#TurismoIn | En los últimos 20 años, la tecnología en la industria de viajes y turismo se ha desarrollado a un ritmo acelerado. Hoy existen sistemas y nuevos modelos de negocio que facilitan las tareas de los viajeros y de los negocios del sector. En ese contexto, Phocuswright publicó el estudio “The State of Travel Startups 2019: Artificial Intelligence in Focus”, que analizó a más de 2500 startups turísticas que utilizan inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) para desarrollar nuevos productos y servicios desde el 2007.
Cursos que verifiquei e recomendo: ✅ – Desenvolvimento de jogos Danki Code – https://hotm.art/UniversoProgramado1 Esse curso foi uma surpresa para mim, quem olha assim rapidamente não percebe, mas a quantidade de conteúdo aqui é GIGANTESCA! e sempre fornecendo suporte total para quem está iniciando no ramo de programação de jogos (instalação dos ambientes e explicação da lógica), nele você consegue aprender desde jogos simples de plataforma 2D até jogos avançados em 3D. O curso demonstra a programação de mais de 12 jogos(de PAC-MAN até Minecraft), além de diversas técnicas dessa área da programação. —————————————————————————– Seja muito bem vindo ao Universo Programado! Neste vídeo você verá como a Inteligência Artificial aprendeu a jogar o dinossauro da Google! Machine Learning é um ramo da Inteligência Artificial que vem crescendo ano após ano, e junto do Deep Learning, tem realizado feitos incríveis! Foi utilizado uma Rede Neural Artificial (Perceptron Multilayer) com 3 camadas! Camada de Entrada com 6 sensores + 1 Viés, totalizando 7 Neurônios Camada Escondida com 6 neurônios + 1 Viés, totalizando 7 Neurônios Camada de Saída com 3 neurônios (Pular, Abaixar, Avião) A função de ativação utilizada em todos os neurônios foi a ReLU. O método de aprendizagem é comumente chamado de ”Random Mutations”. O tamanho da população que utilizei variou entre 1000 ~ 5000 indivíduos. O tempo de aprendizagem variou entre 15 ~ 60 minutos por modo de Jogo. A linguagem utilizada em todo o processo foi a Linguagem C. Código + Executável – https://github.com/JVictorDias/Dinossauro-Google 📌 – Redes Sociais [More]
La filósofa y científica Susan Schneider se ha dedicado a explorar cómo sería un futuro en el que las máquinas alcancen o superen la inteligencia humana y qué tan cerca estamos de ese panorama. En esta entrevista, Schneider nos habla de su nuevo libro Usted, Artificial y nos advierte sobre un futuro en el que los humanos dejemos de ser simplemente de carne y hueso.
Cursos que Verifiquei e Recomendo: 🔴 – Desenvolvimento de jogos Danki Code: Esse curso foi uma surpresa para mim, quem olha assim rapidamente não percebe, mas a quantidade de conteúdo aqui é GIGANTESCA! e sempre fornecendo suporte total para quem está iniciando no ramo de programação de jogos (instalação dos ambientes e explicação da lógica), nele você consegue aprender desde jogos simples de plataforma 2D até jogos avançados em 3D. O curso demonstra a programação de mais de 12 jogos(de PAC-MAN até Minecraft), além de diversas técnicas dessa área da programação. Não é à toa que é o mais vendido do Brasil: https://go.hotmart.com/R16683817C —————————————————————— Seja muito bem vindo ao Universo Programado! Neste vídeo você verá como a Inteligência Artificial aprendeu a jogar o ”jogo mais difícil do mundo”. Essa I.A. não teve tanta dificuldade assim pois a principal dificuldade desse jogo é a parte dos reflexos, coisa que a máquina não possui! Para ganhar o jogo foi utilizado uma Rede Neural Artificial (Perceptron Multilayer). A quantidade de camadas escondidas variou de acordo com a modalidade do jogo! ✅ – A camada de entrada recebe a distância até os obstáculos e a distância até as paredes. ✅ – A camada de saída possui um neurônio para cada tecla que o usuário pode apertar (Cima, Baixo, Esquerda, Direita) A função de ativação utilizada em todos os neurônios foi a ReLU. O método de aprendizagem é comumente chamado de ”Random Mutations”. O tamanho da população que utilizei foi de 100 indivíduos. O tempo [More]