8 de out de 2018

Experts em inteligência artificial: conheça o guia da Udacity

Mat Leonard

A comunidade de machine learning está empenhada em compartilhar novas pesquisas e insights no Twitter e isso configura uma extensa lista de pesquisadores de inteligência artificial recomendados para seguir.

A IA (ainda em dúvida sobre o termo? Leia nosso FAQ aqui) está avançando no ritmo de um foguete e a cada ano o campo está fundamentalmente diferente do ano anterior. É muitas vezes difícil acompanhar todas as novidades e os empolgantes resultados. A melhor forma que eu encontrei para conseguir, é seguir comunidades de machine learning no Twitter.

Essa comunidade vive no Twitter, compartilhando novas pesquisas, insights, opiniões, piadas e simplesmente apoiando uns aos outros. Acompanhar os avanços no campo da inteligência artificial não é só divertido: esse hábito também ajuda nas entrevistas quando você pode demonstrar para os gerentes de contratação o tempo que investe nesse campo.

Para começar a seguir a comunidade de machine learning, eis aqui uma longa lista de pesquisadores e pioneiros de IA que eu estou seguindo:

Os pioneiros de inteligência artificial

Primeiro, há os pioneiros da era atual da inteligência artificial. Sebastian Thrun é professor em Stanford, fundador do X (antigo Google X) e cofundador e presidente da Udacity. É um verdadeiro pioneiro no campo dos veículos autônomos.

Andrew Ng também é professor em Stanford, cofundador do Google Brain e antigo chefe de IA na Baidu. Continuando com os professores de Stanford, a Dra. Fei-Fei Li estuda visão computacional e é atualmente cientista chefe de IA da plataforma do Google Cloud.

Yann LeCun, junto ao Facebook e ao NYU, demonstrou o poder das redes neurais convolucionais levando à atual revolução na IA. Jeff Dean, o atual chefe de inteligência artificial da Google. Ele contribuiu para o desenvolvimento do TensorFlow, que trouxe o poder do deep learning para as massas.

Os incríveis colaboradores da Udacity

Em seguida, os muitos amigos da Udacity, que trabalharam conosco para trazer para você um conteúdo excelente sobre IA.

Ian Goodfellow, o inventor das redes de interação antagonista (GANs), ensina a teoria e os conceitos por trás desses modelos de deep learning revolucionários no nosso programa de deep learning.

Andrew Trask, que também figura no nosso programa de deep learning, é o líder do OpenMined e é doutorando de machine learning em Oxford. Melody Guan, ex-pesquisadora do Google Brain, agora é estudante de doutorado em Stanford e está em nosso conselho consultivo de inteligência artificial.

Arthur Juliani é um profundo pesquisador de reinforcement learning na Unity e trabalhou conosco em nosso programa Nanodegree Deep Reinforcement Learning. Laura Montoya, que também integra nosso conselho consultivo, é a fundadora da Accel.AI e copresidente da LatinX in AI Coalition.

Os melhores autores no campo de machine learning

Eu considero os próximos três, os melhores autores na área de machine learning. Andrej Karpathy, atual diretor de IA na Tesla, é famoso por seu curso de deep learning em Stanford. Seus posts em blogs sobre redes recorrentes e reinforcement learning são ótimos pontos de partida para começar a explorar o universo do deep learning.

Chris Olah escreveu a melhor explicação sobre os modelos LSTM e é fundador e autor do Distill, um periódico dedicado a explicações claras sobre a pesquisa em deep learning.

Sebastian Ruder escreve sobre PLN e outros tópicos de machine learning, incluindo a melhor visão geral dos métodos de otimização de gradiente descendente que você encontrará online.

Sobre a ética na inteligência artificial

Há muito trabalho sendo feito sobre a ética da inteligência artificial. Duas grandes influências trabalhando nessa área são Timnit Gebru e Joy Buolamwini.

Timnit estudou com Fei-Fei Li em Stanford e, recentemente, fez um trabalho de pós-doutorado no grupo de responsabilidade, transparência, prestação de contas e ética em IA (FATE) da Microsoft. Joy é pesquisadora de machine learning no Media Lab do MIT e trabalhou no projeto Gender Shades, junto com a Timnit. Ela também fundou e lidera a Liga da Justiça Algorítmica para lidar com o preconceito no machine learning.

Para trabalhos sobre ética na indústria, confira Rumman Chowdhury, uma cientista de dados que lidera a equipe de IA responsável da Accenture.

Grupos e organizações

Além de seguir pessoas individualmente, você também pode seguir grupos e organizações envolvidas em pesquisa de IA. O grande trio que está impulsionando a tecnologia para frente é OpenAI (liderada por Elon Musk), DeepMind, e GoogleBrain/GoogleAI. Você também pode encontrar ótimos trabalhos acadêmicos em Stanford, na UC Berkeley (minha alma mater) e no MIT.

Mais mentes brilhantes da IA

Nossos instrutores

Por fim, você também pode seguir alguns de nossos instrutores favoritos da Escola de Al da Udacity, incluindo quem vos fala (@MatDrinksTea).

Você encontrará Cezanne Camacho, a instrutora chefe dos nossos programas de deep learning e visão computacional, e Alexis Cook, instrutora chefe do programa de deep reinforcement learning. Além delas, siga também Luis Serrano, que deu aulas de machine learning, deep learning, PLN e muito mais.

A inteligência artificial está avançando rapidamente e as redes sociais são uma ótima forma de manter-se atualizado. Junte-se à comunidade global de entusiastas de machine learning e IA hoje mesmo. Você pode seguir e acompanhar todas essas contas se inscrevendo na nossa lista do Twitter, que contém todos os especialistas que mencionei.

E quando estiver pronto para avançar com sua carreira nessa fascinante área, não deixe de visitar nossa Escola de Inteligência Artificial para conhecer tudo que oferecemos.

Vá além:

Artigo originalmente publicado no blog americano da Udacity

Sobre o autor
Mat Leonard