Inteligência Artificial aplicada à biologia

🐍 Curso Completo de Inteligência Artificial Aplicada na Classificação de Serpentes - SnakeChat 🐍

Este curso é projetado para introduzir os participantes ao universo da inteligência artificial (IA) e suas aplicações na biologia, com foco particular na classificação de serpentes. Vamos explorar desde os fundamentos de IA até a implementação prática utilizando tecnologias modernas como aprendizado de máquina, aprendizado profundo e conversational AI.

Conteúdo do Curso:

1. Introdução à Inteligência Artificial

   • História e evolução da IA
   • Aprendizado de Máquina (Machine Learning) vs. Aprendizado Profundo (Deep Learning)
   • Tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado, reforçado

2. Fundamentos de Aprendizado de Máquina

   • Algoritmos de classificação e regressão
   • Técnicas de redução de dimensionalidade (PCA, Autoencoders)

3. Aplicações da IA na Biologia

   • Genômica, proteômica e metabolomica
   • Microscopia digital e imagética em patologia
   • Análise de comportamento e ecologia

4. Utilização da Teachable Machine para a Classificação de Serpentes

   • Introdução ao Teachable Machine
   • Coleta e pré-processamento de dados (imagens de serpentes)
   • Treinamento do modelo usando transferência de conhecimento

5. Conversational AI e SnakeFace

   • Introdução a interfaces baseadas em conversação
   • Adaptação do modelo treinado para uma interface conversacional (SnakeFace)
   • Desenvolvimento de uma aplicação Angular com integração de IA

6. Desenvolvimento de SnakeChat

   • Melhorias e expansões sobre o projeto SnakeFace
   • Criação de um bot de conversational AI para classificar serpentes através de interação em tempo real
   • Publicação e compartilhamento do modelo com a comunidade

7. Projeto Final e Personalização

   • Aplicação dos conhecimentos adquiridos em um projeto final
   • Personalização do modelo para outros tipos de classificação biológica
   • Documentação, depuração e melhorias contínuas

8. Publicação e Disseminação

   • Preparação do artigo para publicação em revistas científicas (exemplo: Revista de Informática Teórica e Aplicada)
   • Compartilhamento do código-fonte e modelos treinados
   • Engajamento com a comunidade científica e desenvolvedores

Objetivos do Curso:

• Compreender os conceitos básicos de inteligência artificial e como eles se aplicam na biologia.
• Aprender a utilizar ferramentas de IA acessíveis, como a Teachable Machine, para projetos práticos.
• Desenvolver uma aplicação web interativa usando Angular e modelos de IA.
• Explorar o uso de conversational AI para soluções inovadoras em classificação de serpentes.
• Publicar um preprint com os resultados do projeto e submetê-lo a uma revista científica.

Pré-requisitos:

• Conhecimentos básicos de programação (Python recomendado).
• Familiaridade com conceitos matemáticos como álgebra linear e estatística.
• Interesse em biologia e inteligência artificial.

Recursos Adicionais:

• Acesso a uma plataforma de aprendizado online (ex: Coursera, edX, Kaggle).
• Conjunto de dados de imagens de serpentes para treinamento e teste.
• Ferramentas de desenvolvimento e IDEs adequadas para o projeto.

Estrutura do Curso:

O curso é estruturado em módulos com atividades teóricas, laboratórios práticos e tarefas aplicativas que conduzem os alunos ao desenvolvimento de um projeto final. Ao longo do curso, serão destacados casos de uso reais e estudos de exemplo para ilustrar as aplicações da IA na biologia.

Conclusão:

Este curso visa não apenas transmitir conhecimento técnico sobre inteligência artificial, mas também estimular o pensamento crítico sobre como essas tecnologias podem ser responsáveis e benéficas em campos como biologia, ecologia e conservação. Estamos ansiosos para acompanhar você nesta jornada de aprendizado e inovação!

Nota: Este é um esboço do curso "Inteligência Artificial Aplicada na Classificação de Serpentes - SnakeChat". Para garantir a atualização e a relevância do conteúdo, recomenda-se verificar as fontes mais recentes e as publicações associadas ao preprint e ao artigo em revisão.