Analise de sentimentos em redes sociais
Apresenta informações de artigos acadêmicos sobre a análise de sentimentos em redes sociais. Resumo elaborado no Notebook LM. Hoje mergulhamos no fascinante mundo da análise de sentimentos (AS) e do processamento de linguagem natural (PLN). Com bilhões de postagens no Twitter, Facebook e outras redes, como entender o que as pessoas realmente estão dizendo? Neste vídeo, explicamos: Como funciona a análise de sentimentos com dicionários léxicos e aprendizado de máquina; Os desafios com gírias, ironia e abreviações nas redes sociais; Como o PLN vai além da polaridade e busca compreender o porquê do sentimento; O papel de técnicas como POS tagging, n-gramas, Word Embeddings, BERT, e muito mais; E, por fim, discutimos o futuro dessa área: será que vamos precisar olhar além das palavras? Se você quer entender como empresas, pesquisadores e analistas interpretam dados sociais em larga escala, este vídeo é para você. 🔔 Inscreva-se no canal para mais conteúdos sobre IA, NLP e ciência de dados!
Publicado em: 03/05/2025
Duração: PT8M37S
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Tags: PLN, NLP, análise de sentimentos, análise de sentimentos em redes sociais, processamento de linguagem natural, redes sociais, mineração de opinião, machine learning, nave bayes, POS tagging, word embeddings, BERT, inteligência artificial, sarcasmo e ironia, mineração de texto, texto do Twitter, big data, análise de sentimentos com machine learning, sentimento em redes sociais, PLN ou análise de sentimentos
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DreamBooth: Geração de Imagens Personalizadas por Difusão
Criado a partir do artigo DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation Nataniel RuizYuanzhen LiVarun JampaniYael PritchMichael RubinsteinKfir AbermanGoogle Research Resumo DreamBooth é uma abordagem inovadora para personalizar modelos de difusão de texto para imagem, permitindo que eles gerem novas representações de um assunto específico. Ao alimentar o modelo com apenas algumas imagens de referência de um objeto ou ser, ele aprende a associar um identificador único a esse assunto. Isso capacita os usuários a sintetizar imagens fotorrealistas e totalmente novas do assunto em diversos contextos, poses, estilos artísticos e condições de iluminação, mesmo que não estejam presentes nas imagens originais. Essencialmente, DreamBooth permite que você insira um sujeito em sua "cabine de fotos" e o "sintetize onde seus sonhos o levarem". Áudio e narração gerados pelo Notebook LM. Descubra como o modelo DreamBooth revoluciona a geração de imagens personalizadas usando técnicas de difusão de imagem. Neste vídeo, exploramos os fundamentos do modelo, suas aplicações práticas em arte digital, marketing e criação de conteúdo, e como ele pode ser treinado para gerar imagens realistas com base em um conjunto específico de exemplos. Ideal para entusiastas de IA generativa, artistas digitais e desenvolvedores que desejam entender como personalizar modelos de imagem com resultados impressionantes. 🔍 Aprenda: O que é DreamBooth? Como funciona a difusão de imagem? Como treinar modelos personalizados com poucas imagens? Aplicações criativas e profissionais.
Publicado em: 02/07/2025
Duração: PT5M32S
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Tags: DreamBooth, geração de imagens, IA generativa, difusão de imagem, inteligência artificial, Stable Diffusion, personalização de modelos, treinamento de IA, arte digital com IA, modelo de difusão, machine learning, deep learning, arte generativa, customização de imagens, imagens realistas IA
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Agrupando Cores com K-Means: Visão Computacional na Prática
Apresentação, com Notebook LM, de artigos sobre metodologia de classificação de cores, no contexto da Visão Computacional. Ênfase ao algoritmo de K-Means. Como reduzir milhões de cores de uma imagem sem perder a essência visual? Neste vídeo, exploramos o fascinante mundo da quantização e segmentação de cores, com foco no algoritmo K-Means, aplicado à visão computacional. Você vai entender: Como o K-Means agrupa cores no espaço RGB ou CIELAB Por que ele é tão usado em compressão de imagem, análise de conteúdo e preservação digital Otimizações como WSM (Weighted Sort Means) O modelo POTS, que garante regiões mais coesas Comparações entre diferentes espaços de cor (RGB, HSV, YCbCr, etc.) Casos reais: como arqueólogos usam K-Means para documentar arte rupestre Reflexões sobre o que torna uma cor "essencial" numa imagem 🎨 Seja você designer, programador ou curioso em IA, esse vídeo é um mergulho técnico e acessível na ciência por trás das cores!
Publicado em: 02/06/2025
Duração: PT8M48S
Visualizações: 40
Tags: programação, K-means, Visão Computacional, Modelos de cores, Classificação por cores, clusterização por cores, Detecção automatizada de cores, segmentação de imagem, visão computacional, quantização de cores, ciência de dados, inteligência artificial, imagem digital, compressão de imagem, ciência da computação, algoritmo kmeans, pintura rupestre, processamento de imagem, agrupamento de cores, p5js, arte e IA, cor digital
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Modelos de Difusão em PLN
Apresenta-se podcast, criado no Notebook LM, a partir de artigos científicos selecionados, sobre modelos de difusão aplicados no contexto de processamento de linguagem natural (PLN ou NLP).
Publicado em: 26/05/2025
Duração: PT9M13S
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Tags: IA, AI, tutoriais, Lógica digital, PLN, Processamento de Linguagem Natural, NLP, modelos de difusão, diffusion models
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Redes neurais com pesos discretos
Apresento artigos científicos sobre Redes Neurais Binarizadas (BNNs), um novo tipo de rede neural onde tanto os pesos quanto as ativações são limitados a valores binários (+1 ou -1) durante a execução. Também sobre Redes Neurais Ternárias (TNNs) como uma solução mais eficiente para implementar Redes Neurais Profundas (DNNs) em dispositivos com recursos limitados. As TNNs usam pesos e ativações restritos a {−1, 0, 1}, eliminando a necessidade de multiplicações durante a inferência. Os artigos foram reunidos no Notebook LM, que produziu o podcast ouvido no áudio, além de respostas às questões suscitadas. Vídeo que serviu de inspiração: https://www.youtube.com/watch?v=qTbtcQfFei8 INTELIGÊNCIA ARTIFICAL vai MULTIPLICAR CAPACIDADE com MODELO BITNET 1.58 BIT, mas o que é 1.58 BIT? (Safesrc)
Publicado em: 25/05/2025
Duração: PT8M34S
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Tags: IA, AI, tutoriais, redes neurais com pesos discretos, MODELO BITNET 1.58 BIT, Inteligência Artificial, Redes Neurais Ternárias (TNNs), Redes Neurais Binarizadas (BNNs), Ternary Quantization (TTQ), Modelo de Linguagem Grande (LLM), Large Language Model
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