Ruby é uma linguagem de programação dinâmica e de alto nível, usada para desenvolver uma variedade de aplicativos de software. Por outro lado, Ruby on Rails é um framework de desenvolvimento de aplicativos da web construído na linguagem Ruby.

Histórico e Aplicação

O Ruby on Rails foi criado em 2004 por David Heinemeier Hansson em cima da linguagem Ruby inventada por Yukihiro “Matz” Matsumoto em 1995. A versão mais recente do framework é a 6.1.3, lançada em março de 2021, que traz diversas melhorias em segurança, desempenho e facilidade de uso.

Algumas das empresas que utilizam o Ruby on Rails incluem Airbnb, GitHub, Basecamp, Shopify, Hulu e SoundCloud. Além disso, diversas startups têm optado por esse framework devido à sua eficiência e facilidade de uso, além de sua comunidade ativa e colaborativa.

Interpretadores de Ruby

Ruby, como linguagem, tem algumas implementações diferentes. Esta página discutiu a implementação de referência, na comunidade geralmente chamada de MRI (“Matz’s Ruby Interpreter”) ou CRuby (já que é escrita em C), mas também existem outras. Eles costumam ser úteis em determinadas situações, fornecem integração extra com outros idiomas ou ambientes ou possuem recursos especiais que a ressonância magnética não possui.

• JRuby é Ruby no topo da JVM (Java Virtual Machine), utilizando os compiladores JIT otimizados da JVM, coletores de lixo, threads simultâneos, ecossistema de ferramentas e vasta coleção de bibliotecas.
• Rubinius é ‘Ruby escrito em Ruby’. Construído sobre o LLVM, o Rubinius ostenta uma máquina virtual bacana na qual outras linguagens também estão sendo construídas.
• TruffleRuby é uma implementação Ruby de alto desempenho sobre GraalVM.
• mruby é uma implementação leve da linguagem Ruby que pode ser vinculada e incorporada em um aplicativo. Seu desenvolvimento é liderado pelo criador do Ruby, Yukihiro “Matz” Matsumoto.
• IronRuby é uma implementação “totalmente integrada com o .NET Framework”.
• MagLev é “uma implementação Ruby rápida e estável com persistência de objeto integrada e cache compartilhado distribuído”.
• Cardinal é um “compilador Ruby para Parrot Virtual Machine” (Perl 6).

Ruby on Rails em IA (Inteligência Artificial)

Na área de Inteligência Artificial, a linguagem pode ser utilizada para construir chatbots, processamento de linguagem natural e análise de dados. Em Machine Learning, é possível usar Ruby on Rails para construir algoritmos de aprendizado de máquina, enquanto na Internet das Coisas pode ser usada para controlar dispositivos remotos e coletar dados.

Por exemplo, é possível criar um aplicativo web usando o Ruby on Rails que usa um modelo de Machine Learning treinado para fazer previsões sobre o comportamento do usuário ou recomendar produtos personalizados com base em suas preferências de histórico de compras. O aplicativo pode ser projetado para coletar dados de usuário em tempo real e integrar esses dados com o modelo de Machine Learning para fornecer previsões e recomendações mais precisas e personalizadas.

Para implementar isso em Ruby on Rails, o programador pode usar uma biblioteca como o scikit-learn, que é uma biblioteca popular de Machine Learning em Python, mas que pode ser integrada com o Ruby on Rails por meio de um wrapper chamado SciRuby. O programador também pode usar outras bibliotecas e ferramentas de Machine Learning que têm suporte para Ruby, como o H2O, que é uma plataforma de Machine Learning de código aberto com uma API para Ruby.

Ruby on Rails em IoT (Internet das Coisas – Internet of Things)

Os wearables são dispositivos eletrônicos vestíveis que podem ser integrados com outras tecnologias para melhorar a experiência do usuário. Um exemplo de aplicação prática de Ruby on Rails em wearables é o uso dessa linguagem para desenvolver aplicativos móveis que se conectam com esses dispositivos.

Por exemplo, imagine um aplicativo para smartwatch que monitora a atividade física do usuário, como a contagem de passos e as calorias queimadas. Com RoR, é possível criar um backend que armazena esses dados e os sincroniza com outros dispositivos, como smartphones e laptops. O aplicativo pode usar essa informação para fornecer feedback personalizado ao usuário, ajudando-o a atingir seus objetivos de saúde e fitness.

Outro exemplo seria o uso do Ruby on Rails em dispositivos vestíveis de monitoramento de saúde, como pulseiras inteligentes. Esses dispositivos podem coletar dados sobre a frequência cardíaca, a qualidade do sono e a pressão arterial do usuário e enviar esses dados para um servidor na nuvem. Com Ruby on Rails, é possível criar um backend que processe esses dados e forneça insights valiosos sobre a saúde do usuário, como o progresso ao longo do tempo e possíveis preocupações médicas que possam ser identificadas.

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JavaScript é usada principalmente para desenvolvimento web, especialmente para criar interfaces de usuário interativas e aplicações baseadas em navegador. Uma das principais vantagens dessa linguagem é a capacidade de desenvolver aplicativos web altamente responsivos, sem exigir que o usuário recarregue a página. Além disso, o é facilmente integrado com outras tecnologias web, como HTML e CSS.

O JavaScript é amplamente utilizado, por exemplo, no Google Maps, Facebook, Twitter e YouTube, para terem interfaces de usuário dinâmicas e mais responsivas. Além disso, é usado em muitas bibliotecas e frameworks populares, como React e AngularJS, que ajudam a tornar o desenvolvimento web mais fácil e eficiente.

Alguns programadores famosos que utilizam JavaScript incluem Ryan Dahl, criador do Node.js; Douglas Crockford, autor do livro “JavaScript: The Good Parts”; e John Resig, criador da biblioteca jQuery.

Vantagens do JavaScript

Comparado a outras linguagens de programação, o JavaScript tem várias vantagens. Por exemplo, é uma linguagem de programação interpretada, o que significa que não é necessário compilá-la antes da execução. Além disso, o JavaScript é uma linguagem de programação dinamicamente tipada, o que significa que as variáveis não precisam ser declaradas com um tipo de dado específico. Isso torna o desenvolvimento de aplicativos mais rápido e flexível.

História do JavaScript

O JavaScript foi criado por Brendan Eich em 1995, enquanto trabalhava na Netscape Communications Corporation. Inicialmente chamado de Mocha, a linguagem foi posteriormente renomeada para LiveScript e, finalmente, JavaScript. Desde então, várias versões do JavaScript foram lançadas, incluindo ECMAScript 6, que introduziu novos recursos, como classes e aprimoramentos para manipulação de arrays.

Desafios do JavaScript

Erros comuns de programadores podem incluir problemas de sintaxe, escopo de variáveis, erros de lógica e desempenho. Para solucioná-los, programadores podem usar ferramentas como Github e Stack Overflow, que fornecem fóruns de discussão e repositórios de código-fonte, respectivamente. Ao postar uma pergunta ou problema, outros desenvolvedores podem ajudar a identificar e corrigir erros.

Aplicações do JavaScript

JavaScript é uma linguagem amplamente utilizada em tecnologias emergentes como Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML), Internet das Coisas (IoT) e Tecnologias Vestíveis (wearables).

Na IA, JavaScript pode ser usado para desenvolver chatbots e outras aplicações de processamento de linguagem natural. Na ML, JavaScript é utilizado para criar algoritmos de aprendizado de máquina em navegadores web.

Na IoT, JavaScript pode ser usado para controlar sensores e atuadores em dispositivos conectados à internet. E, em tecnologias vestíveis, JavaScript é utilizado para desenvolver aplicativos para smartwatches e outros dispositivos wearable.

Conclusões sobre o JavaScript

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O Auto GPT é uma ferramenta capaz de gerar textos automaticamente, utilizando um modelo de linguagem chamado Generative Pre-trained Transformer (GPT). Esse modelo é alimentado com grandes conjuntos de dados para aprender a escrever em diferentes estilos e idiomas, permitindo que a ferramenta gere textos em alta velocidade e com uma grande variedade de opções de estilo.

De acordo com um artigo publicado pelo portal Marketing Land, a utilização do Auto GPT pode trazer uma série de benefícios para as empresas, como aumento da eficiência na produção de conteúdo, maior alcance e engajamento nas redes sociais, aumento da visibilidade nos resultados de busca e melhoria da qualidade do conteúdo em geral.

Uma das principais vantagens do Auto GPT é a rapidez na geração de conteúdo. Em questão de minutos, é possível criar artigos, resenhas, descrições de produtos, legendas de fotos e muito mais. Isso pode ser especialmente útil para profissionais que precisam produzir conteúdo em grande volume e em um curto espaço de tempo.

Veja a seguir uma lista com os tipos de conteúdos que podem ser gerados através do Auto GPT:

Artigos de blog;
Resenhas de produtos;
Legendas de fotos;
Descrições de produtos;
Títulos e subtítulos de artigos;
Frases para redes sociais;
Roteiros de vídeos;
E muito mais.

No entanto, é importante lembrar que a ferramenta ainda é uma tecnologia automatizada e pode cometer erros. Por isso, é essencial revisar e editar o texto gerado pelo Auto GPT antes de publicá-lo em qualquer plataforma. Além disso, é importante ter em mente que o conteúdo gerado pela ferramenta pode não ser tão original quanto um texto escrito por um ser humano.

Outro ponto a ser considerado é que o Auto GPT pode ser uma ferramenta valiosa para quem deseja expandir sua capacidade de criar conteúdo, mas deve ser utilizada com responsabilidade. Afinal, a produção de conteúdo de qualidade exige criatividade e originalidade, algo que pode ser mais difícil de ser alcançado com o uso exclusivo de uma ferramenta automatizada.

Em resumo, o Auto GPT é uma ferramenta promissora para quem trabalha com produção de conteúdo, mas deve ser utilizada com cuidado e atenção. A combinação da criatividade e originalidade humana com a eficiência e rapidez da inteligência artificial pode ser uma grande vantagem para quem deseja produzir conteúdo de alta qualidade em grande quantidade.

Para saber mais sobre o Auto GPT, é possível acessar sites como o da OpenAI (https://openai.com/), que desenvolve a tecnologia GPT, e também artigos publicados por veículos especializados em marketing digital e tecnologia, como Marketing Land (https://marketingland).

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Uma inteligência artificial é um sistema computacional capaz de simular habilidades cognitivas humanas, que por vezes se concentra em um ramo do conhecimento humano em detrimento dos outros. Por exemplo, a melhor inteligência artificial para se comunicar por texto, por padrão, não consegue criar vídeos; a inteligência artificial especializada em desenhar, via de regra, é quase incapaz de produzir textos – e assim por diante.

Entender o que é essa tecnologia, aprender como utilizá-la e conhecer os perigos que oferece é função de todo ser humano adulto e intelectualmente maduro. Negar sua existência, reclamar da futura perda de empregos e xingar muito no Twitter não vai adiantar em nada e ainda vai expor a fragilidade do ego do serzinho que se tornou um ludita da nova geração.

Então, vamos ao que interessa e conheçamos cinco sites de inteligência artificial que realmente importam:

Chat GPT

É uma inteligência artificial que interage com você por meio de texto e é capaz de manter uma conversa de maneira fluida porque entende quais perguntas decorrem de questionamentos anteriores e quais já lidam com um novo assunto. Porque aprende conforme interage com usuários e foi treinada por humanos utilizando uma modelo de mais de 100 trilhões de blocos de informação – em comparação aos 175 bilhões da versão anterior -, é considerada a rede neural mais avançada do momento.

Open Ai

É a inteligência artificial com a mesma base de dados do Chat GPT, mas que ao invés de te apresentar respostas em texto, as apresenta em forma de imagens. É ideia para artistas e pessoas que precisam de criar recursos visuais de baixo custo. Conheça a Open AI.

Mid Journey

É o maior competidor da Open Ai e que, apesar de não ter sido treinada com uma quantidade de informações tão gigantesca, apresenta resultados mais realistas, embora tenha um tempo de resposta mais lento. Conheça o Mid Journey.

Eye Contact

Criado pela empresa Nvidia, esta inteligência artificial altera chamadas de vídeo para parecer que quem está com a tecnologia ativada está sempre olhando para a câmera. Isso ajuda humanizar interações remotas porque, para quem está do outro lado da chamada de vídeo, parece que está sempre sendo olhada no fundo dos olhos. É ótimo para quem trabalha no ambiente corporativo lendo scripts de palestras ou com apresentações a grandes grupos sem saber em que ponto da tela concentrar o olhar. Conheça o Eye Contact.

Assembly AI

AssemblyAI entende e transcreve o áudio de vídeos, podcasts e músicas para que você o visualize em formato de texto. Para quem trabalha criando conteúdo online e precisa adicionar legenda aos seus vídeos ele é ideal.  Conheça a Assembly AI.

Super Meme

É um criador de memes para quem precisa de adicionar um pouco de humor ao conteúdo que posta on-line. Para marcas que buscam criar conteúdo com menos cara de agência de marketing e mais aparência de que foi criado por pessoas reais ele é ideal. Conheça o Super Meme.

Unscreen

Para quem quer editar fotos e vídeos, mas não sabe utilizar programas como Photoshop ou Final Cut Pro esta é a inteligência artificiar que vai te ajudar a remover a imagem de fundo para que você posicione o objeto da sua mídia onde você quiser. Conheça o Unscreen.

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Confira meu artigo original sobre o Chat GPT!

O que o Chat GPT 4 tem de novo

Dentre as novas atualizações, destaca-se também a segurança. De acordo com a Open AI, o GPT-4 tem 82% menos probabilidade de responder a solicitações de conteúdo proibido e 40% mais chances de produzir respostas factuais do que o GPT-3.5.

O Chat GPT-4 é mais confiável, criativo e capaz de lidar com instruções melhor que a sua versão anterior. O conjunto de dados, agora, é muito maior que a versão anterior, o 3.5, o que permite, por exemplo, interagir com novas formas, recursos e funcionalidades da IA.

O quesito ‘memória‘ também chama bastante atenção na sua nova versão. Enquanto o Chat GPT – 3.5 é capaz de lembrar de aproximadamente 8 mil palavras e manter uma discussão fluída dessas palavras, a versão 4.0 é capaz de manter uma conversa com até 64 mil palavras, sem a necessidade de explicar o contexto do assunto que se deseja saber. Muito legal, não é mesmo ?

A compreensão de imagens é, sem dúvidas, uma das melhores novidades dessa nova versão. Sim. Agora, além do usuário enviar dúvidas em textos/palavras, é possível carregar uma imagem e a partir dela entender todo um contexto por trás.

Evolução em Machine Learning

Sem dúvidas a nova versão do Chat GPT-4 foi otimizada para trazer melhores resultados e fluidez por meio de um aprendizado sem supervisão, que se refere à capacidade de um modelo learning machine, no qual são geradas ‘tarefas’ antes não vistas.

É importante destacar que nessa nova versão, os assinantes ainda possuem o risco de encontrar informações falsas, tal qual a versão anterior. Porém, essa margem de erro é muito menor, com 40 % a mais de veracidade. Diferentes frentes foram testadas, como tecnologia, matemática, ciências, etc, e os resultados obtidos na nova versão surpreendeu os usuários em termos de assertividade.

O que esperar da Open AI

É evidente que com o avanço da Inteligência Artificial, modelos de linguagem como esse tende a se tornar cada vez mais preparado para lidar com tarefas ainda mais complexas, conforme anunciado pela Open AI. Novas atualizações e informações serão disponibilizados pela Open AI, por isso é importante ficar atento à todos os detalhes e acompanhar em primeira mão esses novos recursos.

Para mais notícias acerca de inteligência artificial, confira minha página no portal Tecnoveste. Toda semana, eu trago novidades escritas nesse link. Você também pode assistir ao nossos vídeos nas redes sociais do Tecnoveste. Isso só é possível pela dedicação dos tecnovesters. Estamos juntos. Obrigado. Vamos em frente. Até a próxima.

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Pra agendar uma aula no Preply é muito fácil, por isso também que a startup tem se fortalecido diante dos competidores do setor. Uma base tecnológica consistente e a qualidade dos professores da plataforma fazem jus aos 100 milhões de dólares que recebeu como financiamento em “venture capital” (capital de risco).

Criada em 2012, a Preply tem como fundadores os ucranianos Kirill Bigai, Dmytro Voloshyn e Serge Lukyanov, que , apesar da guerra, conseguiram continuar construindo um negócio verdadeiramente global, expandindo a equipe para mais de 400 funcionários de 58 nacionalidades diferentes em 30 países no mesmo período.

Já em em 2020, durante a pandemia, que a Preply passou a se tornar uma potência global de e-learning em um mercado online de aprendizado de idiomas que conecta mais de 32.000 tutores que ensinam mais de 50 idiomas a centenas de milhares de alunos em 180 países de todo o mundo.

Como as conexões são sugeridas por meio de um algoritmo de aprendizado de máquina (machine learning), fica mais fácil para os professores recomendados criarem planos de aula personalizados e se adequarem aos orçamentos, cronograma e conhecimento dos estudantes.

Em seu negócio de aprendizado de idiomas Business to Business (B2B), a Preply tem como clientes empresas do calibre de Bytedance (TikTok), Mercedes e McKinsey. Algumas dessas marcas começaram inclusive a trabalhar com a plataforma em apenas um dos escritórios e agora oferecem a ferramenta para os seus funcionários em diferentes partes do mundo.

Do lado do consumidor, o número de pessoas que usam o aplicativo Preply cresceu quatro vezes nos últimos dois anos e, em muitas regiões, os usuários gerais quase dobraram ano a ano. A quantidade de alunos que estão aprendendo na plataforma excede a quantidade de estudantes matriculados nas universidades da Ivy League, nos Estados Unidos. A plataforma planeja ainda conquistar cada vez mais o mercado de aprendizado de idiomas online, que deve atingir US$ 47 bilhões até 2025, segundo a HolonIQ.

Já no mercado brasileiro, conforme dados coletados pela Preply dentro de sua própria plataforma, 66% dos alunos estão estudando inglês. A língua portuguesa está entre as mais estudadas no país, sendo que a maioria das pessoas aprende o idioma em função de serem estudantes estrangeiros e viverem no local ou de serem relocadores/expatriados. Além disso, o português está entre as 11 línguas mais populares e estudadas da Preply, com um crescimento de 60% ano a ano.

Quem são os investidores

A Owl Ventures, empresa com sede no Vale do Silício, é a maior investidora em tecnologia educacional do mundo com mais de US$ 1,2 bilhão em ativos sob sua gestão.  Para Ross Darwin, diretor da Owl Ventures, as expectativas são bastante positivas em fazer essa parceria com a Preply, que está em sua próxima fase de crescimento. “Estamos empolgados com o impulso contínuo dos negócios de consumo e com a sua nova oferta de aprendizado de idiomas para as companhias, que dependem cada vez mais de forças de trabalho internacionais”.

Segundo Kirill Bigai, co-fundador e CEO da Preply, a empresa se tornou a marca líder mundial em aulas de idiomas ao vivo e a plataforma preferida de muitos tutores que ensinam online. “Com esse investimento adicional, planejamos continuar aumentando a nossa presença nos Estados Unidos, na Europa, e em alguns países da América Latina, como o Brasil, dobrando o número de matches entre alunos e tutores e cumprindo a nossa promessa de conectar a maior comunidade de aprendizado de línguas estrangeiras ao vivo do mundo.”

Apoiando a Ucrânia

Embora os principais escritórios da Preply estejam nos Estados Unidos e na Europa, os fundadores são de Kiev, capital da país ucraniano. Nos últimos meses, a força de trabalho global da empresa lançou uma série de iniciativas para apoiar o país na guerra contra a Rússia, como a campanha “Mensagens para a Ucrânia”, que já ajudou a traduzir mais de 8.000 mensagens de apoio aos moradores do local. A plataforma também auxiliou os seus funcionários a evacuarem a capital do país e está oferecendo um programa gratuito de assistência linguística para ucranianos que cruzam fronteiras e precisam aprender um novo idioma.

O post Startup ucraniana Preply recebe 50 milhões para continuar facilitando o ensino de idiomas on-line apareceu primeiro em Tecnoveste.

Durante o evento, será possível conferir o drone Arator 5B, com raio de alcance de até 2km, permitindo o mapeamento de até 800 hectares por voo;  RPA Echar 20D, com tecnologia de voos BVLOS (Beyond Visual Line of Sight); o eBee X, da senseFly, perfeito para o mapeamento de áreas, dada à sua capacidade de criação de mapas térmicos e segurança na coleta de dados; o drone SMX Systems, feito para entregas de emergência de medicamentos em áreas remotas e de difícil acesso. O destaque ficará para o primeiro Drone Híbrido Brasileiro, da XMobots, o Nauru 500C, o primeiro drone ANAC a voar acima de 400 ft e raio de alcance superior a 500 metros.

Fundada em 2007, a XMobots conta com mais de 45 funcionário dedicados à fabricação de RPAs (Aeronaves Remotamente Pilotadas) e de tecnologias que auxiliam na entrega de resultados. Por desenvolverem toda a mecânica, hardware e software presente em seus drones, os equipamentos que levam a marca XMB se tornaram conhecidos por sua robustez estrutural e confiabilidade em todas as etapas do voo.

Ademais, serão organizadas também rodadas de negócios, mediante agendamento antecipado entre as empresas que participarem da mostra e os visitantes do evento e o evento terá também alguns fóruns:
• 8º Forum Empresarial de Drones, com a presença de entidades reguladoras
• 1° Fórum de Observação da Terra – Soluções e Aplicações
• 1º Fórum de Soluções Geoespaciais para Smart Cities

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Falando assim, até parece coisa de filme de ficção científica, onde androides com acesso infinito de dados e inteligência como a nossa são personagens principais. Mas é mais real que isso; inteligência artificial é algo que está muito próximo de nós, o tempo todo, como o Google Tradutor, por exemplo. É o caso das redes neurais, que estão por trás de aplicativos de edição tal como o Oops Cam.

Elas funcionam como uma forma de machine learning (como os algoritmos), onde o computador (no caso, o aplicativo) aprende a performar uma determinada ação de acordo com análise de dados e exemplos, reconhecendo milhões de imagens ao mesmo tempo e buscando padrões. Uma rede neural é baseada no funcionamento do cérebro humano e consiste em milhões de processadores densamente interconectados por onde os dados passam. E assim são formadas as imagens que vemos circulando a internet.

O debate sobre IA vem ocorrendo há décadas, suas consequências a curto e longo prazo são discutidas entre cientistas, filósofos e até em salas de aula do ensino médio. É importante pensar no que pode acontecer de negativo na sociedade se as pesquisas sobre inteligência artificial avançarem até um ponto em que cresçam por si mesmas. Atualmente, já é algo que dá alguma dor de cabeça. Aplicativos que trabalham por machine learning coletam dados cada vez que são abertos e esses dados são armazenados. E o que acontece com eles?

Vale lembrar sobre o caso da Cambridge Analytic, ocorrido em 2015, onde a empresa foi banida do Facebook por violar informações de cerca de 50 milhões de usuários, capturando e vendendo dados a partir de um aplicativo de testes. Uma investigação conjunta entre o The New York Times e o The Observer foi o que desmascarou toda a história, e ambos a trataram como um assunto delicado, tanto pela violação dos dados quanto pela discussão que isso desencadeia.

Afinal, estamos todos disponibilizando informações restritas o tempo todo na internet, para quaisquer empresas que consigam acesso. Essas informações são analisadas e usadas para diversos fins, como marketing e política (como é o caso da Cambridge Analytic, que estava trabalhando para o atual presidente dos EUA, Donald Trump), o que, de certa forma, nos manipula a agir de determinadas maneiras.

É extremamente necessário que esses assuntos sejam discutidos em todas as esferas: até que  ponto a forma como utilizamos as redes sociais, os aplicativos e a própria internet são beneficiados ou não? Como de fato funcionam as ferramentas que utilizamos? Para onde vão todos os nossos dados? E especialmente, quais as consequências de tanto desprendimento e inconsequência que geram a nossa sociedade atualmente?

Como se chama o aplicativo que te deixa com cara de velho / velha? Face App!

O post Aplicativo ‘Oops Cam Art Filter’ e as redes neurais – inteligência artificial a um clique apareceu primeiro em Tecnoveste.

Temi é, também, o nome do robô que funciona como um assistente pessoal e pode ser controlado por aplicativo (Android e iOS). Além de ser motorizado como o BB8 e ter uma tela para fazer vídeo conferências, o robozinho tem a capacidade de seguir uma pessoa, reconhecer rostos e interagir com humanos de maneira interativa e dinâmica.

Graças a funções como mapeamento em 3D, navegação para locomoção, detecção de rastreamento de usuário, conexão Wi-Fi e Bluetooth, este é o robô mais próximo da Rosie (androide da Família Jetson). Por causa das suas capacidades de inteligência artificial, código aberto e machine learning com o hardware poderoso que ele já tem, pode ser melhorado ao longo dos meses sem necessidades da compra de acessórios.

Premiado como o como melhor dispotivo do Mobile World Congress de 2018 e como o melhor robô da CES 2019, o robô Temi pesa apenas 12 quilos, tem 1 metro de altura, roda em Linux, tela de LCD reclinável e sensível ao toque, conta com um CPU ARM de 6 cabeças, além de LIDAR de 360 graus, duas câmeras de profundidade, 2 câmeras RGB, 5 sensores de proximidade – entre outros.

Além disso, seu software, o Temi OS, tem SDK disponível para desenvolvedores que queriam desenvolver aplicativos para o dispositivo, tem capacidade de reconhecimento de voz, de transcrever sentenças enviadas por comando de voz e transformar textos em sons. Ao preços de 1.500 dólares, ainda não há previsão de chegada ao Brasil, mas é um item de tecnologia que eu com certeza gostaria de pedir para me enviar pelo Shipito.

O post TEMI: finalmente um robô inteligente para transformar sua vida pessoal e profissional apareceu primeiro em Tecnoveste.

O Machine Learning Experience é uma comunidade criada com intuito de compartilhar conteúdos relacionados ao tema e promover a intereção entre especialistas do mercado de machine learning, data science, big data, inteligência artificial e cultura data-driven.

Hoje, 18 de dezembro de 2018, das 18:30 até 21:30, haverá paleestras de  e no Inovabra – inscreva-se aqui. O Inovabra é um ecossistema, financiado pelo Bradesco, formado por 8 programas de inovação:

1. Startups
2. Investidores
3. Mentores
4. Educadores 
5. Equipes internas do Bradesco
6. Empresas
7. Parceiros no Brasil
8. Programadores

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• Expandindo a verficação de fotos e vídeos
• Expandindo o programa de verificação de fatos para novos países
• Aumentando o impacto da verificação de fatos usando novas técnicas, incluindo a identificação de conteúdos duplicados
• Tomando medidas contra Páginas e domínios que disseminam notícias falsas além de suas fronteiras
• Melhorando a mensuração do trabalho e a transparência por meio de parcerias com acadêmicos

Expansão do programa de verificação de fatos em mais países

Desde que lançou o programa de verificação de fatos, o Facebook já o expandiu para 14 países e tem planos de levá-lo para mais lugares até o fim do ano. Esses verificadores de fatos certificados e independentes classificam a precisão das matérias no Facebook, ajudando a reduzir a distribuição de histórias classificadas como falsas em uma média de 80%.

Expansão da verificação de fotos e de vídeos

Um desafio na luta contra a desinformação é que ela se manifesta de formas diferentes dependendo dos tipos de conteúdo e país. Para enfrentar esse desafio, O Facebook expaiu o teste para verificar fotos e vídeos a quatro países. Isso inclui imagens que são manipuladas (por exemplo, um vídeo que é editado para mostrar algo que realmente não aconteceu) ou retiradas do contexto (por exemplo, uma foto de uma tragédia anterior associada a um conflito atual diferente).

Aplicação de novas técnicas

Com mais de um bilhão de conteúdos publicados todos os dias, fica impossível para os verificadores de fatos revisarem cada história individualmente. Então, o Facebook procura novas maneiras de identificar notícias falsas e agir em uma escala maior. Entre elas estão:

• Machine learning: ajuda a identificar conteúdos duplicados de notícias já contestadas. Por exemplo, um verificador de fatos na França marcou como falsa a alegação de que é possível salvar uma pessoa sofrendo um derrame usando uma agulha para picar seus dedos e tirar sangue. Isso permitiu identificar mais de 20 domínios e mais de 1.400 links espalhando essa mesma alegação.
• Parceiros de verificação de fatos para usar a Claim Review, da Schema.org: uma estrutura de código aberto usada por várias empresas de tecnologia e organizações de verificação de fatos. Isso facilitará para os verificadores compartilhar avaliações com o Facebook e nos ajudará a responder mais rapidamente, especialmente em tempos de crises.

Adoção de medidas concretas 

Historicamente, o Facebook usa classificações de verificadores de fatos para identificar Páginas e domínios que compartilham repetidamente notícias falsas. Em seguida, age reduzindo sua distribuição e removendo sua capacidade de gerar receita. Para ajudar a conter a interferência estrangeira no discurso público, usa machine learning para ajudar a identificar e reduzir o alcance orgânico de Páginas estrangeiras que provavelmente espalharão boatos com motivação financeira para pessoas em outros países.

Mensuração e Accountabily nas Eleições

Em abril de 2018, o Facebook anunciou uma nova iniciativa para ajudar a fornecer pesquisas independentes sobre o papel das redes sociais nas eleições, assim como na democracia em geral. A comissão de pesquisa sobre eleições está no processo de contratação de equipe e estabelecimento de procedimentos legais e organizacionais necessários para se tornar totalmente independente. Nas próximas semanas, a comissão lançará um site e, em seguida, seu primeiro pedido de propostas de trabalho para medir o volume e os efeitos da desinformação no Facebook.

Atualmente, o Facebook trabalha com a comissão para desenvolver conjuntos de dados com privacidade protegida que incluirão uma amostra de links com os quais as pessoas se engajam no Facebook. Os acadêmicos selecionados pela comissão poderão estudar esses links para entender melhor os tipos de conteúdo que estão sendo compartilhados no Facebook. Com o tempo, essa pesquisa validada externamente ajudará a acompanhar progresso de verificação das fake news.

O post O que o Facebook está fazendo para combater as Fake News? apareceu primeiro em Tecnoveste.

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O sistema Nanit um aparelho em formato de abajur capacitado com sensores e câmeras que pode ser integrado a um aplicativo. Você pode comparar o aparelho Nanit e contratar planos pagos para ter acesso à funcionalidades avançadas do sistema Nanit: monitoramento de sono, registro de vídeos da últimas noites de sono, montagens de timelapse com filme da noite de sono e ferramentas de colaboração e compartilhamento.

Veja o post completo no blog do Tecnoveste no Correio Braziliense.

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Gartner

Por que falar do Gatner?

Por que as tendências tecnológicas no mercado digital para os próximos 5 anos, até 2020, são feitas por ele. As três primeiras dizem respeito aos mundos reais e virtuais. Isso mesmo, eles se comunicarão constante e ininterruptamente, onde a internet das coisas (internet of things – IoT) é a vedete do momento. As demais tendências dizem respeito à infraestrutura e arquitetura na TI e de como elas terão que suportar os negócios e os agentes inteligentes para a realização de todas as tomadas de decisão.

internet das coisas

Os agentes inteligentes dos quais me referi são o que chamamos de algoritmos. Eles são o cerne, sempre foram, de toda essa revolução. Os algoritmos definem os rumos dos negócios baseados em análise de comportamento digital de cada um ou cada coisa que está conectada na rede global. à partir daí é que a indústria se movimenta para criar soluções para a sociedade.

Vejamos então quais as tendências que o Gartner nos permite conhecer, para que possamos tomar as nossas decisões profissionais, de investimentos, de capacitação e decisões:

rede dispositivos

Rede de dispositivos:

Com a expansão dos pontos de conexão, os endpoints, associados a uma URL, tudo poderá ser acessado, como se pudéssemos ter consciência de tudo o que nos rodei, claro, com a ajuda de dispositivos eletrônicos. Isso promoverá o acesso a dados e publicações pessoais e de governo, instantaneamente. Essa rede inclui dispositivos móveis, wearables, dispositivos eletrônicos de consumo e para residências, dispositivos automotivos e de meio ambiente – como sensores na internet das coisas (IoT). O mundo pós-mobile. Automação Residencial, lembram-se de Os Jetsons? Pois é, através da internet das coisas, muitas das tecnologias residenciais estarão sendo possíveis.

user experience

Ambiente de experiência do usuário:

A rede de dispositivos vai criar um ambiente de continua experiência, aumentando e intensificando o uso e análise de dados e informações. A UX (experiência do usuário – User eXperience),  pode muitas vezes ser a diferença entre o sucesso e o fracasso de um projeto. Sistemas tecnológicos imersivos unindo realidade aumentada e a continuidade da fluidez dos dados no uso de dispositivos diversos, envolvendo tempo e espaço, misturando realidade e virtualidade. Isso vai fazer com que além de se preocuparem com os aplicativos, as empresas precisarão dar atenção nos seus sistemas para a interatividade e troca de informações entre todos, todos os dispositivos: cafeteira, teto solar, geladeira, telefone, condicionador de ar, porta, carro, etc.

printer 3d

Materiais de impressão 3D:

Já são utilizados diversos tipos de materiais em impressoras 3D, alguns tão tecnicamente designados que ficaria fora de foco mencioná-los, mas tem materiais como: ligas de níquel, fibra de carbono, vidro, tinta condutora, eletrônicos, produtos farmacêuticos e materiais biológicos.  Todo esse universo de materiais têm provocado o aumento da demanda e das necessidades do usuário e a expansão de industria de matérias primas e de geração de uma nova linha de especializações profissionais para esse mercado.

informação de tudo

Informação de tudo:

Toda a informação sobre tudo no mundo sempre existiu, mas nunca houve a oportunidade de conectar esses dados e torná-los completos, conexos, acessíveis. Graças à ferramentas semântica, ao avanço dos bancos de dados para uma interpretação gráfica do comportamento de seus atributos, mais as técnicas deanálise de classificação de dados e outras técnicas para análise de informações tudo isso vai ser organizado para dar um sentido mais amplo, muito mais importante que apenas conhecer mas saber além disso, mais que conhecer o material vai ser entender a sua aplicação e as consequências disso antes mesmo de fazer qualquer coisa. Isso se chama antecipar sem fazer para prevenir e tomar a decisão correta.

machine learning

Machine learning avançado:

Esse ramo é enormemente interessante, por que trata da autoaprendizagem das inteligências digitais, ferramentas, máquinas, sistemas. Pra ser o mai simples possível faremos uma comparação. Hoje o que temos na área de desenvolvimento é a criação de um sistema intermediário que recebe dados e produz resultados baseados nas decisões pré-programadas na inteligência que o desenvolvedor criou. O Machine Learning trata do autoaprendizado de sistemas, não tendo mais a interferência do desenvolvedor, onde a inteligência analisará o que entrou de dados num sistema desconhecido e o que saiu de resultado. Baseado nessa análise o sistema cria uma inteligência que reproduz o que foi analisado. as redes neurais profundas (DNNS) irão para além da computação clássica e gestão da informação e criarão sistemas que poderão aprender de forma autônoma e perceber o mundo por conta própria. Hoje o que temos iniciando essa área como exemplo são aplicações de filtragem de spam , reconhecimento óptico de caracteres (OCR), motores de busca e visão computacional (é a ciência e tecnologia das máquinas que enxergam. Ela desenvolve teoria e tecnologia para a construção de sistemas artificiais que obtém informação de imagens ou quaisquer dados multidimensionais.).

agentes autonomos

Agentes e coisas autônomos:

Essa ciência do machine learning (avançado) abre um leque de possibilidades envolvendo máquinas inteligentes que poderemos ter num futuro próximo, bem próximo, pequenos sistemas assistentes genéricos para uso comum, mas também infintos sistemas especialistas auxiliando as próprias máquinas inteligentes. Um exemplo do inicio de toda essa revolução são os atuais assistentes digitais como: Google Now (da Google), Siri (da Apple), Tina (Epicentro Digital), Cortana (da Microsoft), Jarvis (o mordomo do Homem de Ferro), GateBox (da japonesa Vinclu), Nina (Nuance), M (Facebook), e outros que devem estar sendo criados ou serão e são os precursores dos assistentes virtuais que serão criados para aprender por si mesmos e que se tornarão a única interface com que os usuários terão que interagir.

adaptative secutiry

Arquitetura de segurança adaptativa:

As infra-estruturas de TI estão mudando constantemente, motivo pelo qual as soluções de segurança necessitam de adaptações eficazes, como arquiteturas preditivas e sensíveis ao contexto. A tendencia é a de que a dinâmica de conexão, a alta oscilação de quantidade de ativos, o inflacionamento vertiginoso do alcance e das coisas conectadas, mais todos os sistemas embarcados, a diversidade de sistemas e aplicações, em formato e técnica, exigirá maleabilidade, flexibilidade e mutabilidade em um complexo sistema de segurança.

Arquitetura de sistema avançada

Arquitetura de sistema avançada:

Sistemas construídos em GPUs e FPGAs (circuito integrado projetado para ser configurado por um consumidor ou projetista após a fabricação) funcionarão como cérebros humanos. Arquitetura computacional híbrida baseada em DSP e FPGA, que terão como principal função a auto-aprendizagem profunda e de algoritmos diversos, promovendo a distribuição de algoritmos menores, para consumo baixo de energia, para todos os endpoints da rede, de forma ubíqua em todas as coisas, como casas, carros, relógios de pulso e até mesmo seres humanos.

Arquitetura de serviço e redes de aplicações

Arquitetura de serviço e redes de aplicações:

A demanda de serviços de aplicação vai ser tão intensa que precisará ser gerida e suprida por softwares, o que permitirá performance, agilidade e flexibilidade em escala web. Imagine todas as micro conexões adquirindo a amplitude de uma rede web. Isso se refletirá em todas as coisas da internet.

Plataformas de internet das coisas

Plataformas de internet das coisas:

Tudo que se pensa hoje inevitavelmente se pensa em IoT (internet das coisas, Internet of Things), então as empresas que estão querendo criar negócios pra isso terão que pensar em uma plataforma que seja a linha de distribuição dos serviços ou de conexão dos sistemas, uma plataforma que seja capaz de suportar toda a demanda de hardware, software e serviços, e de todas as coisas periféricas da rede.

A partir de toda essa análise, pode-se perceber o “mundaréu” de coisas novas em potencial, que estão latentes em nossa sociedade tão ansiosa, tão requerente, tão motivada e ao mesmo tempo tão capaz. A avalanche de tecnologias que estão se popularizando já iniciaram o processo de compreensão e de capacitação para o recebimento das novas que virão.

Que avanço tecnológico você, leitor, está esperando que aconteça?

Existe alguma tecnologia que está sendo negligenciada e que você acredita ser de valor?

Qual tecnologia você acha que poderia ser bem vinda para solucionar os problemas da humanidade?

>>>> Participe, dê sua sugestão, coloque aqui a sua opinião… Abraços! <<<<

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Como vimos no Withings Activité, a eficiência e a relevância da tecno veste não está necessariamente ligada à existência de uma tela e é por isso que aparelhos de tecnologias vestíveis que não dependem dela, como o Ring, são cada vez mais populares. Simplicidade e discrição são dois conceitos encontrados no design thinking do Hint – que é tão discreto quanto um tampão auricular – e sua falta de botões não diminui sua usabilidade, funciona como sistema de toques parecido com o utilizado pelo Pressy.

Além de fazer e receber ligações telefônicas, você pode receber notificações do Google Now e fazer os ajustes no celular. Funciona com qualquer smartphone, mas adapta-se melhor àqueles equipados com o reconhecimento de voz Moto Voice, no momento Moto X e Moto G.

O ponto fraco, assim como no Moto 360, é a baixa capacidade da bateria, que dura apenas 10 horas, mas diferentemente do caso dos smartwatches espera-se que o usuário não vista o aparelho ininterruptamente, tirando-o para dormir e tomar banho, por exemplo. Seu carregador apesar de ser grande e não permitir o carregamento por indução, é ideal para que você tem uma bolsa cheia de coisas ou uma mesa cheia de gadgets: visualmente chamativo e fisicamente maciço.

Gastando R$ 400, você pode escolher entre diferentes cores para que combine melhor com seu estilo: tecido claro, tecido escuro, nozes/madeira, bambu, couro marrom ou couro preto. Para conhecer melhor clique aqui.

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Ao procurar por “Siri” nas internetz temos basicamente dois resultados: um crustáceo decápode de cauda reduzida da família dos portunídeos e um aplicativo que simula uma assistente pessoal de voz feminina utilizado nos aparelhos que rodam iOS.

Podemos obter melhores resultados de cada um deles, respectivamente, na panela e no celular. 😉

2 anos após a criação do assistente pessoal da Apple, em 2012, a gigante de buscas resolver colocar em prática mais uma atualização – ver atualizações no Google Calendar – para esquentar ainda mais essa competição, culminando na atualização deste mês. A quantidade de softwares e hardwares – ver Moto Hint – desenvolvidos para simulam assistentes pessoais é cada vez maior, graças às demandas dos usuários e aos investimento das grandes empresas de tecnologia.

O Google Now é uma extensão do aplicativo Google Search responsável por apresentar resultados de busca de maneira mais pessoal e intuitiva. Atualmente rodando em telefones, tablets, óculos e relógios inteligentes – conheça o AndroidWear – que utilizam o sistema operacional Android, é possível obter respostas em audio, texto ou imagens de uma infinidade de serviços que estão integrados à sua conta Google.

Além te haver uma certa inteligencia e continuidade nessa aplicação, ao ponto de ser possível fazer sequências de perguntas sem que seja necessário repetir termos previamente mencionados, cada vez mais inteligencia artificial e machine learning estão ajudando computadores a simular uma conversa com um ser humano. Para que o assistente ofereça soluções antes mesmo de o usuário solicitá-las, ele se utiliza de “predictive search“, do seu histórico de utilização da web, “location history” e informações armazenadas no Gmail para oferecer respostas contextualmente mais relevantes ao usuário.

Antes de mais nada, conheça a história do “Ok Glass”.

A novidade é que agora é possível utilizar o Google de uma maneira muito mais “megaboga”: você pode completar uma reserva em um restaurante simplesmente através de comandos de voz no seu dispositivo Android!

Como fazer?

Não é magia é tecnologia.

Siga os passos do elefantinho:

Primeiro, defina uma plano legal para seu final de semana e comece reservando o hotel.

Se você receber uma notificação da reserva do hotel no seu Gmail, você nem mesmo precisa lembrar o endereço e o nome do hotel. O primeiro será lembrado no momento que o senhor Google perceber que você está iniciando sua aventura do “findi”, e, o segundo, será suscitado no momento em que você mencionar a reserva nos termos de pesquisa – em texto ou em voz.

Agora, se você já quer garantir o rango do passeio, você não precisa incomodar seus amigos antes de chegar ao destino, muito menos esperar para perguntar para os recepcionistas no local…

Basta dizer: “- Tá, Google. Mostra pra mim os restaurantes perto da minha pousada“.

Em inglês ficaria algo como: “Ok Google, show me restaurants near my hotel”.

Pronto. No celular mesmo você pode escolher qual é o restô que mais te agrada para ver o cardápio do local sem mesmo sair de casa.

Diga: “Tá, Google. Mostre para mim o menu do primeiro“.

Utilizando o vernáculo anglo-saxão você chega a algo como: “Ok Google, show me the menu for the first one”.

Para fazer efetivamente a reserva, você pode dizer: “Ok Google, make a reservation there for 7 p.m.”.

Assim, se o estabelecimento cadastrado no OpenTable, vai aparecer uma janela para confirmar a reserva com as informações ditadas anteriormente. Nem é preciso utilizar os dedinnhos.

O mesmo pode ser feito com bares, botecos e bodegas sem a necessidade de ficar preenchendo formulários ou de repetir as informações ditadas. Você pode simples mente dizer:

– Tá, Google. Encontre um barzinho maneiro aqui perto. (nearby)

– Tá, Google. Mostre me como chegar lá. (directions)

Você não precisa se preocupar com mais nada além de curtir sua noite.

É possível aplicar variações desse processo para os horários do seu voo, locação de veículos, pontos turísticos interessantes e muito mais.

“Trazendo a tecnologia para mais perto das pessoas e cumprindo sua missão, o Google te ajuda a organizar as informações que você precisa ter acesso imediato e minimizar a diferença entre o mundo virtual e o real, para que você viva mais o momento e não se preocupe com a tecnologia necessária para isso”. – Paulo Edson

Se não der certo, você pode mandar um email para o engenheiro do Google Pravir Gupta ou um tuíte para Paulo Edson. Entretanto, até o presente momento parece que a equipe de Montain View está obtendo maiores êxitos que a de Cupertino, que parece estar andando de lado com a sua assistente pessoal. 😉

Gostou da novidade? Vai testar já neste fim de semana?

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