[Cortes de Disciplinas]Inteligência Artificial e GeoIA: entendendo com as bonecas russas

PorAbimael Cereda Junior

Análise Espacial, Cortes, Geoprocessamento, Geotecnologias, GIS, SIG

[Cortes de Disciplinas]Inteligência Artificial e GeoIA: entendendo com as bonecas russas

Deep Learning, IA, Redes Neurais? 

Em pouquíssimo tempo, sob o efeito Dunning-Kruger e do FOMO, as redes sociais, a mídia em geral e, claro, os recrutadores, parecem ter compreendido e gerado especialistas em Inteligência Artificial e Deep Learning, para citar somente duas buzzwords. Tal como Geoprocessamento (“é coisa nossa”, já diria o poeta), Geotecnologias, Sustentabilidade e outros conceitos, são em grande parte incorporados e utilizados de maneira errada e, o pior, como sinônimos. Contudo, que tal parar, respirar, inspirar e  

Segundo a IBM

A IBM assim define: “O Machine Learning (aprendizado de máquinas) é um subcampo da Inteligência Artificial (Artificial Inteligence). O Deep Learning (aprendizagem profunda) é um subcampo da aprendizagem de máquinas e as redes neurais (Neural Networks) constituem a espinha dorsal dos algoritmos de Deep Learning. Na verdade, é o número de camadas de nós, ou profundidade, das redes neurais que distingue uma única rede neural de um algoritmo de aprendizagem profunda, que deve ter mais de três.”

Leia o artigo completo “AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning vs. Neural Networks: What’s the Difference?” em https://www.ibm.com/cloud/blog/ai-vs-machine-learning-vs-deep-learning-vs-neural-networks

📽 Este vídeo faz parte da série “cortes de disciplinas e cursos”, onde busco comparitlhar conhecimento com pequenos trechos das aulas que ministro.

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Sobre os “Cortes de Disciplinas e Cursos”

Como o próprio nome da série explicita, “Cortes de Disciplinas e Cursos” traz em pequenas pílulas temas, conceitos, discussões e aplicações da Ciência Geográfica e suas Tecnologias: a Inteligência Geográfica aplicada na Agricultura Digital, Cidades Inteligentes e Educação.

Assista agora a um recorte da disciplina “Análise Espacial de Dados Geográficos para Agricultura de Precisão”, do curso de pós-graduação em Agricultura de Precisão da FAZU, Uberaba. 

Sob responsabilidade do Prof. Dr. Abimael Cereda Junior, esta disciplina tem como objetivos:

1. Compreender os principais conceitos da Análise Espacial, incluindo a Estatística Espacial e Geoestatística
2. Discutir os principais Modelos de Dados e Metodologias para Estatística Espacial, Geoestatística e Inferência Geográfica
3. Aplicar os conhecimentos em exercícios práticos em um Sistema de Informações Geográficas
4. Criar aplicações próximas ao mundo do trabalho e de pesquisa em Agricultura de Precisão