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Curso

IA do 12.º ano: Sistemas de IA, investigação e inovação

Desenha um sistema de IA original, testa-o e põe uma demo online. Depois apresenta o sistema de IA original e a sua avaliação como projeto final.

Faz as lições por ordem. No fim, sabes mapear os serviços num sistema de IA. Sabes escolher um modelo pela qualidade, velocidade e custo, e defender um desenho do sistema. Sabes escrever uma pergunta de investigação que possas testar, e uma proposta de uma página com uma linha de base. Sabes construir uma primeira versão que funciona, escrever um plano de experiência e testar com entradas com ruído. Sabes remover partes e medir o que cada uma acrescenta num estudo de ablação. Sabes fazer um pequeno estudo com utilizadores, pôr uma demo online e acompanhar erros e custo. Sabes pesar quem ganha e quem pode perder. Sabes apresentar um sistema de IA original e a sua avaliação.

Como usar estas lições

  • Começa na lição marcada Faz isto. Segue quando conseguires fazer sozinho a linha por baixo do título.
  • Joga os Jogos primeiro. Depois faz os Testes. 8 de 10 certas para passar. As Fichas são em papel. As respostas estão em baixo.
  • Cada lição faz avançar o teu projeto final. Guarda um diário do projeto: cada decisão, cada experiência e cada resultado, incluindo os que falharam.
  • Escolhe um projeto final em ciência, explicações, robótica e visão, ou uma ideia de startup. Usa só dados que te é permitido usar. Obtém consentimento antes de qualquer estudo com utilizadores. Mantém as chaves de API privadas. Define um limite de gastos.

Cada lição tem jogos, testes e fichas.

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Arquitetura de sistemas de IA

  1. 1Serviços num sistema de IAMapeia os serviços num sistema de IA.
    • Nomeia as camadas de dados, modelo, serviço e interface.
    • Mapeia um produto de IA real nessas camadas.
    • Encontra os pontos únicos de falha.
  2. 2Escolhe um modeloEscolhe um modelo pela qualidade, velocidade e custo.
    • Compara três modelos no teu próprio conjunto de teste.
    • Mede a velocidade e o custo por pedido.
    • Escolhe um e justifica o compromisso.
  3. 3Treinar, afinar ou usar uma APIDecide quando treinar, afinar ou usar uma API.
    • Lista os custos de cada opção.
    • Considera dados, privacidade e controlo.
    • Decide para o teu projeto final.
  4. 4Desenho do sistemaDesenha e defende um desenho do sistema.
    • Desenha os componentes e o fluxo de dados.
    • Marca onde erros e ataques podem acontecer.
    • Apresenta-o e responde a perguntas.

Formulação do problema

  1. 5Um problema realEscolhe um problema real que valha a pena resolver.
    • Entrevista pessoas que têm o problema.
    • Verifica o que já existe.
    • Diz porque é que a IA é a ferramenta certa, ou não.
  2. 6Pergunta de investigaçãoEscreve uma pergunta de investigação que possas testar.
    • Transforma uma ideia larga numa pergunta estreita.
    • Diz o que vais medir.
    • Diz que resultado responderia à pergunta.
  3. 7O que o sistema deve e não deveLista o que o sistema deve e não deve fazer.
    • Escreve requisitos funcionais.
    • Escreve limites para precisão, velocidade, custo e segurança.
    • Ordena-os por prioridade.
  4. 8Proposta de uma páginaEscreve uma proposta de uma página com uma linha de base.
    • Indica o problema, a abordagem e os dados.
    • Define uma linha de base simples para superar.
    • Define um calendário.

Aplicações avançadas de IA

  1. 9Visão, texto e áudioJunta visão, texto e áudio num só sistema.
    • Estuda um sistema multimodal real.
    • Escolhe como juntar as entradas.
    • Encontra onde uma entrada pode corrigir os erros de outra.
  2. 10Agentes de vários passosDesenha agentes de vários passos com verificações.
    • Divide o trabalho pelos papéis de planeador, trabalhador e verificador.
    • Acrescenta verificações entre passos.
    • Limita ferramentas e gastos.
  3. 11A IA acelera a descobertaExplica como a IA acelera a descoberta científica.
    • Estuda um caso, como o enrolamento de proteínas ou a previsão do tempo.
    • Diz o que a IA fez e o que os cientistas fizeram.
    • Encontra um conjunto de dados científico que possas usar.
  4. 12Primeira versão que funcionaConstrói uma primeira versão que funciona.
    • Constrói a versão mais pequena que funciona de ponta a ponta.
    • Corre-a contra a linha de base.
    • Lista o que melhorar primeiro.

Desenho de experiências

  1. 13HipóteseEnuncia uma hipótese e o que a refutaria.
    • Escreve uma hipótese que possas testar.
    • Escreve o resultado que a provaria errada.
    • Prevê o tamanho do efeito.
  2. 14Muda uma coisaMuda uma coisa e mantém o resto igual.
    • Nomeia as variáveis independentes e dependentes.
    • Fixa as sementes aleatórias e as definições.
    • Corre cada definição várias vezes.
  3. 15Conjuntos de treino, validação e testeConstrói conjuntos de treino, validação e teste justos.
    • Impede fugas entre as divisões.
    • Divide por tempo, lugar ou pessoa quando for preciso.
    • Tranca o conjunto de teste até ao fim.
  4. 16Plano de experiênciaEscreve um plano de experiência antes de correres o que quer que seja.
    • Lista cada corrida e as suas definições.
    • Decide as métricas de antemão.
    • Estima o cálculo e o custo.

Avaliação de IA

  1. 17Teste de referênciaEscolhe um teste de referência e explica os seus limites.
    • Encontra um teste de referência público para a tua tarefa.
    • Verifica se os modelos o podem ter visto no treino.
    • Acrescenta os teus próprios casos de teste.
  2. 18Entradas com ruído e deslocadasTesta com entradas com ruído e deslocadas.
    • Acrescenta ruído, gralhas e desfoque.
    • Testa em dados de um lugar ou tempo novo.
    • Mede quanto a pontuação desce.
  3. 19Estudo de ablaçãoNum estudo de ablação, remove partes e mede o que cada uma acrescenta.
    • Lista as partes do teu sistema.
    • Remove uma de cada vez e volta a correr.
    • Faz uma tabela dos resultados.
  4. 20Resultados com barras de erroReporta resultados com barras de erro e limites honestos.
    • Mostra a média e a dispersão entre corridas.
    • Compara com a linha de base.
    • Escreve os limites com clareza.

Colaboração entre pessoas e IA

  1. 21Onde uma pessoa tem de aprovarDecide onde uma pessoa tem de aprovar.
    • Ordena as decisões pelo risco.
    • Põe uma pessoa nas de alto risco.
    • Desenha uma forma fácil de anular a IA.
  2. 22Porque é que o modelo escolheuExplica porque é que um modelo fez uma escolha.
    • Usa a importância das características ou mapas de saliência.
    • Mostra fontes para as respostas geradas.
    • Testa se os utilizadores percebem a explicação.
  3. 23Feedback dos utilizadoresRecolhe feedback dos utilizadores para melhorar o sistema.
    • Acrescenta classificações e comentários.
    • Transforma o feedback em novos casos de teste.
    • Atenção ao feedback que acrescenta viés.
  4. 24Estudo com utilizadoresFaz um pequeno estudo com utilizadores e resume-o.
    • Obtém consentimento de cada participante.
    • Dá tarefas e mede o sucesso e o tempo.
    • Resume o que resultou e o que não resultou.

Disponibilização e operações

  1. 25Um modelo atrás de uma APIServe um modelo atrás de uma API.
    • Envolve o modelo numa API web.
    • Acrescenta verificações de entrada e limites de tempo.
    • Faz um teste de carga.
  2. 26Erros, velocidade e desvioAcompanha erros, velocidade e desvio.
    • Regista pedidos sem dados pessoais.
    • Faz gráficos de erros e tempo de resposta.
    • Deteta quando as entradas se afastam dos dados de treino.
  3. 27Custo por utilizadorEstima o custo por utilizador.
    • Mede o custo por pedido.
    • Estima o custo com 100 e 10 000 utilizadores.
    • Reduz o custo com cache ou um modelo mais pequeno.
  4. 28Uma demo onlinePõe uma demo online que outros possam experimentar.
    • Publica num alojamento gratuito.
    • Acrescenta um limite de gastos e limites de ritmo.
    • Escreve um guia curto para os utilizadores.

Inovação em IA

  1. 29Uma necessidade que a IA pode cumprirEncontra uma necessidade que a IA podia cumprir.
    • Estuda três produtos de IA e as necessidades que cumprem.
    • Encontra uma necessidade que ainda não está cumprida.
    • Estima quem o usaria.
  2. 30Consentimento, privacidade e danoVerifica consentimento, privacidade e dano.
    • Verifica a licença e o consentimento dos teus dados.
    • Remove dados pessoais.
    • Lista danos possíveis e como os reduces.
  3. 31Quem ganha e quem pode perderPesa quem ganha e quem pode perder.
    • Mapeia todas as pessoas que o teu sistema afeta.
    • Pesa benefícios contra riscos para cada grupo.
    • Muda uma escolha de desenho por causa disso.
  4. 32Proposta de investigação ou caso de negócioEscreve uma proposta de investigação ou um caso de negócio.
    • Escolhe uma proposta de investigação ou um pitch de startup.
    • Apoia cada afirmação com os teus resultados.
    • Pratica com feedback.

Estúdio do projeto final de IA

  1. 33Melhora a partir dos testesMelhora o sistema a partir dos resultados dos testes.
    • Escolhe a maior fraqueza da tua avaliação.
    • Corrige-a e volta a correr os testes.
    • Regista a mudança no diário.
  2. 34Relatório técnicoEscreve um relatório técnico claro.
    • Escreve o resumo, o método, os resultados e os limites.
    • Faz figuras e tabelas claras.
    • Partilha o código para outros o poderem repetir.
  3. 35Cartaz e demo ao vivoFaz um cartaz e uma demo ao vivo.
    • Faz um cartaz de investigação de uma página.
    • Prepara uma demo ao vivo de 3 minutos.
    • Prepara um plano de reserva se a demo falhar.
  4. 36Sistema de IA originalApresenta um sistema de IA original e a sua avaliação.
    • Apresenta o problema, o sistema e os resultados.
    • Mostra como se compara com a linha de base.
    • Responde a perguntas sobre os seus limites.