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Guia DEFINITIVO de Aprendendo a Aprender | A maior BRONCA da sua vida [RATED R]

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Um dos conceitos mais importantes na Programação!

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Open Source

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A palavra lógica pode denotar tanto um conjunto de regras racionais para a obtenção de um conhecimento quanto a área da filosofia que estuda a validade formal das proposições linguísticas e matemáticas.

A lógica, enquanto propriedade linguística, não se preocupa com a veracidade dos enunciados, mas com a validade formal lógica, ou seja, com a possibilidade de sentido da frase dada por sua estrutura. Se a estrutura de uma frase é correta, isto é, se ela segue um padrão formal correto, podemos dizer que a frase é logicamente válida. Na matemática, é a lógica que garante a estrutura formal racional das equações e demais elementos matemáticos que, de algum modo, relacionam-se.

Não podemos dizer que a lógica em si foi criada, mas sim descoberta. Desde que existe racionalidade, a lógica existe. Quem a descobriu foi Aristóteles. As suas criações dizem respeito apenas à nomenclatura que ele deu e ao estudo sistemático daquilo que era a lógica. A lógica aristotélica, também chamada de lógica clássica, sustenta-se com base em princípios racionais e nos silogismos.

A lógica determina a organização e a validade do pensamento e dos enunciados linguísticos.

Na contemporaneidade, Gottlob Frege revolucionou a lógica ao misturar elementos matemáticos e linguísticos para o entendimento de enunciados e ao distinguir as noções de sentido e referente. Isso possibilitou o aprofundamento na programação, o que, por sua vez, forneceu bases para a criação da informática e dos computadores.

Outros filósofos, como os alemães Ludwig Wittgenstein e Rudolf Carnap e o britânico Bertrand Russell, dedicaram-se a estudar as relações entre a lógica e a linguagem, aprofundando os estudos da chamada filosofia analítica da linguagem.
Leia também: Metafísica de Aristóteles: o estudo do ser em geral
Onde surgiu e quem é o criador da lógica?

Os estudos de lógica foram iniciados por Aristóteles, entre 384 a.C e 322 a.C., na Grécia Antiga. Esse grande pensador percebeu que a maior distinção entre o ser humano e os demais animais é a linguagem. Ele também notou que há uma estrutura linguística que deve ser obedecida para que os enunciados tenham sentido.

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Essas percepções fizeram com que o filósofo formalizasse uma ciência capaz de entender e classificar os elementos que permitem os enunciados linguísticos com sentido e validade, fundando a lógica.

Lógica aristotélica

As investigações de Aristóteles acerca da lógica fizeram-no descobrir que todo o conhecimento válido emitido por enunciados deve respeitar três princípios básicos. São eles:

Princípio da identidade: é o que enuncia as identidades dos seres e das coisas. Por meio do verbo ser, o princípio diz o que certa coisa é. Como exemplo, podemos dizer "A é A". O verbo ser conjugado na primeira pessoa do singular, destacado em vermelho, é o elemento que denota a identidade do objeto. Para pegar um exemplo mais palpável, podemos dizer "isto é um texto", indicando que a identidade desse objeto a que nos referimos é a categoria "texto".

Princípio da não- contradição: este princípio elementar diz que a identidade de algo não pode ser ela mesma e não ser ela ao mesmo tempo e sob o mesmo aspecto. A sua formulação pode ser pensada da seguinte maneira: não é possível que algo seja e não seja aquilo que é, ao mesmo tempo e sob o mesmo aspecto. É impossível que isto seja um texto e não seja um texto ao mesmo tempo e sob o mesmo aspecto.

Princípio do terceiro excluído: algo é ou não é e não há terceira possibilidade. Pensando com base na identidade e na não contradição, podemos afirmar que isto é um texto ou não é um texto, não havendo outra possibilidade. Se isto for um automóvel, por exemplo, deixa de ser um texto, encaixando-se na segunda possibilidade.

Os silogismos são a expressão máxima da lógica aristotélica. Silogismo é uma estrutura linguística dedutiva, baseada em premissas e uma conclusão. Como estrutura dedutiva, o silogismo deve ter uma premissa maior, uma premissa menor e, a partir delas, a conclusão. Pode acontecer de a estrutura dedutiva não ordenar as premissas entre maiores ou menores, como nos exemplos a seguir:

Leia também: Relações semânticas entre as palavras

Lógica matemática

Um importante instrumento da lógica matemática são as tabelas de verdade. Essas tabelas possibilitam o entendimento linguístico formal de enunciados linguísticos e de proposições matemáticas. Antes de passar para as tabelas, devemos entender o que significam os símbolos e conectivos que utilizaremos nelas.

P e Q são apenas exemplos que podem representar ações ou objetos ou, pensando em enunciados, podem ser sujeito e predicado ou sujeito e verbo.

¬ é o símbolo da negação. Ele tem a função de negar uma afirmação.

Ʌ é o símbolo da conjunção. Ele tem a função de juntar dois elementos, equivalendo, na língua portuguesa, ao conectivo "e". Esse símbolo passa a ideia de adição e de formação de conjuntos.

V é o símbolo da disjunção. Ele permite a ideia de dissolução de conjuntos e de alternância. Na língua portuguesa, esse conectivo equivale a "ou".

→ é o símbolo condicional. Ele implica uma condição. Para que algo aconteça, é necessário algo anterior. Equivale, na língua portuguesa, a "se e então".

↔ é o símbolo bicondicional. Ele passa a ideia de uma dupla condição para a formação da proposição.

V e F significam apenas se a fórmula ou o enunciado é verdadeiro ou falso.

Vejamos exemplos de tabelas de verdade mais comuns e como elas funcionam:

Negação (¬): a negação ocorre quando se quer negar um termo, desse modo, a negação de "P" é " ¬P". Se "P" é verdadeiro, " ¬ P" é falso, e vice-versa.

Conjunção (Ʌ): a conjunção, na linguagem, é representada por "e". Será verdadeira se, e somente se, ambos os termos da tabela forem verdadeiros.

Disjunção (V): a disjunção equivale, na linguagem, à conjunção alternativa "ou". Somente será falsa se ambos os termos forem falsos.

Condicional (→): implica a ocorrência de um termo necessário (Q), mediante o termo suficiente (P). Equivale, na linguagem, ao "se" e "então".

Bicondicional (↔): estrutura formada por duas condicionais, ou seja, só será falsa se as proposições tiverem, individualmente, valores diferentes.

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Lógica: o que é, surgimento, tipos de lógica - Mundo Educação

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Clique aqui para saber o que é lógica e a que ela aplica-se. Saiba também quem a criou e qual a sua influência no conhecimento humano.

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Orientação a Objetos : Introdução prática : Programação Orientada a Objetos

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Plataforma de machine learning e ciência de dados para análise e produção em escala

Introdução ao Aprendizado de Máquina

O que é Machine Learning?

Machine Learning é uma tecnologia onde os computadores tem a capacidade de aprender de acordo com as respostas esperadas por meio associações de diferentes dados, os quais podem ser imagens, números e tudo que essa tecnologia possa identificar. Machine Learning é o termo em inglês para a tecnologia conhecida no Brasil como aprendizado de máquina.

O funcionamento dos algorítimos de Machine Learning

Quando se desenvolve um sistema de aprendizado de máquina, a estrutura utilizada na programação é diferente da programação de software tradicional. No método tradicional se cria um conjunto de regras para gerar uma resposta a partir do processamento dos dados introduzidos.

Já os algoritimos de Machine Learning são criados a partir dos dados que serão análisados e as as repostas (ou resultados) que se esperam dessa análise, no final do processo o sistema cria as próprias regras ou perguntas.

Aprendizado de Máquina Iterativo

A tecnologia Machine Learning permite que os modelos sejam treinados em conjuntos de dados antes de serem implementados. Um aplicativo ou software com Machine Learning é um tipo de programa que melhora automaticamente e gradualmente com o número de experiências em que ele é colocado para treinar.

Nessa primeira etapa o treinamento é assistido. O processo iterativo leva à uma melhoria nos tipos de associações feitas entre elementos e dados, os quais são apresentados em uma grande quantidade. Devido a essa grande quantidade de dados que serão analisados, os padrões e associações feitas somente por observação humana poderiam resultar ineficientes, em caso de que sejam feitas sem um suporte das tecnologias Machine Learning.

Após o treinamento incial de um aplicativo ou software de Machine Learning ele poderá ser usado em tempo real para aprender sozinho com os dados apresentando maior precisão nos resultados com o passar do tempo.

Como Big Data e Machine Learning se associam?

Para trabalhar com o sistema de aprendizado de máquina é necessário utilizar um certo conjunto de dados.
O Big Data permite que os dados sejam virtualizados para que possam ser armazenados da maneira mais eficiente e econômica, seja on premises ou na cloud. Além da eficiência o Big Data também auxilia na melhoria da velocidade e confiabilidade da rede, removendo outras limitações físicas associadas ao gerenciamento de dados em grande quantidade.

Apesar das vantagens oferecidas no processo, uma empresa não necessita ter Big Data para trabalhar com Machine Learning.

Entenda mais:

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Usando machine learning para negócios

Ajustando às necessidades empresariais
O machine learning oferece valor potencial para as empresas que tentam alavancar grandes volumes de dados e as ajuda a entender melhor as sutis mudanças de comportamento, preferências ou satisfação do cliente. Os líderes de negócios estão começando a perceber que muitas coisas que acontecem em suas empresas e indústrias não podem ser compreendidas por meio de uma consulta. Não são as perguntas que você conhece, são os padrões ocultos e anomalias enterradas nos dados que podem ajudá-lo ou prejudicá-lo.

A vantagem do machine learning é que é possível alavancar algoritmos e modelos para prever resultados. É importante assegurar que os cientistas de dados que executam o trabalho estejam usando os algoritmos corretos, alimentando os dados mais adequados (que são precisos e limpos) e usando os melhores modelos de desempenho. Se todos esses elementos se unirem, será possível treinar continuamente o modelo e aprender com os resultados por meio dos dados. A automação desse processo de modelagem, o treinamento do modelo e o teste levam a previsões precisas para suportar mudanças nos negócios.

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Machine Learning mais a fundo

Abordagens de Machine Learning

Técnicas de machine learning são necessárias para melhorar a precisão dos modelos preditivos. Dependendo da natureza do problema dos negócios em questão, existem diferentes abordagens com base no tipo e no volume dos dados. Nesta seção, discutimos as categorias de machine learning.

Deep learning (ML / DL)

Deep learning é um método específico de aprendizado de máquina que incorpora redes neurais em camadas sucessivas para aprender com os dados de uma maneira iterativa.Deep learning é especialmente útil quando você está tentando aprender padrões de dados não estruturados.

Redes neurais complexas de Deep learning são projetadas para emular como o cérebro humano funciona, para que os computadores possam ser treinados para lidar com abstrações e problemas mal definidos. Redes neurais e deep learning são frequentemente usados em aplicativos de reconhecimento de imagem, fala e visão computacional.

Aprendizado por reforço

O aprendizado por reforço é um modelo de aprendizado comportamental. O algoritmo recebe feedback da análise de dados, orientando o usuário para o melhor resultado. O aprendizado de reforço difere de outros tipos de aprendizado supervisionado, porque o sistema não é treinado com o conjunto de dados de amostra. Em vez disso, o sistema aprende por meio de tentativa e erro. Portanto, uma sequência de decisões bem-sucedidas resultará no processo sendo reforçado, porque resolve melhor o problema em questão.

Aprendizado de máquina supervisionado

O aprendizado supervisionado geralmente começa com um conjunto estabelecido de dados e um certo entendimento de como esses dados são classificados. O aprendizado supervisionado destina-se a encontrar padrões em dados que possam ser aplicados em um processo analítico. Esses dados rotularam recursos que definem o significado dos dados.

Por exemplo, é possível criar um aplicativo de machine learning que distinga entre milhões de animais, com base em imagens e descrições escritas.

Aprendizado de máquina não supervisionado

O aprendizado não supervisionado é usado quando o problema requer uma grande quantia de dados não rotulados. Por exemplo, aplicativos de mídia social, como Twitter, Instagram e Snapchat, têm grandes quantias de dados não rotulados. Entender o significado por trás desses dados requer algoritmos que classificam os dados com base nos padrões ou clusters encontrados.

O aprendizado não supervisionado conduz um processo iterativo, analisando dados sem intervenção humana. É usado com tecnologia de detecção de spam por e-mail.

Há muitas variáveis em e-mails legítimos e de spam para um analista marcar um e-mail em massa não solicitado. Em vez disso, os classificadores de machine learning, baseados em cluster e associação, são aplicados para identificar e-mails indesejados.

Produtos de Inteligência Artificial

Watson aplicados ao Machine Learning

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Empresas que usam Machine Learning IBM

O Ahus obtém novos insights com o Watson Explorer para oferecer saúde de alta qualidade

O Akershus University Hospital (Ahus) está usando o Watson Explorer, junto com o parceiro Capgemini, para analisar milhares de relatórios de radiologia a fim de garantir que as equipes estejam seguindo as melhores práticas, ajudando a manter altos padrões de saúde.

A análise de conteúdo em tempo real ajuda as centrais de atendimento a atender os clientes com eficiência

A Mizuho Bank Ltd. impulsiona as interações com o cliente de forma eficaz e reduz o tempo de atendimento ao cliente com a ajuda dos recursos de processamento de linguagem natural em tempo real do IBM Watson Explorer.

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O que é Machine Learning e como utilizar? - IBM Brasil

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Entenda o conceito de Machine Learning, as formas de aprendizado, como ela se relaciona com Big Data e como utilizar essa tecnologia em empresas.

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Blog Impacta - Dicas e Notícias sobre Carreira

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O Startups de tecnologia brotam a todo instante, e o Não pode ler esse artigo agora? Ouça a matéria no Player abaixo:

desenvolvimento de toda tecnologia tem como base a lógica de programação. Estamos entrando na quarta revolução industrial, na qual tecnologias emergentes estão mudando as formas de trabalho e o jeito de fazer negócios e gerando novos produtos. Conceitos como cidades e carros inteligentes, mercado de trabalho tem uma demanda latente por profissionais qualificados para atuar como desenvolvedores de software. big data, internet das coisas e inteligência artificial estão sempre presentes nas rodadas de investimento das empresas e nos novos negócios.

O que é lógica de programação?

É um conjunto de regras e conceitos que norteiam a criação de um código escrito para uma máquina. Isso faz com que os dados recebidos por ela (por exemplo, no smartphone, caixa eletrônico, formulário de uma loja virtual) possam ser convertidos em informações que serão compreendidas por pessoas ou outras máquinas, seguindo alguma regra preestabelecida.

Como é utilizada?

A lógica de um sistema é estruturada por algoritmos. Estes são sequências de ações que são executadas sobre dados, a fim de transformá-los em informações que gerem valor. Essas regras são estabelecidas por modelos de negócio, que podem ser:

regras para o cadastro em uma universidade;

preferências para que uma rede social atualize seu feed de notícias;

etapas para a realização de uma transação bancária;

perguntas que levam um paciente a indicar os sintomas de uma doença etc.

Quaisquer regras seguidas pelas pessoas em sociedade ou leis da natureza podem ser convertidas em algoritmos, desde que sejam bem conhecidas e que se tenha modelos capazes de levar à reprodução de resultados semelhantes com base em dados de entrada em comum.
Para definir um fluxo de informação de maneira lógica em um algoritmo, temos as seguintes ferramentas:

Estruturas de controle: determinam se uma ação pode ou não ocorrer. Por exemplo: um carro trafega por uma via e encontra um semáforo. Se o sinal estiver vermelho, ele deve parar. Se estiver verde, ele pode seguir. Se estiver amarelo, deve reduzir a velocidade ou avançar, caso esteja próximo o suficiente do semáforo para passar por ele antes de fechar.

Laço de repetição: determina uma condição para que uma ação seja repetida. Uma vez encontrada, ela deve ser interrompida. Exemplo: dirija até chegar à faculdade.

Armazenamento de dados: bancos de dados , arquivos de texto, memórias de dispositivos eletrônicos etc.

Tipos de dados: categorização das informações, que indicam como deverão ser processadas. Por exemplo, como texto, números inteiros ou frações.

Variáveis: são estruturas análogas às variáveis que se aprende em matemática: "x = 2″, "x = y". São utilizadas para armazenar os valores de dados enquanto são trabalhados pelo algoritmo.

O que são linguagens de programação?

Para o desenvolvimento de uma aplicação é necessário que o algoritmo seja escrito em uma linguagem de programação, por meio da qual ele é convertido em linguagem de máquina (bits) e gravado em arquivos. Em um sistema operacional (como Windows, Android , Linux, IOS ), os algoritmos são lidos e se tornam um programa como o seu navegador web, rede social, editores de texto ou aplicativos no smartphone (é o que acontece quando se instala um programa ou app).
Alguns exemplos de linguagens de desenvolvimento são:

Aprender lógica de programação é o primeiro passo para se tornar um desenvolvedor de sistemas. A partir daí, você passa a estar preparado para aprender uma ou mais linguagens, preferencialmente aquela(s) mais apropriada(s) para o tipo de aplicativo que deseja desenvolver (como web, mobile, desktop, sistemas embarcados). Existem diversos cursos livres para isso, o que ajuda a melhorar o seu currículo e a ter mais chances de participar de processos seletivos para estágios e empregos em TI.

Veja também esse vídeo do Vanderson G. Bossi, que é logista em programação, para conhecer a aplicação do programa sendo voltado para a linguagem:

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Discovery Brasil | Inteligência Artificial - IBM