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YOLA DIZ QUE FOI VÍTIMA DE CLONAGEM DE VOZ FEITA POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Elon Musk revelou novas informações sobre o robô humanoide da Tesla, chamado *Optimus*. Ele anunciou que a produção de baixo volume está prevista para começar em 2025, para uso interno na Tesla, com uma possível produção em massa para outras empresas em 2026【6†source】【7†source】.

O *Optimus* foi projetado para realizar uma variedade de tarefas cotidianas, como carregar pacotes, passear com animais de estimação, cuidar de crianças e até servir drinks. Musk indicou que o preço do robô pode ficar entre $20.000 e $30.000 a longo prazo【7†source】. Durante um evento recente, uma demonstração mostrou os robôs realizando ações simples, como acenar, segurar copos e interagir com os participantes de maneiras básicas, o que suscitou dúvidas sobre sua prontidão para tarefas mais complexas【7†source】.

Apesar dessas demonstrações mais simples, Musk reiterou que o objetivo é desenvolver um robô que consiga navegar pelo mundo e realizar tarefas sem a necessidade de uma programação detalhada【6†source】.

Essas informações demonstram a visão ambiciosa de Musk para o futuro da robótica, com a expectativa de que os robôs humanoides desempenhem papéis significativos na automação de tarefas domésticas e industriais.

Fonte: Mr. Gelson JacintoMr. Gelson Jacinto Gelson Jacinto

®Deep Learning
Quando se trata de Deep Learning, acho que ninguém simboliza melhor a área do que Geoffrey Hinton, o pai do Deep Learning.
Ele até cunhou o termo!
Suas maiores contribuições para o campo: 1986 - Inventa as máquinas Boltzmann - 1985 - Propõe um novo algoritmo de aprendizagem para máquinas Boltzmann - 1986 - É creditado como um dos inventores do algoritmo Back-propagation - 1991 - Inventa a Mistura de Especialistas - 2006 - Propõe um algoritmo para treinar Deep Belief Nets. Este é o artigo que deu origem ao termo “Deep Learning” - 2006 - Mostra como construir Autoencoders com Redes Neurais - 2008 - Inventa o t-SNE, uma nova técnica para redução de dimensão - 2009 - Apresenta algoritmo para treinar máquinas Deep Boltzmann - 2009 - Treina máquinas Boltzmann restritas e redes de crenças profundas com o conjunto de dados CIFAR-10 - 2010 - Mostra o melhor desempenho das Máquinas Boltzmann Restritas com ReLU - 2011 - Mostra como construir um modelo de texto generativo com Redes Neurais Recorrentes - 2012 - Inventa o RMSprop em palestra de curso (!!!) - 2012 - Propõe a técnica Feature Dropout para melhorar redes - 2012 - Sugere descida gradiente em minilote em palestra do curso - 2012 - Deep Learning para reconhecimento de fala - 2014 - Revoluciona as capacidades de visão computacional com AlexNet (o artigo mais citado de toda a sua carreira) - 2014 - Propõe a técnica Dropout para reduzir o overfitting - 2014 - disponibilização do conjunto de dados CIFAR 10 - 2015 - Inventa a Rede de Destilação para reduzir o tamanho dos modelos - 2016 - Ele inventa a técnica Layer Normation (usada em todas as arquiteturas Transformer - 2017- Propõe CapsNets, ou redes Capsule visando superar algumas limitações das CNNs, principalmente na área de compreensão das relações hierárquicas entre objetos e suas partes dentro de uma imagem - 2022 - Apresenta uma nova alternativa ao algoritmo Back-propagation: o algoritmo Forward-forward Agora...

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