Pronu-ncia-Termos-IA

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Inglês e Inteligência Artificial: 
Pronúncia Perfeita
Jones Granatyr
Rebeca Gonçalves
Conteúdo
• Pronúncia básica do inglês
– As 20 vogais
– The Magic Five
• Pronúncia dos termos de IA em inglês
Conteúdo – Áreas IA
• Sistemas especialistas
• Aquisição de conhecimento
• Buscas
• Algoritmos genéticos
• Lógica nebulosa
• Raciocínio baseado em casos
• Sistemas multiagente
• Aprendizagem de máquina (naïve bayes, árvores de decisão, instâncias, regressão logística, 
máquinas de vetores de suporte, redes neurais)
• Processamento de linguagem natural
• Visão computacional
• Robótica
• Profissões IA
• Ferramentas IA
Informações
• Pré-requisitos
– Inteligência Artificial (desejável)
– Não é necessário saber inglês
• O que não veremos
– Teoria completa sobre IA
– Implementações
– Gramática ou básico do inglês
– Terminologia de “todas” as palavras
• Aumentar a velocidade do player
• Avaliação
1o Passo: 
Pronúncia Correta do Inglês
Base da Pronúncia
Pronúncia das 
Terminologias
2o Passo:
1.
As 20 Vogais
2.
The Magic Five
2 Grupos Essenciais que são a Base 
para a Pronúncia Correta do Inglês:
1o Passo: Base da Pronúncia
Todos os 20 Fonemas das 
Vogais em Inglês
1. As 20 Vogais
Os 20 Sons das Vogais
• BAT
• BET
• BEND
• BIT
• BOT
• BORED
• BUT
• BAIT
• BAR
• BARE
• BEAT
• BOOK
• BEER
• BURN
• BITE
• BOOM
• BOIL
• BOUND
• BONE
• BEAUTY
Intelligence
O Som Secreto do Inglês
O Som Secreto do Inglês
• Schwa = som de “ã” = IPA symbol “ə”
• 2+ sílabas = FORTE FRACA
Stressed Unstressed
• Redução das vogais + Y à “ã”
• Intonação + Ritmo
O Som Secreto do Schwa
Exemplos:
• HARMONY
• PRESENT
• DIFFERENT
• WIZARD
O Som Secreto do Schwa
COMEÇO
• America
• Allow
• Event
MEIO
• Family
• Melody
• Syringe
FINAL
• Fusion
• Action
• Brother
2x Schwa
• Banana
• London
Ex. à The teacher went around the room
Sons da Vogal “A”
Sons da Vogal A
CURTO
• æ (a/é)
– Cat
• ɛ (é)
– Said
• ɒ (ó)
– Watch
• ə (ã)
– Again
LONGO
• ɑ: (aa)
– Dark
– Car
• ɔ: (óó)
– Talk
– Water
DITONGO
• eɪ (ei)
– Day
– Wait
• eə (éã)
– Fairy
– Chair (British)
Sons da Vogal “E”
Sons da Vogal E
CURTO
• ɛ (é)
– Send
– Better
– Check
– Ready
LONGO
• ɪ: (ii)
– Need
– Please
• ɜ: (ãã)
– Nerd
– Early
• ɑ: (aa)
– Heart
DITONGO
• eɪ (ei)
– Eight
– Break
• ju (iu)
– Beautiful
• aɪ (ai)
– Neither
– Either
Sons da Vogal “I”
Sons da Vogal I
CURTO
• ɪ (î)
– Sit (vs. Seat)
– Hit (vs. Heat)
– Live (vs. Leave)
LONGO
• ɪ: (ii)
– Niece
– Priest
• ɜ: (ãã)
– Bird
– First
DITONGO
• aɪ (ai)
– High
– Right
– Pie
– Mind
– J
Sons da Vogal “O”
Sons da Vogal O
CURTO
• ɒ (ó)
– Stop
– Not
• ʊ (û)
– Look
– Book
• ə (ã)
– Love
– Blood
LONGO
• ɜ: (ãã)
– Word
– Work
• u: (uu)
– Boot
– Loop
• ɔ: (óó)
– More
– Door
DITONGO
• əʊ/oʊ (ãu/ou)
– No
– Go
– Stone
• ɔɪ (ói)
– Toy
– Noise
– J
Sons da Vogal “U”
Sons da Vogal U
CURTO
• ʊ (û)
– Put
– Push
• ɪ (î)
– Busy
– Build
• e (é)
– Bury
– Burial
LONGO
• ɜ: (ãã)
– Turn
– Burn
• u: (uu)
– Flute
– Dude
DITONGO
• ju (iu)
– Cute
– Union
• Silent U (U mudo)
– Guess
– Guard
– Guide
Sons da Semi-Vogal “Y”
Sons da Semi-Vogal Y
CURTO
• i (i)
– Happy
– Lucky
• ɪ (î)
– Mystery
– Symphony
LONGO
• j (ii)
– Year (vs. 
Ear)
– Yeast (vs. 
East)
– Yellow
DITONGO
• aɪ (ai)
– Why
– Apply
– Cycle
Combinações de Vogais com “W”
Combinações de Vogais com “W”
AW
• ɔ: (óó)
– Draw
– Claw
– Yawn
EW
• u: (uu)
– Screw
– Flew
– New
• ju (iu)
– Few
– Newt
OW
• əʊ/oʊ (ãu/ou)
– Grow
– Blow
• aʊ (au)
– Crowd
– Down
Resumo dos 20 Sons das Vogais
Resumo dos 20 Sons das Vogais
CURTO
• æ (a/é) – Mat 
• ɛ (é) – Pet 
• ɪ (î) – Ship 
• ɒ (ó) – Pot 
• ʊ (û) – Cook 
• ʌ (ã) – Sun 
• ə (ã) – Away 
LONGO
• ɑ: (aa) – Dark 
• ɜ: (ãã) – Nerd 
• ɪ: (ii) – Sheep 
• ɔ: (óó) – More 
• u: (uu) – Loop 
DITONGO
• aɪ (ai) – Sky 
• aʊ (au) – Crown 
• eɪ (ei) – Day 
• ɛə (éã) – Wear (Br)
• ɪə (îã) – Here (Br)
• ɔɪ (ói) – Toy 
• əʊ/oʊ (ãu/ou) – Go 
• ʊə (ûã) – Tour 
The Magic Five
1- Palavras Terminadas em Consoante
1- Palavras Terminadas em Consoante
• Job
• Hand
• Dog
• Cliff
à BOOK(i)
• Check
• Stop
• Robot
• Box
Hip x Hippie
Cat x Catchy
à Exceção: “ing”
2 - Palavras Terminadas em “E”
2 - Palavras Terminadas em “E”
• Name
• Love
• Give
• Cage
à LIKE
• Face
• House
• Please
• Ache
(i)
3 - Palavras Terminadas em “M” e “N”
3 - Palavras Terminadas em “M” e “N”
Sum
Gym x
Skim x
Gum x
à M
Sun
Gin
Skin
Gun
à N
x
4 - Palavras Terminadas em “L” e “LE”
4 - Palavras Terminadas em “L” e “LE”
Brazil (“Braziu”)
Wall
Bowl x Bow
Soul x Sew
à L
Bottle (bótəl)
Table (teibəl)
Smile (smaɪl)
Scale (scaɪl)
à LE
5 - Palavras com “TH”
5 - Palavras com “TH”
COMEÇO
Thief
Thanks
They
That
MEIO
Method
Cathedral
Father
Weather
FINAL
Cloth
Health
With
Bathe 
à 2 tipos: θ (unvoiced) | ð (voiced)
θ
ð
Terminologias da
Inteligência Artificial
Terminologia:
Artificial Intelligence – General Terms
Fonte: https://pt.wikipedia.org/wiki/Teste_de_Turing
Inteligência Artificial – IA (Artificial Intelligence – AI)
• Área da Ciência da Computação (Computer Science) responsável pelo 
desenvolvimento de sistemas que simulem a inteligência humana (human
intelligence) para resolver problemas (problem solving)
• Origens na Matemática (Mathematics), Psicologia (Psychology), Filosofia 
(Philosophy), Linguística (Linguistics) e Tecnologia (Technology)
• Máquinas (machines) que aprendem (learning) com dados (data)
• Inteligência computacional (Computational intelligence)
• Teste de Turing (Turing Test)
• IA Simbólica (Symbolic AI) x IA Conexionista (Cognitive AI)
• Funções cognitivas (cognitive functions)
Fonte: http://cognitive-id.com/
Fonte: https://western-hindu.org/2009/12/20/ethical-conversion/
Artificial Intelligence – General Terms
• Artificial Intelligence (AI)
• Computer Science
• Mathematics
• Psychology
• Linguistics
• Philosophy
• Human intelligence
• Computational
intelligence
• Machines
• Data
• Cognitive functions
• Problem solving
• Learning
• Technology
• Turing test
• Symbolic AI
• Cognitive AI
Terminologia:
Expert Systems
Sistemas Especialistas (Expert Systems)
• Sistemas baseados em conhecimento (knowledge based systems) 
resolvem problemas utilizando conhecimento específico do domínio
• Sistema de raciocínio automático (automated reasoning system) para a 
habilidade de tomar decisões (decision-making ability)
• Sistemas baseados em regras (rules) de produção (production rule system) 
do tipo “se-então” (if-then)
• Prototipação rápida (rapid prototyping) e habilidade para explicar (abilities
for explanation) as conclusões 
Fonte: https://www.caredash.com/articles/how-to-find-the-right-medical-specialist
Fonte: https://www.lucidchart.com/blog/webinar-critical-elements-for-better-decision-making
Fonte: https://sites.google.com/site/mrstevensonstechclassroom/hl-topics-only/4a-robotics-ai/5-expert-systems
Sistemas Especialistas (Expert Systems)
• Base de conhecimento (knowledge base)
• Mecanismo de inferência (inference engine)
• Interface de usuário (user interface)
• Regras são consideradas como fatos (facts)
• Encadeamento para frente (forward chaining) x encadeamento para trás 
(backward chaining)
• Aquisição de conhecimento (knowledge acquisition)
Fonte: https://sites.google.com/site/mrstevensonstechclassroom/hl-topics-only/4a-robotics-ai/5-expert-systems
Expert Systems
• Automated reasoning
system
• Abilities for explanation
• Forward chaining
• Backward chaining
• Rapid prototyping
• Knowledge acquisition
• Production rule system
• Knowledge based systems
• Decision-making ability
• Reasoning
• Knowledge
• If-then rules
• Knowledge base
• Inference engine
• User interface
• Facts
Terminologia:
Knowledge Acquisition
Aquisição de Conhecimento (Knowledge Acquisition)
• O engenheiro do conhecimento (knowledge engineer) é responsável por 
extrair o conhecimento
• Algumas formas para representar o conhecimento
– Linguagemnatural (natural language)
– Linguagem diagramática (diagrammatic language)
– Linguagem formal (formal languages)
– Linguagem de programação (programming language)
Fonte: https://www.expertsystem.com/natural-language-processing/
Fonte: http://19.fgenb.kizilaymadensuyu.de/ver/what-is-a-schematic-diagram.html
Fonte: https://sites.google.com/site/mrstevensonstechclassroom/hl-topics-only/4a-robotics-ai/5-expert-systems
Knowledge Acquisition
• Knowledge Engineer
• Natural language
• Diagrammatic
language
• Formal language
• Programming
language
Terminologia:
Search
Busca (Search)
• Grafos (graphs), vértices (vertex), 
aresta (edge), adjacente (adjacent) e 
vizinhos (neighbors)
• Matrix de adjacência 
(adjacency matrix)
• Problema do caixeiro viajante
(traveling salesman problem)
• Pilha, topo (stack, top) e fila (queue)
Fonte: http://www.multiwingspan.co.uk/a23.php?page=graph
A B C D E
A 0 1 0 1 0
B 1 0 1 0 1
C 0 1 0 0 1
D 1 0 0 0 1
E 0 1 1 1 0
Fonte: https://www.mundojs.com.br/2018/02/05/pilhas-e-filas/
Busca (Search)
• Mecanismos de busca (search engine)
– Busca cega (blind search)
• Busca linear (linear search)
• Busca em largura (breadth-first search)
• Busca em profundidade (depth-first search)
– Buscas inteligentes
• Gulosa (greedy)
• A Estrela (a star)
• Heurísticas (heuristics) e 
meta heurísticas (metaheuristics)
• Subida da encosta (hill climbing)
• Busca tabu (tabu search)
• Recozimento simulado (simulated annealing)
15 34 08 12 32 67 43
Search
• Linear search
• Search engine
• Breadth-first search
• Depth-first search
• Greedy
• A Star 
• Hill climbing
• Tabu Search
• Simulated Annealing
• Heuristics
• Metaheuristics
• Graphs
• Vertex
• Edge
• Adjacent
• Neighbors
• Adjacency matrix
• Stack
• Top
• Queue
• Blind search
• Traveling salesman problem
Terminologia:
Genetic Algorithms
Geladeira Dako
0.751 m3
R$ 999,90
IPhone 6
0.0000899 m3
R$ 2.199,12
TV 55’
0.400 m3
R$ 4.346,99
TV 50’
0.290 m3
R$ 3.999,90
TV 42’
0.200 m3
R$ 2.999,90
Notebook Dell
0.00350 m3
R$ 2.499,90
Ventilador Panasonic
0.496 m3
R$ 199,90
Microondas Electrolux
0.0424 m3
R$ 308,66
Microondas LG
0.0544 m3
R$ 429,90
Microondas Panasonic
0.0319 m3
R$ 299,29
Geladeira Brastemp
0.635 m3
R$ 849,00
Geladeira Consul
0.870 m3
R$ 1.199,89
Notebook Lenovo
0.498 m3
R$ 1.999,90
Notebook Asus
0.527 m3
R$ 3.999,00
Capacidade máxima: 3 m3
Algoritmos Genéticos (Genetic Algorithms)
• Ramo dos algoritmos evolucionários (evolutionary algorithms)
• Uma solução é representada por um indivíduo (individual), 
que possui um cromossomo (chromosome) sendo avaliado 
por uma função de avaliação (fitness function)
0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0
Valor total da carga: R$ 10.856,48
Metros cúbicos: 1,76
Algoritmos Genéticos (Genetic Algorithms)
• É gerada uma população inicial (initial population) 
aleatória, na qual são aplicados os operadores genéticos 
(genetic operators)
– Cruzamento (crossover)
– Mutação (mutation)
– Seleção (selection)
• Término (termination)
• Meta heurísticas (metaheuristics)
• Elitismo (elitism)
1 0 1 1 0 1 0
0 1 0 0 1 1 1
1 0 1 0 1 1 1
0 1 0 1 0 1 0
Genetic Algorithms
• Selection
• Genetic operators
• Termination
• Heuristics
• Chromosome
• Elitism
• Evolutionary algorithms
• Individual
• Fitness function
• Crossover
• Mutation
• Population
• Initial population
Terminologia:
Fuzzy Logic
Lógica Nebulosa (Fuzzy Logic)
• Regras “se-então” (if-then rules) com variáveis linguísticas (linguistic
variables), ajudando na análise lógica (logical analysis)
– Se custo-alto < 0.2 e benefício-alto > 0.8 então custo-benefício 
ALTO
• Fuzzyficação (fuzzyfication) x Defuzzyficação (defuzzyfication)
• Tipos
– Proposicional (propositional)
– Predicada (predicate)
– Decidibilidade (decidability)
Fonte: https://pt.wikipedia.org/wiki/L%C3%B3gica_difusa
Fuzzy Logic
• Linguistic variables
• Fuzzyfication
• Defuzzyfication
• If-then rules
• Logical analysis
• Propositional
• Predicate
• Decidability
Terminologia:
Case Base Reasoning
Raciocínio Baseado em Casos (Case Based
Reasoning - CBR)
• Usa casos anteriores para inferir uma nova 
resposta
• Processos
– Recuperar (retrieve)
– Reusar (reuse)
– Revisar (revise)
– Reter (retain)
Fonte: https://www.cs.auckland.ac.nz/~ian/CBR/
Case Base Reasoning
• CBR 
• Retrieve
• Reuse
• Revise
• Retain
Terminologia:
Multi-agent system
Sistemas Multiagente (Multi-agent system - MAS)
• Agentes inteligentes (intelligent agent) ou agentes de software 
(software agent) que interagem no ambiente (environment) e são 
descentralizados (decentralization)
• Auto direção (self-direction) e auto organização (self-organization)
• Agentes passivos 
(passive agents)
• Agentes ativos
(active agents)
• Agentes cognitivos
(cognitive agents)
Fonte: https://www.flightradar24.com/blog/the-evolution-of-flightradar24-coverage/
Sistemas Multiagente (Multi-agent system - MAS)
• Autonomia (autonomy)
• Visão local (local view)
• Crenças (beliefs), desejos (desires) e intenções 
(intention)
• Tipos de interação
– Cooperação (cooperation)
– Comunicação (communication)
– Negociação (negotiation)
Fonte: http://bipedrobotnewsjapan.blogspot.com/2010/10/animal-robot-soccer-of-22nd-kondo-cup.html
Fonte: https://www.corelogic.com.au/resources/4-robots-you-can-use-real-estate-right-now
Multi-agent system
• Decentralization
• Self-organization
• Self-direction
• Beliefs
• Desires
• Intention
• Cooperation
• Communication
• Negotiation
• MAS 
• Intelligent agent
• Environment
• Software agents
• Passive agents
• Active agents
• Cognitive agents
• Autonomy
• Local views
Terminologia: 
Machine Learning (General Terms)
Aprendizagem de Máquina (Machine Learning)
• Aprendizagem supervisionada (supervised learning) possui um supervisor 
(supervisor)
• Aprendizagem não-supervisionada (unsupervised learning)
– Regras de associação (association rules) e agrupamento (clustering) são 
métodos descritivos (descriptive methods)
• Aprendizagem por reforço (reinforced learning)
Aprendizagem de Máquina (Machine Learning)
• Tipos de aprendizagem supervisionada (supervised learning) –
métodos preditivos (predictive methods), previsão 
(prediction)
– Classificação (classification) – classificador (classifier)
– Regressão 
(regression) –
regresor (regressor)
Machine Learning (General Terms)
• Reinforced learning
• Classification
(classifier)
• Regression
(regressor)
• Association rules
• Clustering
• Supervised learning
• Unsupervised
learning
• Supervisor
• Predictive methods
• Prediction
• Descriptive methods
Terminologia:
Machine Learning – Naïve Bayes
Naïve Bayes
• Algoritmo baseado no Teorema de Bayes (Bayes Theorem) que computa 
probabilidades (probability, likelihood)
• Probabilidade apriori (prior) e retorna da probabilidade posteriori 
(posterior)
• Tipos: Gaussiano (gaussian), Multinomial (multinomial) e Bernoulli
História do crédito Dívida Garantias Renda anual Risco
Ruim Alta Nenhuma < 15.000 Alto
Desconhecida Alta Nenhuma >= 15.000 a <= 35.000 Alto
Desconhecida Baixa Nenhuma >= 15.000 a <= 35.000 Moderado
Desconhecida Baixa Nenhuma > 35.000 Alto
Desconhecida Baixa Nenhuma > 35.000 Baixo
Desconhecida Baixa Adequada > 35.000 Baixo
Ruim Baixa Nenhuma < 15.000 Alto
Ruim Baixa Adequada > 35.000 Moderado
Boa Baixa Nenhuma > 35.000 Baixo
Boa Alta Adequada > 35.000 Baixo
Boa Alta Nenhuma < 15.000 Alto
Boa Alta Nenhuma >= 15.000 a <= 35.000 Moderado
Boa Alta Nenhuma > 35.0000 Baixo
Ruim Alta Nenhuma >= 15.000 a <= 35.000 Alto
Risco 
de 
crédito
História do crédito Dívida Garantias Renda anual
Boa
5
Desconhecid
a
5
Ruim
4
Alta
7
Baixa
7
Nenhum
a
11
Adequad
a
3
< 
15000
3
>= 
15000 
<= 
35000
4
> 
35000
7
Alto
6/14 1/6 2/6 3/6 4/6 2/6 6/6 0 3/6 2/6 1/6
Moderad
o
3/14
1/3 1/3 1/3 1/3 2/3 2/3 1/3 0 2/3 1/3
Baixo
5/14 3/5 2/5 0 2/5 3/5 3/5 2/5 0 0 5/5
Machine Learning – Naïve Bayes
• Bayes Theorem
• Prior
• Posterior
• Probability
• Gaussian Naïve Bayes
• Multinomial NaïveBayes
• Bernoulli Naïve Bayes
• Likelihood
Terminologia:
Machine Learning – Decision Tree
Árvore de Decisão (Decision Tree)
• Podem ser usadas tanto para classificação (classification) quanto para 
regressão (regression)
• Grafo de decisão (decision graph) com folhas (leaves) e nós (nodes)
• Entropia (entropy), ganho de informação (information gain) e impureza de 
Gini (Gini impurity)
História do crédito Dívida Garantias Renda anual Risco
Ruim Alta Nenhuma < 15.000 Alto
Desconhecida Alta Nenhuma >= 15.000 a <= 35.000 Alto
Desconhecida Baixa Nenhuma >= 15.000 a <= 35.000 Moderado
Desconhecida Baixa Nenhuma > 35.000 Alto
Desconhecida Baixa Nenhuma > 35.000 Baixo
Desconhecida Baixa Adequada > 35.000 Baixo
Ruim Baixa Nenhuma < 15.000 Alto
Ruim Baixa Adequada > 35.000 Moderado
Boa Baixa Nenhuma > 35.000 Baixo
Boa Alta Adequada > 35.000 Baixo
Boa Alta Nenhuma < 15.000 Alto
Boa Alta Nenhuma >= 15.000 a <= 35.000 Moderado
Boa Alta Nenhuma > 35.0000 Baixo
Ruim Alta Nenhuma >= 15.000 a <= 35.000 Alto
Renda
História 
crédito
Dívida
História 
crédito
BaixoAlto Moderado
ModeradoAlto
BaixoModerado
Alto
< 15
>= 15
< 35
> 35
boa
desconhecida
ruim
alta
baixa
boa
desconhecida
ruim
Árvore de Decisão (Decision Tree)
• Floresta randômica (random forest), escolhendo 
aleatoriamente k atributos (features) para construir florestas 
de decisão (decision forests)
• Aprendizagem em
conjunto (ensemble 
learning)
• Ensacamento (bagging) e 
impulsionamento (boosting)
Machine Learning – Decision Tree
• Features
• Random forest
• Decision forests
• Ensemble learning
• Bagging
• Boosting
• Classification/regression
trees
• Leaves
• Entropy
• Information gain
• Gini impurity
• Decision graph
• Node
Terminologia: 
Machine Learning –
Instance Based Learning
Aprendizagem Baseada em Instâncias 
(Instance Based Learning)
• K vizinhos mais próximos (k-nearest neighbors)
• Aprendizagem baseada em memória (memory-based
learning)
• Distância Euclidiana (Euclidian distance)
• Normalização (normalization) e padronização (padronization)
?
0.1 0.3
0.4
0.5
0.6
0.8
0.7
x = 5, 7 - y = 5, 5
5 – 5 = 0
7 – 5 = 2
02 = 0 
22 = 4
0 + 4 = 4
Raiz(4) = 2
Idade Renda
60 30.000
35 45.000
20 29.500
Idade Renda
0,80 0,03
0,30 1,00
0,00 0,00
Machine Learning – Instance Based Learning
• K-nearest neighbors
• Memory-based
learning
• Euclidean distance
• Normalization
• Padronization
Terminologia: 
Machine Learning –
Logistic Regression
Regressão Logística (Logistic Regression)
• Função sigmoide (sigmoid function) – transformação logit
• Combinação linear (linear combination) para classificação binária (binary)
• Mínimos quadrados lineares
(linear least squares)
• Regressão logística multinomial
(multinomial logistic regression)
• Encontrar coeficientes (coefficients)
História do crédito Dívida Garantias Renda anual Risco
Ruim Alta Nenhuma < 15.000 Alto
Desconhecida Alta Nenhuma >= 15.000 a <= 35.000 Alto
Desconhecida Baixa Nenhuma >= 15.000 a <= 35.000 Moderado
Desconhecida Baixa Nenhuma > 35.000 Alto
Desconhecida Baixa Nenhuma > 35.000 Baixo
Desconhecida Baixa Adequada > 35.000 Baixo
Ruim Baixa Nenhuma < 15.000 Alto
Ruim Baixa Adequada > 35.000 Moderado
Boa Baixa Nenhuma > 35.000 Baixo
Boa Alta Adequada > 35.000 Baixo
Boa Alta Nenhuma < 15.000 Alto
Boa Alta Nenhuma >= 15.000 a <= 35.000 Moderado
Boa Alta Nenhuma > 35.0000 Baixo
Ruim Alta Nenhuma >= 15.000 a <= 35.000 Alto
Machine Learning – Logistic Regression
• Logit
• Sigmoid function
• Binary
• Linear combination
• Multinomial logistic
regression
• Linear least squares
• Coefficients
Terminologia: 
Machine Learning –
Support Vector Machines
Máquinas de Vetores de Suporte (Support
Vector Machines – SVM)
• Encontrar o melhor hiperplano/margens (hard-margin/soft-margin)
• Truque do kernel (kernel trick)
– SVM linear (linear svm)
– Sigmoide (sigmoid)
– Polinomial (polynomial)
– Gaussiano (gaussian)
– Função de base radial (radial basis function)
– Tangente hiperbólica (hyperbolic tangent)
• Custo (cost) e redes de vetores 
de suporte (support-vector networks)
Machine Learning – Support Vector Machines
• Polynomial
• Gaussian
• Radial basis function
• Hyperbolic tangent
• Cost
• SVM 
• Support-vector 
networks
• Hard-margin
• Soft-margin
• Kernel trick
• Linear SVM
• Sigmoid
Terminologia: 
Machine Learning –
Neural Networks
Redes Neurais (Neural Networks)
• Fundamentação biológica (biological) para simular o cérebro 
(brain) e os neurônios (neuron)
• Axônio (axiom) e sinapses (synapses)
• Perceptron
• Ajuste dos pesos (weight update)
-1
7
5
∑ f
0.8
0.1
0
Entradas (inputs)
Pesos (weights)
Função 
soma
Função de ativação 
(activation function)
soma =	(-1	*	0.8)	+	(7	*	0.1)	+	(5	*	0)	=	-0,1
Saída	(output)	=	0
Redes Neurais (Neural Networks)
• Camadas (layers) – camada escondida (hidden layer)
• Redes neurais multicamada (multilayer perceptron)
• Aprendizagem profunda (deep learning)
• Tempo de treinamento (training time), épocas (epochs), passos (steps)
• Reduzir o erro (error) utilizando uma função de custo (loss function)
• Descida do gradiente (gradient descent), retropropagação (backpropagation), descida do
gradiente estocástico (stochastic gradient descent) e cálculo da derivada (derivative)
• Taxa de aprendizagem (learning rate), momento (momentum), viés (bias),
função identidade (identity), função degrau (step function), função sigmoide (sigmoid
function), solucionador (solver), tamanho do lote
(batch size), iterações máximas (max iteration),
estado randômico (random state) e parada antecipada
(early stopping)
Fonte: https://hackernoon.com/challenges-in-deep-learning-57bbf6e73bb
Redes Neurais (Neural Networks)
• Redes neurais convolucionais (convolutional neural networks)
– Pooling, achatamento (flattening), rede neural densa (dense neural network) e aumento 
(augmentation)
• Redes neurais recorrentes (recurrent neural network), LSTM (long-short term
memory) e problema do gradiente desaparecendo (vanish gradient problem)
• Rede de crença profunda (deep belief network)
• Mapas autoorganizados (self organizing map)
• Boltzmann machines
• Autoencoders
• Redes adversarias generativas (adversarial generative
networks)
Fonte: https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way-3bd2b1164a53 Fonte: http://www.cis.hut.fi/research/som-research/worldmap.html
Machine Learning – Neural Networks
• Epochs
• Steps
• Backpropagation
• Gradient descent
• Stochastic gradient
descent
• Derivative
• Weight update
• Activation function
• Perceptron
• Neuron
• Brain
• Axiom
• Biological
• Synapses
• Weights
• Inputs
• Outputs
• Layers
• Training time
Machine Learning – Neural Networks
• Sigmoid function
• Solver
• Batch size
• Max iteration
• Random state
• Early stopping
• Deep learning
• Convolutional neural 
network
• Pooling
• Multilayer perceptron
(MLP)
• Hidden layer
• Error
• Learning rate
• Momentum
• Loss function
• Bias
• Identity
• Step function
Machine Learning – Neural Networks
• Self organizing map
• Boltzmann machines
• Autoencoders
• Adversarial generative
networks (GAN)
• Flattening
• Dense neural network
• Augmentation
• Recurrent neural network
• Long short-term memory
(LSTM)
• Gradient vanish problem
• Deep belief network
Terminologia: 
Machine Learning – Various Terms
Aprendizagem de Máquina (Machine Learning)
• Regras de associação para mineração de padrões (pattern mining)
– Algoritmo apriori (apriori), suporte (support), confiança (confidence), lift, conjunto de itens 
frequentes (frequent item sets)
• Agrupamento
– K-médias (K-means)
– Agrupamento hierárquico (hierarquical clustering)
• Redução de dimensionalidade (dimensionality
reduction)
– Análise de componentes principais (principal
component analysis - PCA)
– Análise discriminante linear (linear discriminat analysis - LDA)
• Registros fora do padrão (outliers)
– Gráfico de caixa (boxplot)
– Gráfico de dispersão (scatterplot)
Aprendizagem de Máquina (Machine Learning)
• Sobre-ajuste (overfitting) e sub-ajuste (underfitting)
• Amostragem (sampling) estratificada (stratified), dividido (split), treinamento 
(train), teste (test) e validação cruzada (cross validation)
• Matriz de confusão (confusion matrix) e pontuação de precisão (accuracy score)
• Teste de Friedman (Friedman Test) e Teste de Nemenyi (Nemenyi Test) –
ranqueamento (ranking)
• Salvar (save) e carregar (load) o modelo já treinado
Fonte: https://towardsdatascience.com/cross-validation-explained-evaluating-estimator-performance-e51e5430ff85
Fonte: http://minerandodados.com.br/index.php/2018/01/16/matriz-de-confusao/
Aprendizagem de Máquina (Machine Learning)
• Previsão (forecast) de séries temporais (time series)
• Análise de redes sociais (social network analysis)
• Visualização (visualization) e dashboards
• Grafos (graphs) e histograma (histogram)
Fonte: https://usaidlearninglab.org/lab-notes/demystifying-social-network-analysis-development-five-key-design-considerations
Fonte: https://www.idelonline.com.br/loja/catalogo/excel-dashboard_91/reviews/add/
Machine Learning – Various Terms
• Dimensionality reduction
• Principal component
analysis (PCA)
• Linear discriminant
analysis (LDA)
• Outliers
• Boxplot
• Scatter plot
• Confusion matrix
• Accuracy score
• Apriori
• Support
• Confidence
• Lift
• Frequent
• Item sets
• Pattern mining
• K-means
• Hierarchical clustering
Machine Learning – Various Terms
• Cross validation
• Overffiting
• Underffiting
• Stratified
• Ranking
• Save
• Load
• Friedman test
• Nemenyi test
• Sampling
• Train
• Test
• Split
• Time series
• Forecast
• Social network analysis
• Visualization
• Dashboard
• Graphs
• Histogram
Terminologia: 
Natural Language Processing
Processamento de Linguagem Natural 
(Natural Language Processing)
• Máquina de tradução (machine translation)
• Robôs de conversa (chatbot)
• Reconhecimento óptico de caracteres (optical
character recognition – OCR)
• Fala automática (speech)
• Criação de diálogo (dialogue)
Processamento de Linguagem Natural 
(Natural Language Processing – NLP)
• Tratamento de texto (text)
– Palavras (words), frases (phrases), sentenças (sentence)
• Pré-processamento (pre-processing)
– Limpeza (cleaning), palavras “sem sentido” (stop words), radical das palavras (stemming)
• Modelo “saco de palavras” (bag of words)
• Indução gramatical (grammar induction), 
lematização (lemmatization), 
segmentação morfológica (morphological
segmentation), análise (parsing)
• Processamento de linguagem natural profundo
(deep natural language processing)
• Modelo Seq2Seq
Fonte: https://slideplayer.com/slide/7073400/
Natural Language Processing
• Deep Natural Language
Processing
• Seq2Seq Model
• Bag of words
• Grammar induction
• Lemmatization
• Morphological
segmentation
• Parsing
• NLP 
• Words
• Phrases
• Text
• Sentence
• Pre processing
• Cleaning
• Stop words
• Stemming
Natural Language Processing
• Machine translation
• Chatbot
• Sentiment analysis
• Optical Character
recognition (OCR)
• Speech
• Dialogue
Terminologia: 
Computer Vision
Visão Computacional (Computer Vision)
• Imagens digitais (digital images) e vídeos (videos)
• Simulação do sistema visual humano (human visual system)
• Algumas aplicações
– Análise de movimento (motion analysis)
– Reconstrução de cena (scene reconstruction)
– Detecção de faces (facial detection)
– Detecção de objetos (object detection)
– Reconhecimento facial (facial recognition)
• Alguns algoritmos
– Haarcascades, Eigenfaces, Fisherfaces, 
Local Binary Patterns Histograms (LBPH)
Fonte: https://www.visionsystech.com/applications/motion-analysis
Fonte: https://graphics.stanford.edu/~mdfisher/SceneReconstruction.html
Fonte: https://towardsdatascience.com/face-recognition-for-beginners-a7a9bd5eb5c2
Fonte: https://hackernoon.com/how-visual-object-detection-can-transform-manufacturing-industries-8b6698cc0a47
Computer Vision
• Object detection
• Face recognition
• Haarcascade
• Eigenfaces
• Fisherfaces
• Local Binary Patterns
Histograms (LBPH)
• Digital images
• Videos
• Human visual system
• Motion analysis
• Scene reconstruction
• Image restoration
• Face detection
Terminologia: 
Robotics
Robótica (Robotics)
• Robôs (robots) construídos com Engenharia mecânica 
(Mechanical Engeneering), Mecatrônica (Mechatronics), 
Nonotecnologia (Nanotechnology), Bioengenharia
(Bioengineering)
• Interação com o ambiente com motores 
(motors), braços (arms), pernas 
(legs) e visão (vision)
• Uso militar (military)
militarmente (militarily) 
Fonte: https://tek.sapo.pt/noticias/negocios/artigos/boston-dynamics-google-vende-empresa-de-robots-a-softbank
Robotics
• Motors
• Arms
• Legs
• Vision
• Robot
• Mechanical
engeneering
• Military
• Militarily
• Mechatronics
• Nanotechnology
• Bioengineering
Terminologia: 
Outros Termos
(Other Terms)
Outros termos (Other terms)
• Mineração de texto (text mining)
• Mineração de dados (data mining)
• Big data
• Computação afetiva (affective computing)
• Estatística (statistics)
• Ciência de Dados (data science)
Fonte: https://towardsdatascience.com/organizing-your-first-text-analytics-project-ce350dea3a4a
Fonte: https://www.telegraph.co.uk/technology/2016/01/21/affective-computing-how-emotional-machines-are-about-to-take-ove/
Outros Termos (Other Terms)
• Text mining
• Data mining
• Big data
• Affective computing
• Statistics
• Data Science
Terminologia: 
Profissões IA 
(AI Professions)
Profissões IA (AI Professions)
• Engenheiro de Aprendizagem de Máquina (Machine Learning Engineer)
• Cientista de Dados (Data Scientist)
• Pesquisa Científica (Research Scientist)
• Engenheiro de Sistemas Distribuídos (Distributed System Engineer)
• Programador de Computador (Computer programmer)
• Designer de Inteligência (Intelligence Designer) – desenvolvimento de 
componentes de IA em sistemas complexos
• Curador de Dados (Data Curator) – preparação de dados para uso em IA
• Evangelista de Dados (Data Evangelist) – ensinar as organizações sobre 
quais dados estão disponíveis, como e quando devem ser usados
Profissões IA (AI Professions)
• Cientista de Dados de Aprendizagem de Máquina (Machine Learning Data 
Scientist) – implementação, treinamento do sistema e fornecer análise de dados
• Analista de Processos Robóticos (Robotics Process Analyst) – identificação de áreas 
para automação
• Gerente de Conhecimento Digital (Digital Knowledge Manager) – como os sistemas 
(robôs de conversa) gerenciam as informações
• Designer de Interação de IA (AI Interaction Designer) – interfaces gráficas
• Copywriter Cognitivo (Cognitive Copywriter) – funções de processamento de 
linguagem natural, focado na experiência do usuário
• Engenheiro de Visão Computacional (Computer Vision Engineer)
• Engenheiro de Dados (Data Engineer) – encontrar tendências e desenvolver 
algoritmos
• Estatístico (Statistician)
Profissões IA (AI Professions)
• Machine Learning Data 
Scientist
• Robotics process analyst
• Digital knowledge
manager
• AI interaction designer
• Cognitive copywriter
• Computer vision engineer
• Data engineer
• Statistician
• Machine Learning 
engineer
• Data scientist
• Research scientist
• Distributed system 
engineer
• Computer programmer
• Intelligence designer
• Data curator
• Data evangelist
Terminologia: 
Ferramentas (Tools for AI)
Ferramentas (Tools for AI)
• NumPy
• R
• Java
• TensorFlow
• PyTorch
• PyBrain
• Python
• Scikit Learn (SKLearn)