Sistema de Evolução Inteligente EvoX e Prática de Investigação AI Native
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120 ficheirosLição 1
- HTML00_Lição 1: As origens da evolução inteligente e o contexto de nascimento do EvoX.html
- HTML01_Tendência de aceleração da evolução inteligente e compressão de ciclos.html
- HTML02_O poder dos grandes modelos atuais e as limitações da geração única.html
- HTML03_A convergência das vias da inteligência e as origens da computação evolutiva.html
- HTML04_A visão de Turing sobre a “máquina criança”.html
- HTML05_Novas fontes de geração de candidatos com a expansão da capacidade computacional.html
- HTML06_A expansão do objeto de evolução: de parâmetros numéricos a sistemas de software.html
- HTML07_A complexidade do mundo real e o compromisso multiobjetivo.html
- HTML08_A autoaperfeiçoamento dos métodos de resolução e a evolução dos algoritmos.html
- HTML09_MetaDE: arquitetura aninhada de algoritmos que otimizam algoritmos.html
- HTML10_Arquitetura do sistema de ciclo fechado evolutivo do EvoX.html
- HTML11_Limites essenciais e questões-chave para integrar tarefas no EvoX.html
- HTML12_Configuração do ambiente e utilização rápida do EvoX.html
- HTML13_Competências essenciais e juízo estético do investigador.html
- HTML14_Comparação entre o modelo tradicional de resposta única e o sistema de evolução contínua do EvoX.html
- HTML15_Visão de uma infraestrutura de evolução inteligente orientada ao mundo real.html
- MDAI999-Lesson-1_lecture_notes.md
Lição 2
- HTML00_Lição 2: As origens da computação evolutiva e a convergência de múltiplas vias.html
- HTML01_A reconvergência das múltiplas vias da inteligência.html
- HTML02_Revisão do simbolismo, do conexionismo e da cibernética.html
- HTML03_A computação evolutiva como origem técnica direta.html
- HTML04_A inteligência é um produto predefinido ou um processo ambiental.html
- HTML05_A complexidade do mundo real e os conflitos multiobjetivo.html
- HTML06_A contradição entre a necessidade de diversidade e o custo de engenharia.html
- HTML07_A base de engenharia formada por GPU e grandes modelos.html
- HTML08_A expansão dos limites do objeto de evolução: de parâmetros a programas.html
- HTML09_Os limites dos grandes modelos e a evolução contínua ao nível do sistema.html
- HTML10_MetaDE: usar algoritmos evolutivos para melhorar algoritmos evolutivos.html
- HTML11_Definição dos elementos essenciais para integrar no EvoX.html
- HTML12_Fluxo de trabalho completo do runtime do EvoX.html
- HTML13_Análise prática em aula: múltiplos caminhos evolutivos versus caminho único predefinido.html
- HTML14_Revisão das ideias centrais do curso e das origens da evolução.html
- HTML15_Síntese e perspetivas: iniciar novas práticas de investigação AI Native.html
- MDAI999-Lesson-2_lecture_notes.md
Lição 3
- HTML00_Lição 3: A complexidade do mundo real e o compromisso multiobjetivo.html
- HTML01_Conflitos multiobjetivo e complexidade real.html
- HTML02_Compromissos e exploração multiobjetivo no mundo físico real.html
- HTML03_Procurar respostas viáveis e experiências mentais.html
- HTML04_Transformação do problema: da escolha de algoritmos ao processo de exploração.html
- HTML05_Otimização de preferências e conjuntos de múltiplas soluções candidatas.html
- HTML06_Contexto prático multiobjetivo do projeto de perfis aerodinâmicos supercríticos.html
- HTML07_Continuidade dos perfis base e das amostras de perturbação.html
- HTML08_Aplicação de modelos substitutos para lidar com o elevado custo de simulação.html
- HTML09_Produzir soluções candidatas diversificadas que equilibram todos os indicadores.html
- HTML10_Conflitos de objetivos e resposta a feedback esparso em engenharia complexa.html
- HTML11_O papel decisório dos especialistas de domínio e a avaliação de soluções.html
- HTML12_Atividade em aula: conceção de um plano de avaliação para otimização multiobjetivo de parâmetros.html
- HTML13_Revisão da atividade em aula: verificação da razoabilidade das soluções de compromisso.html
- HTML14_Revisão dos conceitos centrais desta lição.html
- HTML15_Síntese e perspetivas: o valor da investigação num mundo real e complexo.html
- MDAI999-Lesson-3_lecture_notes.md
Lição 4
- HTML00_Lição 4: Base computacional moderna e evolução paralela tensorizada.html
- HTML01_Base computacional moderna e evolução paralela tensorizada.html
- HTML02_Diversidade evolutiva e desafios de escala computacional.html
- HTML03_O estrangulamento de eficiência dos ciclos tradicionais em série na CPU.html
- HTML04_Da lista de candidatos ao grafo de computação tensorizado.html
- HTML05_Organização tensorizada de população, avaliação e estado.html
- HTML06_Paralelismo de operadores e otimização de compilação.html
- HTML07_Conceção de uma arquitetura de base aberta e desacoplada.html
- HTML08_Divisão modular de algoritmos e problemas.html
- HTML09_Gestão de fluxos de trabalho e módulos de monitorização.html
- HTML10_Programador de runtime e gestão de capacidade computacional heterogénea.html
- HTML11_Aplicações multissetoriais suportadas por uma base unificada.html
- HTML12_Prática de análise comparativa da eficiência computacional.html
- HTML13_Métodos essenciais de computação tensorial em lote.html
- HTML14_Programação de runtime e composabilidade de algoritmos.html
- HTML15_Os alicerces da exploração evolutiva paralela de alta intensidade.html
- MDAI999-Lesson-4_lecture_notes.md
Lição 5
- HTML00_Lição 5: Evolução de métodos: da otimização de soluções à otimização dos próprios algoritmos.html
- HTML01_Contexto central e motivação da evolução de métodos.html
- HTML02_Evolução técnica e origens históricas dos sistemas inteligentes.html
- HTML03_A expansão dos limites da evolução pelos grandes modelos e pela capacidade computacional.html
- HTML04_Conflitos multidimensionais e compromissos em problemas do mundo real.html
- HTML05_As ideias centrais da evolução de métodos e o salto qualitativo.html
- HTML06_Evolução de dupla camada (interna e externa) e mecanismos adaptativos.html
- HTML07_Implementação típica de evolução de métodos: a arquitetura MetaDE.html
- HTML08_Evolução da estrutura de algoritmos: AutoPSO e EvoGO.html
- HTML09_Paralelismo em GPU e usar a evolução para melhorar a evolução.html
- HTML10_Conceção do plano experimental de otimização de dupla camada.html
- HTML11_Desenvolvimento contínuo de sistemas inteligentes e desafios ambientais.html
- HTML12_Início rápido e configuração simplificada do ambiente.html
- HTML13_Competências essenciais do investigador e mudança de mentalidade.html
- HTML14_Construir uma infraestrutura evolutiva sustentável.html
- HTML15_Síntese e perspetivas: rumo a formas de inteligência mais avançadas.html
- MDAI999-Lesson-5_lecture_notes.md
Lição 6
- HTML00_Lição 6: Evolução contínua ao nível do sistema: Genesis e a sedimentação do mundo do software.html
- HTML01_Os limites dos grandes modelos e a necessidade de evolução ao nível do sistema.html
- HTML02_A expansão dos limites da evolução: de parâmetros numéricos a sistemas de programas.html
- HTML03_Desafios complexos do mundo real: compromisso multiobjetivo e preservação da diversidade.html
- HTML04_Suporte à exploração paralela através de computação tensorizada e arquitetura unificada.html
- HTML05_A evolução dos próprios algoritmos: de encontrar respostas a melhorar métodos.html
- HTML06_MetaDE e AutoPSO: arquitetura de dupla camada para a evolução de métodos.html
- HTML07_Caso prático multiobjetivo do projeto de perfis aerodinâmicos supercríticos.html
- HTML08_Desafios ao longo do ciclo de vida: esgotamento de contexto e persistência ao nível do projeto.html
- HTML09_A arquitetura Genesis e o paradigma de sedimentação do mundo do software.html
- HTML10_Padrões de engenharia para colaboração multi-Agent e decomposição recursiva de tarefas.html
- HTML11_Mecanismos rigorosos de aceitação e herança histórica.html
- HTML12_Atividade em aula: simular colaboração multi-Agent e uma gateway de aceitação automatizada.html
- HTML13_Métodos de trabalho AI Native e acessos práticos.html
- HTML14_O critério essencial do investigador: divisão de tarefas humano-máquina e pensamento crítico.html
- HTML15_Síntese do curso: construir uma infraestrutura em contínua evolução para o mundo do software.html
- MDAI999-Lesson-6_lecture_notes.md
Lição 7
- HTML00_Lição 7: O paradigma de investigação AI Native e a entrada na prática com o EvoX.html
- HTML01_O paradigma de investigação AI Native e a entrada na prática com o EvoX.html
- HTML02_Os limites dos grandes modelos e os sistemas de evolução contínua.html
- HTML03_Converter problemas reais num processo de exploração com o EvoX.html
- HTML04_Otimização multiobjetivo e exploração de múltiplas soluções.html
- HTML05_MetaDE: usar algoritmos evolutivos para melhorar algoritmos evolutivos.html
- HTML06_Métodos de trabalho AI Native e acessos práticos.html
- HTML07_Prática de uma tarefa de navegação de robôs de armazém.html
- HTML08_Resultados experimentais e análise visual.html
- HTML09_Quanto mais fácil de usar é a ferramenta, mais clara é a responsabilidade humana.html
- HTML10_O cerne da investigação: a capacidade de formular questões-chave.html
- HTML11_Divisão de tarefas humano-máquina: a IA concretiza as respostas, os humanos orientam o rumo.html
- HTML12_Princípio central: Code is cheap. Taste matters.html
- HTML13_Atividade em aula: orientar a IA por diálogo para concluir tarefas do EvoX.html
- HTML14_Síntese do curso: fluxos de trabalho nativos de IA e bom gosto científico.html
- HTML15_Apêndices e acessos às comunidades de código aberto.html
- MDAI999-Lesson-7_lecture_notes.md