Free online Silogism analyser
Did you know that in our daily lives, we are often confronted with arguments that, while seemingly logical at first glance, are filled with cunning and deceptive fallacies? These fallacies can be subtle and difficult to detect, yet they can effectively influence our decisions and viewpoints. In any type of discussion or debate, it is crucial to identify when an argument isn’t as solid as it seems. This is where Formal Logic becomes a powerful ally. With the app you’ll discover in this video, you will have a technical and objective tool to analyze arguments and detect fallacies with precision. By studying categorical syllogisms in their typical forms, you’ll be able to identify where reasoning fails, helping you build stronger arguments and make more informed decisions. Let’s consider an argument formed by the following terms, all of which are true: Major premise: Every dog is a mammal; Minor premise: No dog is a cat; Conclusion: Every cat is a mammal. Although all terms are true, syllogisms of the same form, specifically in the AEA3 mode, are invalid. This is because the conclusion does not follow from the premises. This type of syllogism falls into two problems: the fallacy of deriving an affirmative conclusion from a negative premise and the fallacy of an undue or inadequate conclusion. To see this in the app, click on the button: "select syllogism," then type "cat" in the subject field, "mammal" in the predicate field, and "dog" in the middle term field. Finally, enter the mode A, E, A, 3 as seen in this presentation. The result will be displayed at the bottom, detailing each type of fallacy as well as the reasons why the argument is fallacious. Now let’s consider the following argument, whose conclusion is easily verifiable as false in this example but may raise doubts in other contexts: Major Premise: Every cat has issues with dogs; Minor Premise: Every cat is a domestic animal; Conclusion: Every domestic animal has issues with dogs. To verify the fallacies in arguments of this type, specifically in AAA3 mode, input "domestic animal" as the subject, "has issues with dogs" as the predicate, and "cat" as the middle term. Then, select the AAA3 mode. You will see that the argument falls into the fallacy known as the Fallacy of the Illicit Minor Term. Now, consider the following argument: "Some snakes are not dangerous animals, but all snakes are reptiles; therefore, some dangerous animals are not reptiles." To verify the invalidity of this syllogism, input "dangerous animals" as the subject, "reptiles" as the predicate, and "snakes" as the middle term. Then configure the mode as AOO3. Notice that in the example, the author inverted the premises. The major premise appears on the second line, and the minor premise on the first line. Arguments of this form fall into the fallacy of the term distributed in the conclusion but not in the premises. The predicate is distributed in the conclusion but not in the major premise. These examples are just a few of the many types of fallacies the app can help you identify. By using this tool, you can input different combinations of terms and modes to verify validity or identify fallacies in complex syllogisms that arise in your daily life. The app offers a practical, fast, and objective way to analyze arguments and helps you spot fallacies often difficult to detect at first glance. With the app, you can objectively and technically analyze arguments and identify fallacies frequently used to manipulate people's reasoning. By doing so, you not only enhance your argumentation skills but also become more critical and aware of the information you receive and share. Formal logic will help you see beyond appearances, ensuring that you make well-informed and grounded decisions without being swayed by fallacious reasoning. If you enjoy this kind of topic, don’t forget to leave a like, subscribe to the channel, and activate the notification bell to receive more content related to logical reasoning and programming in general. See the app at robertocsantosrj eti br (post24)
Publicado em: 30/11/2024
Duração: PT4M17S
Visualizações: 17
Tags: programming, reasoning, logic, argumentation, free app online, falacies, silogism, silogisms
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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
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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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Publicado em: 25/05/2025
Duração: PT8M34S
Visualizações: 19
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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