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      <title>My sublime padlet by EMANUELE FONSECA</title>
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      <description></description>
      <language>en-us</language>
      <pubDate>2025-09-25 14:14:39 UTC</pubDate>
      <lastBuildDate>2025-09-25 15:16:01 UTC</lastBuildDate>
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         <title>1956-conferência de Dartmouth</title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p> A Conferência de Dartmouth é realizada, organizada por John McCarthy e outros pesquisadores. Neste evento, o termo “Inteligência Artificial” é cunhado oficialmente, dando início ao campo como uma disciplina científica formal com o objetivo de criar máquinas que simulem a inteligência humana.</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 14:32:17 UTC</pubDate>
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         <title>1966- Eliza</title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p>Surge o programa <strong>ELIZA</strong>, um dos primeiros exemplos de IA que simula uma conversa em linguagem natural. ELIZA imitava um psicoterapeuta, respondendo com frases pré-programadas que davam a sensação de diálogo.</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 14:34:10 UTC</pubDate>
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         <title>1970-SHRDLU</title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p>O programa <strong>SHRDLU</strong> é desenvolvido, conseguindo compreender comandos em linguagem natural para manipular objetos em um ambiente virtual simples. Essa foi uma demonstração importante do potencial da IA para interpretar e agir com base na linguagem humana.</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 14:36:38 UTC</pubDate>
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         <title>1973- Primeiro inverno da IA</title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p>Começa o chamado Primeiro Inverno da IA, período marcado por uma queda significativa nos financiamentos e no interesse devido às limitações tecnológicas da época e aos resultados aquém das expectativas.</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 14:40:34 UTC</pubDate>
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         <title>1980-MYCIN</title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p>Os sistemas especialistas ganham destaque. Esses sistemas funcionam por meio de regras lógicas do tipo “se-então” para resolver problemas específicos, como diagnóstico médico. O sistema <strong>MYCIN</strong> foi um exemplo importante dessa fase, ajudando médicos a diagnosticar infecções.</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 14:46:40 UTC</pubDate>
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         <title>1987-SEGUNDO INVERNO DA IA</title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p>O Segundo Inverno da IA tem início, causado pelas dificuldades técnicas e pela rigidez dos sistemas especialistas, que eram caros para manter e difíceis de escalar, resultando em mais cortes de investimento.</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 14:48:08 UTC</pubDate>
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         <title>1990-Desafios do Segundo Inverno da IA</title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p>a IA enfrentava desafios após o Segundo Inverno da IA, com limitações dos sistemas especialistas. Foi um período de transição, no qual começou a crescer o interesse por aprendizado de máquina e redes neurais, preparando o avanço dos próximos anos.</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 14:49:52 UTC</pubDate>
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         <title>1997-Deep Blue </title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p>A IBM alcança um marco significativo quando seu supercomputador <strong>Deep Blue</strong> derrota o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, demonstrando que a IA podia superar humanos em jogos complexos utilizando força computacional e estratégias programadas.</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 14:52:46 UTC</pubDate>
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         <title>2000-Aprendizado de máquina </title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p>O aprendizado de máquina começa a se popularizar com métodos que permitem que sistemas aprendam a partir de dados, como máquinas de vetor de suporte e árvores de decisão. Essa abordagem abre caminho para aplicações mais práticas da IA em diversas áreas.</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 14:54:27 UTC</pubDate>
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         <title>2009-Deep Learning</title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p>a inteligência artificial começou a se beneficiar do aumento do poder computacional e da maior disponibilidade de dados, o que impulsionou o desenvolvimento e a popularização do aprendizado de máquina, preparando o terreno para os avanços do Deep Learning na década seguinte</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 14:57:13 UTC</pubDate>
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         <title>2012-AlexNet</title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p>rede neural profunda <strong>AlexNet</strong> vence a competição ImageNet de reconhecimento de imagens, marcando a revolução do Deep Learning. Essa técnica usa grandes redes neurais treinadas com grandes volumes de dados, obtendo resultados muito superiores nas tarefas de visão computacional.</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 14:58:50 UTC</pubDate>
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         <title>2016-AlphaGo</title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p>O programa <strong>AlphaGo</strong>, da DeepMind, derrota Lee Sedol, campeão mundial do jogo de Go, um jogo extremamente complexo. AlphaGo utilizou aprendizado por reforço e redes neurais profundas, mostrando o avanço da IA em tarefas que envolvem raciocínio estratégico.</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 15:00:37 UTC</pubDate>
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         <title>2018-BERT</title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p>O Google lança o modelo <strong>BERT</strong>, que melhora significativamente a compreensão da linguagem natural, permitindo que sistemas entendam o contexto de palavras e frases com mais precisão.</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 15:01:58 UTC</pubDate>
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         <title>2019- OpenAI</title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p>A OpenAI lança o <strong>GPT-2</strong>, um modelo generativo de linguagem capaz de produzir textos coerentes e de alta qualidade, aumentando o interesse em aplicações de IA generativA</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 15:04:51 UTC</pubDate>
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         <title>2022-ChatGPT</title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p>É lançado o <strong>ChatGPT</strong> (baseado no GPT-3.5), que torna a IA generativa amplamente acessível ao público, com aplicações em redação, atendimento, programação, entre outras.</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 15:06:25 UTC</pubDate>
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         <title>2023-Autonomia da inteligência artifical </title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p>O GPT-4 é lançado, trazendo capacidades multimodais, ou seja, entendendo texto e imagens simultaneamente. Outras IAs como <strong>Claude</strong> (Anthropic) e <strong>Gemini</strong> (Google) também ganham destaque, e essas tecnologias são integradas a navegadores, aplicativos e plataformas diversas.</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 15:09:05 UTC</pubDate>
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         <title>2025-Ética e regulação</title>
         <author>emanuelefonsecaidep</author>
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         <description><![CDATA[<p>a inteligência artificial avança com modelos que combinam texto, imagens e outros dados, além de agentes autônomos que realizam tarefas complexas. O debate sobre ética e regulação se intensifica, e modelos open-source se tornam mais populares, ampliando o acesso à tecnologia.</p>]]></description>
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         <pubDate>2025-09-25 15:11:51 UTC</pubDate>
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