A Aprendizagem Profunda é uma subárea do Machine Learning, conforme mostra a figura acima. As suas arquiteturas são inspiradas no funcionamento do cérebro humano e são denominadas de Redes Neurais Artificiais (RNA).

Cada arquitetura de RNA possui características específicas e servem para a resolução de diversos problemas. As redes neurais profundas, redes neurais recorrentes e redes neurais convulsionais (CNN - Convolutional Neural network) são alguns exemplos dessas arquiteturas.

Uma outra técnica de Aprendizagem Profunda é o RL - Reinforcement Learning (Aprendizagem por reforço). Aprender com as experiências, recompensas ou punições associadas, é a ideia central do Reinforcement Learning. O RL permite que o agente inteligente aprenda regras sofisticadas de tomada de decisão sem ter nenhum dado histórico. Por meio dessa abordagem vários avanços importantes ocorreram na IA, como por exemplo o AlphaGO - primeiro programa de computador a derrotar um campeão mundial no antigo jogo chinês de Go.

• Vídeo Deep Learning desmistificado

Sobre este tema, vejamos os principais eventos que ocorreram desde o início do século até ao momento. São eventos significativos e tiveram grande repercussão académica e/ou mediática:

• Em 2007, a Nvidia introduziu a plataforma CUDA - Compute Unified Device Architecture (Arquitetura de Dispositivo de Computação Unificada) foi o primeiro modelo de programação amplamente adotado para computação em GPU - Graphics Processing Units;
• Em 2009 o conjunto de dados ImageNet foi lançado com 3,2 milhões de imagens rotuladas disponíveis para todos;
• Em 2012, o IBM Watson ganhou uma partida de Jeopardy contra Ken Jennings e Brad Rutter. Ken Jennings e Brad Rutter estavam entre os concorrentes mais bem-sucedidos do programa Jeopardy. Watson é um sistema de computação de perguntas e respostas com processamento avançado de linguagem natural, recuperação de informações, representação de conhecimento, raciocínio automatizado e resposta a perguntas. Foi um sistema de IA verdadeiramente notável combinando muitos componentes de última geração em reconhecimento de fala, síntese de voz e recuperação de informações, entre outros;
• Em 2017, AlphaGo derrotou Lee Sedol, o jogador de Go número um do mundo. Durante algum tempo, por causa da sua complexidade, o jogo Go considerou-se estar fora do alcance da IA. AlphaGo foi atualizado depois para um algoritmo AlphaZero generalizado e mais poderoso. AlphaZero da Google aprendeu a jogar xadrez de nível mestre em apenas quatro horas e em 2017 derrotou Stockfish (o melhor jogador de xadrez de IA) numa série de 100 jogos - sem perder um único jogo (28 vitórias, 72 empates, e zero derrotas).
• Ver vídeo 1;
• Ver vídeo 2. 

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