando derivadas para encontrar o menor erro, ou seja, o vale do gradiente. Acho que podemos dizer que é 60% algebra linear, 20% calculo diferencial e integral e 20% estatística.
Na verdade não é uma necessidade utilizar a descida do gradiente pra otimizar os parâmetros de uma Regressão Linear, mas sim uma alternativa. É possível fazer só com Álgebra Linear através do método de Minimos Quadrados. Procure sobre a chamada "Equação normal"
Bom dia Professor.
Excelente explicação . Poderia, se possível, convidar o palestrante para novas palestras referente a este tema.
Um grande abraço a todos.
É incrível a tara que algumas pessoas têm em associar as redes a biologia humana uma vez que isso é completamente irrelevante ao funcionamento da mesma. Graças ao bom senso os livros pararam com essa de "dendrito" "axonio" e etc.
Quando vejo um podcast desses e lembro que o país está no nível da Tunísia em matemática no exame Pisa da uma sensação horrível, estamos condenados a apertar os botões que os outros países projetam e continuar vendendo coisas de baixo valor agregado.
Neur biolog eh disparado 0 "OU" 1 e o artif tem o "peso" 0 "ATÉ" 1, Ok 👍
BR ficou em penultimo no PISA "Graças" ao COMUNISTA paulo freire, "patrono" da educacao
sim, exatamente!
Cara tá fazendo correlação direta com biologia e dizendo que o "neurônio artificial" já é muito superior ao biológico, só porque trabalha com mais dimensões, chega quase a ser charlatanismo.
Ciência é linda!
Poesia pura. Muito obrigado por disponibilizar do tempo de vocês para explicar de maneira tão artística e bonita, tornando palatável algo que é falado por outras pessoas de maneira obscurantista.
Correlação muito bem feita. Gostaria de vídeos com mais detalhes. 👍🏻
Exatamente
Até que enfim alguém pra falar a verdade
Basicamente matrizes processadas em NPU ou GPU. Processador de propósito geral não é adequado em termos de desempenho, isso por conta do processamento paralelo nas NPUs e GPUs
Que time maravilhoso desta mesa!
Futebol não me ajuda, Ciência conhecimento sim, me ajuda muito. Obrigado!
Não gente,Inteligência Artificial não é só álgebra linear.
É álgebra linear + cálculo diferencial integral + probabilidade condicional.
Por favor não esqueçam a parte da probabilidade, que é o coração da matéria!!!!!
Serjão, chame ai gente que sabe!!
Verdade. Probabilidade é a parte central. E acrescentaria funções também.
o videio foi feito para impressionar leigos e ganhar views + likes + monetização.
Concordo totalmente com vc. Mas esse cálculo aí tá mais pra estatística que obviamente usa cálculo e álgebra linear. Aliás, não esquecer da parte de ciência da computação pq os algoritmos são bem pesados
Ele não falou que é só, ele falou que é pura, sem descartar outros elemento ou componentes.
@@luisaugustobonilha8210 mas é um equívoco falar que é pura
Além de explicar o teor do conteúdo ainda tem boa comunicação. Boa.
Como eu gostaria que o mundo real fosse linear... o mundo real é álgebra não linear. O simples fato de existir variáveis não representadas no modelo, e o efeito estar escondido no erro já mostra que têm muito mais informação e correlações não compreendidas do que compreendidas. Adoraria que meus modelos tivessem o coeficiente de determinação que eu sonho com somente umas 10 variáveis, mas ainda não consegui essa façanha.
Galerinha, as frases de efeito, como o próprio nome sugere, servem para gerar choque e reflexão mesmo. É para valorizar pontos cruciais de uma mensagem. Não é pra vc levar ao pé da letra, pô.
Dizer que IA é Álgebra Linear, a rigor, é obviamente um exagero porque desconsidera muitas outras ferramentas matemáticas com até mais participação, como é o caso da estatística.
Aliás, há coisas bem mais profundas do que Álgebra Linear que aparecem em IA. Ontem mesmo li um artigo que fazia uso de conceitos de Álgebra Homológica, simplex, bordo, grupo fundamental de um espaço topológico, métrica Riemanniana e os krlh. Um paper pesadíssimo de ler.
Então, óbvio que não é só Álgebra Linear. Parem de ficar enchendo a poha do saco com pedância, entendam que isso aí é um podcast e não um congresso internacional de inteligência artificial, fdp.
O cara disse coisas imprecisas, mas a finalidade é comunicar e não dar uma aula. Inclusive, mesmo com imprecisões, ele não falou nenhum absurdo.
Cês estão querendo pika e não estão sabendo pedir.
Incrível apresentação com base matemática sobre o assunto!
Agora o neurônio artificial (programa) nunca será melhor que o neurônio biológico,
pois a carga elétrica tratada no biológico, são sinais analógicos manipulados bio-eletricamente.
Que também não conhecemos sua lógica na totalidade, só sabemos que tem um input e output.
No conceito neurônio artificial temos sinais digitais, com base em um processamento digital, binário 0 ou 1.
É óbvio que é complexo todo o processo da computação no neurônio artificial.
Mas o ponto que saliento é que a pegada no nível biológico é outra, não podemos querer comparar o artificial ao biológico.
😂
Vc esta confundindo 1 neuronio com 1 bit. A modelagem é bem mais complexa do que isso.
Cara neurônio artificial é um nó de entrada, ou um nó da camada escondida, ou um nó de saída. Não é o programa em si, é feito um cálculo de produto vetorial entre os pesos das conexões com os valores do nó atual da conexão, essa é a ideia. Ainda vale ressaltar o passo de aprendizado chamado de bias (viés) para o aprendizado da rede, fora o cálculo de erro associado.
O mundo depende da matemática. Mas no Brasil, importante é ensinar sociologia...
Por que não os dois?
antes fosse sociologia
@@lukegnon porque o dia só tem 24h, e o tempo que se perde "aprendendo" sociologia, poderia ser utilizado para se aprofundar em matemática ou outra coisa realmente útil.
@@jvasss foi só um exemplo. Sabemos como funciona.
@@omatematico9362Brasil é uma grande fazendona. PIB depende do agro porque não temos muitas indústrias. Sabe quem emprega e investe em ciência ? As indústrias . O agro até consome, mas nada comparado se tivéssemos um Vale do Silício aqui. Só que não temos. Preferimos o agro.
Assunto maravilhoso de se ouvir
"a formação matemática do neurônio artificial, ela já tá mais complexa do que a do neurônio biológico" então tá... cadê o modelo matemático do neurônico biológico? Esse modelo que ele descreve foi concebido nos anos 1940, hoje sabemos que o neurônio biológico é muito mais complexo do que isso. A biologia do cérebro é incrivelmente complexa e ainda não é totalmente compreendida. Os modelos matemáticos de neurônios artificiais são simplificações da realidade biológica, projetadas para capturar aspectos específicos do funcionamento neuronal. Aumentar a quantidade de entradas destes modelos não implique em serem mais complexos que o modelo biológico, alias nem são coisas comparáveis, provavelmente o cérebro humano nem é computável.
Nao é algebra linear pura, é algebra linear aplicada.
Essa algebra linear de matrizes não deve chegar nem perto do que tem no Kunze 😂😂😂
Esses modelos já estão em consonância com os computadores quânticos... Interessante. 42 é o próximo nível...
incrível como a biologia humana é otimizada, estamos longes de chegar a performance de um humano em quesito de gerenciamento de recursos.
essa Série de Fourier é algo que eu ainda não consegui entender. Minha matemática de 1º grau não me permite o entendimento.
Mais um PodCast com tema super interessante, excelentes convidados que o entrevistador que não deixa falar. Rogério Vilela fazendo escola.
A internet é muito legal! Toda mundo é PHD em tudo. E os autovetores serve pra quê?
Que bom...tudo o que é feito usando matemática tem furo que a gente pode explorar.
Vai ser uma viagem trepidante.
Redes Neurais Artificiais simulam os neuronios… os passaros foram inspiracao para os avioes, MAS vc nao ve aviao batendo asa certo? Com as RN Artificiais ocorre o mesmo…
Guardada as devidas proporções, os aviões foram inspirados no voo planado das aves.
Núcleo somático soma?
"Tudo é número " - Pitágoras-
Vetores são dimensões?
Tensores de Levi Civita 🙂
Cara o meio acadêmico é muito chato. O pessoal tendo uma conversa bacana e a galera nos comentários tentando pagar de fodão que sabe mais que os caras... grandes merda. Como se o conhecimento estivesse apenas nas universidades...
Criticar e discordar dos outros é normal no meio acadêmico. Quando essas críticas são bem fundamentadas, isso é muito saudável, porque assim a gente aprende e se aproxima da verdade.
Engraçado que até imagino o tipo de perfil da pessoa que acha ruim quando alguem discorda dela.
Então usamos matemática para emular um neurônio biológico? Simplesmente fascinante…
A gente usa matemática pra qualquer coisa.... Tudo pode ser modelado matematicamente, é a ferramenta mais poderosa que temos... Se existir algo que não pode ser modelado matematicamente é porque ainda não o compreendemos completamente.
Perder emprego pra IA,e uma puta falta de sacanagem
Conteúdo ouro 🥇🥇🥇
Pessoal dos comentários tá chatérrimo com esse pseudo-tecnicismo pra pagar de sabido, sendo que obviamente é um resumo de redes neurais em poucos minutos e não um curso de faculdade completo. Dá um tempo e tenha mínima capacidade de abstração.
A matemática é linda
Ouviram o galo cantar, mas não sabem onde.
Kernel...
Fourrier será que sabe essas coisas! Duvido Serjao saber o básico.
Meu Deus como eu sou burro!
Meu medo não é de quem se acha burro, e sim de quem acha que sabe de tudo igual os convidados ai do corte... Tamo junto amigo, eu também me considero burro para caralho.
A prenda Matriz! Serjão mais por fora que umbigo de vedete. Transformac😢lineares e produtos de matriz andam juntas serjao.
Penso que não seja bem assim. 99% do trabalho anterior do Serjão (geologia de petroleo) é baseada em matematica.
Não subestime a inteligencia alheia.
É diferente de host que não deixa o convidado falar.
Felipe Hime, vai debater com o maior QI do Brasil?
Mas, por acaso o Felipe errou?
O pessoal que acredita nele é o mesmo que se gaba de ter tirado 10 no teste de QI.
Esses 2 não manjam nada 😂😂😂.
Para quem tem mais de 130 de qi NAO assista esse video. Cringe demais. (Se vc nao tem esse qi, nao se preocupe que vc vai ate achar ... "legal" )