Repositório de arquivos – Disciplina: PIINT 2018

Repositório de arquivos – Disciplina: PIINT 2018

1 – PIINT – 2018 – Aula 1 0608 Plano de Ensino

2 – Template Projeto Integrador – 2017

3 – Aula Redação Científica Parte 1 – 2018

4 – ProjetoIntegrador(Template expandido)

5 – ProjetoIntegrador – EXEMPLO 1

6 – Projeto integrador EXEMPLO 2

7 – Aula Redação – parte 2 2018

8 – innovation-management-canvas

9 – Projeto Integrador – App CEASA 2017 com comentários

10 – Catálogo Hortifruti (2)

11 – Aula 5 PIINT – Unieuro

12 – Aula 6 PIINT – Unieuro

13 – I Amostra de Projetos Integradores

14 – Template_Banner – Amostra

15 – Exemplo de Banner

 

Regulamentação da Inteligência Artificial (IA)

No dia 15 de Julho na reunião de verão da Associação Nacional de Governadores nos Estados Unidos, Elon Musk Fundador da SpaceX e da Tesla deu enfase que o governo precisa regular a inteligência artificial (IA) agora, antes de se tornar perigoso para a humanidade.
“Eu tenho exposição à IA de ponta, e acho que as pessoas deveriam estar realmente preocupadas com isso”, disse Musk aos participantes da reunião de verão da Associação Nacional de Governadores. “Eu continuo tocando o sino de alarme, mas até que as pessoas vejam robôs indo na rua matando pessoas, eles não sabem como reagir, porque parece tão etéreo”.
Se, em vez disso, o governo espera até que a IA realmente comente prejudicar as pessoas antes de impor regulamentos, que já podem ser muito tarde, disse Musk. Esta não é a primeira vez que Musk alertou sobre o potencial de desapontamento da IA; Em 2014, ele chamou IA de “maior ameaça existencial” da humanidade, e em 2015, ele, juntamente com outros luminosos da tecnologia, aconselharam as Nações Unidas a proibir os robôs assassinos.
Musk não é o único cientista a tocar sinos de alarme sobre a IA. O físico Stephen Hawking alertou que IA poderia acabar com a humanidade em diversas ocasiões. Stephen Hawking também afirmou que a inteligência artificial tem o potencial de ser o exterminador da cultura humana. Ele disse que poderia ser “o melhor ou o pior que acontecerá com a humanidade”, na conferência de abertura na inauguração do Centro Leverhulme da Universidade de Cambridge, em 19 de outubro de 2016.
No entanto, nem todos os cientistas estão convencidos dos perigos da IA. Michael Littman, cientista de informática da Brown University, pensa que a visão de um futuro em que os seres humanos são escravizados pelos senhores de robôs é puramente ficção científica.
Além de Michael Littman outras pessoas acreditam que essas preocupações são excessivas como Mark Zuckerberg fundador do Facebook, uma vez paralelo à IA com a invenção da aeronave: se nossos antepassados, há 200 anos, tivessem medo do colapso e do fracasso, não estaríamos voando em aviões hoje. Olhando para a história, toda tecnologia revolucionária, seja a energia atômica ou a engenharia genética, subiu à sua posição em meio a dúvidas e preocupações, mas nenhuma catapultou a sociedade humana ao caos e a raça humana sobreviveu. Este é o argumento feito por Mark Zuckerberg para sugerir que as preocupações expressadas sobre AI não passam de ruído.

Com essas chamadas de atenção a organização de pesquisa e divulgação baseada em voluntários de Boston, Future of Life Institute (FLI), organizou uma importante reunião com o objetivo de concordar com diretrizes para orientar o desenvolvimento da IA em uma direção positiva. O objetivo declarado dos 23 princípios do FLI é fornecer “um quadro para ajudar a inteligência artificial a beneficiar o maior número possível de pessoas”.

A Conferência

Os princípios do FLI ficaram conhecidos como os 23 princípios Asilomar, o nome foi dado por causa do local onde ocorreu a primeira conferência. Os 23 princípios de Asilomar já foram aprovados por cerca de 2.300 pessoas, incluindo 880 pesquisadores de robótica e IA. Os partidários notáveis ​​incluem o físico Stephen Hawking, o CEO da SpaceX, Elon Musk, o futurista Ray Kurzweil e o co-fundador da Skype, Jaan Tallinn, entre muitos outros.
As discussões foram muitas vezes contestadas durante a conferência, mas finalmente surgiu um alto nível de consenso. Os organizadores do FLI só aceitaram um princípio se pelo menos 90% dos participantes concordassem com isso.
Os princípios foram organizados em três seções: ética e valores, questões de pesquisa e questões de longo prazo. A ética e os valores incluíram a necessidade de garantir a segurança em todas as etapas do desenvolvimento da IA, a indução de valores humanos na mente da máquina, a prevenção de uma corrida armamentista de IA e a necessidade de manter o controle humano.  Sob pesquisa, os princípios incluíam a necessidade de criar “inteligência benéfica” em oposição a “inteligência não direcionada” e conselhos para desenvolvedores de IA manter um diálogo saudável com os decisores políticos. As considerações a longo prazo incluíram avaliações de risco, medidas de controle e adesão ao chamado “cautela de capacidade” – um aviso de que nunca devemos subestimar o poder potencial da IA avançada.

23 Princípios de Asilomar

Questões de Pesquisa

1) Objetivo da pesquisa: o objetivo da pesquisa de IA deve ser criar inteligência benéfica, e não inteligência não-direcionada.
2) Financiamento da pesquisa: os investimentos em IA devem ser acompanhados de financiamento para pesquisas sobre o seu uso benéfico, incluindo questões espinhosas em ciência da computação, economia, direito, ética e estudos sociais, tais como:
  • Como podemos tornar os sistemas de IA futuros altamente robustos, para que façam o que queremos sem ter um mau funcionamento ou ser pirateados?
  • Como podemos aumentar a nossa prosperidade através da automação, mantendo os recursos e o propósito das pessoas?
  • Como podemos atualizar nossos sistemas legais para serem mais justos e eficientes, para acompanhar a IA e gerenciar os riscos associados à IA?
  • Qual o conjunto de valores com o qual IA deve ser alinhado, e que status legal e ético deve ter?
3) Link Ciência-Política: deve haver um intercâmbio construtivo e saudável entre pesquisadores de IA e decisores políticos.
4) Cultura de pesquisa: uma cultura de cooperação, confiança e transparência deve ser promovida entre pesquisadores e desenvolvedores de IA.
5) Prevenção de corrida: as equipes que desenvolvem sistemas de IA devem cooperar ativamente para evitar o corte de esquina nos padrões de segurança.

 

Ética e Valores

6) Segurança: os sistemas IA devem ser seguros e seguros ao longo de sua vida operacional, e verificável, quando aplicável e viável.
7) Transparência de falha: se um sistema de IA causar danos, deve ser possível verificar o porquê.
8) Transparência judiciária: qualquer envolvimento de um sistema autônomo na tomada de decisões judiciais deve fornecer uma explicação satisfatória e auditável por uma autoridade humana competente.
9) Responsabilidade: designers e construtores de sistemas avançados de IA são partes interessadas nas implicações morais de seu uso, uso indevido e ações, com a responsabilidade e a oportunidade de moldar essas implicações.
10) Alinhamento do valor: os sistemas IA altamente autônomos devem ser projetados para que seus objetivos e comportamentos possam ser assegurados para se alinhar com os valores humanos ao longo de sua operação.
11) Valores humanos: os sistemas de IA devem ser projetados e operados de forma a serem compatíveis com ideais de dignidade humana, direitos, liberdades e diversidade cultural.
12) Privacidade pessoal: as pessoas devem ter o direito de acessar, gerenciar e controlar os dados que geram, dado o poder dos sistemas IA para analisar e utilizar esses dados.
13) Liberdade e Privacidade: A aplicação de IA a dados pessoais não deve restringir injustificadamente a liberdade real ou percebida das pessoas.
14)  Benefício Compartilhado: as tecnologias IA devem beneficiar e capacitar o maior número possível de pessoas.
15) Prosperidade compartilhada: a prosperidade econômica criada pela IA deve ser compartilhada de forma ampla, para beneficiar toda a humanidade.
16)  Controle humano: os seres humanos devem escolher como e se delegar decisões aos sistemas de IA, para atingir os objetivos escolhidos pelos humanos.
17) Não subversão: o poder conferido pelo controle de sistemas de IA altamente avançados deve respeitar e melhorar, em vez de subverter, os processos sociais e cívicos dos quais depende a saúde da sociedade.
18) Corrida Armamentista de IA: uma corrida armamentista em armas autônomas letais deve ser evitada.

 

Questões a Longo Prazo

19) Capacidade Cuidado: Não havendo consenso, devemos evitar fortes pressupostos em relação aos limites superiores das capacidades futuras de IA.
20) Importância: A IA avançada poderia representar uma mudança profunda na história da vida na Terra e deve ser planejada e gerenciada com cuidado e recursos compatíveis.
21) Riscos: os riscos colocados pelos sistemas de IA, especialmente riscos catastróficos ou existenciais, devem estar sujeitos a planejamento e mitigação de esforços proporcionais ao impacto esperado.
22) Auto-aperfeiçoamento recursivo: sistemas IA concebidos para auto-melhorar de forma recursiva ou auto-replicar de uma forma que poderia levar a uma qualidade ou quantidade de rápido aumento devem estar sujeitos a medidas rigorosas de segurança e controle.
23) Bem comum: a superinteligência só deve ser desenvolvida ao serviço de ideais éticos amplamente compartilhados e em benefício de toda a humanidade, em vez de um estado ou organização.

 

Fonte: Paris Innovation Review , Future of Life Institute , The Verge.

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O que é Teste de Software e seus tipos

Teste de Software é um processo que faz parte do desenvolvimento de software, e tem como principal objetivo revelar falhas/bugs para que sejam corrigidas até que o produto final atinja a qualidade desejada / acordada.

Profissionais que trabalham com testes (denominados analistas de testes, técnicos de testes, homologador, ou simplesmente testes) estão habituados a realizar uma bateria de testes de diferentes naturezas e propósitos, envolvendo não apenas os testes funcionais da aplicação, mas diversas outras atividades como:
  • avaliação da especificação de requisitos,
  • avaliação de projeto técnico,
  • verificações em outros documentos,
  • testes de performance e capacidade,
  • avaliação de interface,
  • dentre outros.
Para ter uma ideia a respeito da diversidade e abrangência de atividades que fazem parte do processo de testes, é apresentada a seguir uma tabela com alguns tipos de testes comuns.

 

Teste Unitário ou de Unidade

O teste unitário se concentra na verificação da menor unidade do projeto de software. Em um sistema construído com uso de linguagens orientadas a objeto, como Java, essa unidade pode ser identificada como um método, uma classe ou mesmo um objeto.
A partir de cada uma dessas unidades pode ser definido um conjunto de dados de entrada e saída.
  • Entrada: parâmetros
  • Saída: valor de retorno, exceções ou o estado do objeto.

 

Teste de Caixa-Preta

Refere-se a testes que são conduzidos na interface do software, ou seja, não se considera o comportamento interno do mesmo. Isso faz com que o analista  de teste não precise conhecer como, em nível de código, o sistema foi construído. Dados de entrada são fornecidos,  teste é executado e o resultado obtido é comparado a uma resultado esperado previamente conhecido.

 

Teste de Caixa-Branca

 

Teste de caixa branca ao contrario do teste de caixa preta tem por objetivo testar o código. Baseia-se num minucioso exame dos detalhes procedimentais, através da definição de todos os caminhos lógicos possíveis.

 

Teste de Performance

O teste de performance se divide em 3 tipos:
  • Teste de carga

    O teste de carga envolve vários agentes ou bots executando testes de desempenho, simulando o comportamento de muitos usuários simultâneos.

  • Teste de stress

    Testa o software sob condições extremas de uso. Grande volume de transações e usuários simultâneos, picos excessivos de carga em curtos períodos de tempo e testar a aplicação em situações inesperadas.
  • Teste de estabilidade

    Identifica o ponto de exaustão da aplicação e sua causa (CPU, link, banco de dados, entre outros). Verifica se o tempo de resposta é o desejado para o momento de utilização da aplicação, e se o sistema se mantém funcionando de maneira satisfatória após um período de uso. Serve para medir o que a aplicação já suporta.

 

Teste de Usabilidade

Teste focado na experiência do usuário, consistência da interface, layout, acesso às funcionalidades. Verifica se a navegabilidade e os objetivos da tela funcionam como especificados e se atendem da melhor forma ao usuário.

 

Teste de Manutenção

Testa se a mudança de ambiente não interferiu no funcionamento do sistema.

 

Teste de Segurança

Testar a segurança da aplicação das mais diversas formas. Utilizar os diversos papéis, perfis, permissões, para navegar no sistema.

 

FONTE: rules.sswslideshareportalgsti e targettrust

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O que rola na Campus Party #CPBSB


Workshop, inovação, youtubers, empresas, universidades hackathon, brindes, jogos e muito mais.

A Campus é um evento de tecnologia que está tendo sua primeira edição em Brasília, em 2017, abrindo novas janelas para os amantes de tecnologia da região.

Mais detalhes no site da campus

Veja as palestras no link http://brasil.campus-party.org/brasilia/streaming-cpbsb-principal

Arena

Principal local de interação para os campuseiros, uma vez que que estes podem utilizar as bancadas para conectar à internet de alta velocidade e assistir palestras, participar de whorkshops, desafios, jogos, adquirir brindes e networkings. Com vários palcos e stands de empresas.

Área Vip

Reservado para pessoas com cunho politico, estrangeiros e empresarial. Sendo uma área isolada com acesso para pessoas credenciadas para proporcionar privacidade e conforto a essas pessoas.

Área Open

Área limitada para quem não tem ingresso, sendo assim essas pessoas não podem acessar a arena e o camping, mas interagem com startups, competição de drones, guerra de robos , bancas de faculdades e empresas como o SEBRAE.

Camping

Área de descanso dos campuseiros, tendo estes acesso a barracas individuais ou duplas, sendo responsabilidade de cada campuseiro cuida de sua barraca, pois elas deverão ser levadas para casa para uso próprio. Além da área destinado ao descanso, tem-se também a possibilidade de realizar a higiene pessoal utilizando as duchas disponibilizadas pela equipe do evento e os banheiros.

 

Fonte: oblogdainovação

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5 Bancos de dados para desenvolvimento mobile

Esses bancos de dados utilizam Web Services, para o consumo e a troca de dados entre cliente e servidor. Com esta tecnologia é possível que novas aplicações possam interagir com aquelas que já existem e que sistemas desenvolvidos em plataformas diferentes sejam compatíveis. Os Web services são componentes que permitem às aplicações enviar e receber dados em formato XML. Cada aplicação pode ter a sua própria “linguagem”, que é traduzida para uma linguagem universal, o formato XML.

1 –  Parse

http://parseplatform.org/

É um banco de dados na nuvem, orientado a objetos e uma ferramenta que auxilia desenvolvedores mobile. Ele armazena dados na nuvem, gerencia identidades, lida com notificações push e executa códigos personalizados na nuvem.

Anteriormente o Parse funcionava como serviço hospedado, ele está programado para sair do ar como serviço hospedado em meados de 2017.

Atualmente ele é um Servidor Open Source construído em Node.JS, veja aqui como fazer a migração de sua aplicação se caso você utilizava o serviço gratuito e hospedado.

Saiba mais

2 – KSOAP2

http://simpligility.github.io/ksoap2-android

O projeto ksoap2-android fornece uma biblioteca cliente SOAP leve e eficiente para a plataforma Android .

É um fork da biblioteca kSOAP2 que é testada principalmente na plataforma Android, mas também deve funcionar em outras plataformas que utilizam bibliotecas Java.

Até a versão 3.4.0, ele ainda está usando Java 1.3 por isso deve funcionar bem em JavaME, Blackberry e assim por diante. Além de que Java 1.5 é definido como o nível de linguagem.

ksoap2-android tem sido constantemente aprimorado e expandido com mais recursos. Ele é mantido ativamente e congratulamo-nos com correções de bugs e contribuições. Lançamentos são feitos semi-regularmente com contribuições da comunidade na forma de melhorias e mais.

Saiba mais

3 – SQLite

http://www.sqlite.org

SQLite é uma biblioteca em linguagem C que implementa um banco de dados SQL embutido. Programas que usam a biblioteca SQLite podem ter acesso a banco de dados SQL sem executar um processo SGBD separado.

SQLite não é uma biblioteca cliente usada para conectar com um grande servidor de banco de dados, mas sim o próprio servidor. A biblioteca SQLite lê e escreve diretamente para e do arquivo do banco de dados no disco.

Saiba mais

4 – Firebase

https://www.firebase.com

Firebase é um provedor de serviços na nuvem e um backend as a service, uma companhia localizada em San Francisco, California. A companhia faz uma série de produtos para desenvolvedores de software que criam aplicativos móveis ou da web. Firebase foi fundada em 2011 por Andrew Lee e James Tamplin e lançado com um banco de dados em nuvem em tempo real em abril de 2012. produto primário de Firebase é um banco de dados em tempo real que fornece uma API que permite aos desenvolvedores para armazenar e sincronizar dados entre vários clientes. A empresa foi adquirida pela Google em Outubro de 2014.

Saiba mais

5 – Realm

https://realm.io

Realm é uma base de dados móvel que roda diretamente no interior de telefones, tablets ou dispositivos vestíveis. Essa base de dados trabalha com o Android e iOS.

Um melhor banco de dados móvel significa melhores aplicativos. Use o Realm Mobile Database para salvar dados em minutos para que você possa criar aplicativos para dispositivos móveis em uma fração do tempo. Nosso banco de dados de objetos é uma alternativa simples para SQLite e Core Data e orgulhosamente open source.

Fonte: mvalider

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FaceSense: Transformando Tecnologia em Acessibílidade

A realidade virtual (VR) está se tornando rapidamente a próxima grande coisa no entretenimento e a Samsung está buscando novas maneiras de inovar com as tecnologias VR  para tornar a plataforma mais acessível e imersiva. Na recente VRLA Expo 2017 em Los Angeles, um grupo de funcionários da Samsung apresentou um dos mais recentes produtos destes esforços: uma interface experimental VR hands-free que eles chamam de FaceSense.

FaceSense é um produto do C-Lab (Creative Lab), o programa de negócios de inicialização da Samsung que nutre idéias inovadoras de seus funcionários para desenvolver as tecnologias de amanhã. O projeto apresenta uma nova abordagem para a navegação VR que funciona da mesma maneira que seu nome implica: rastreando o movimento no rosto do usuário.
Sempre que falamos, mudamos nossa expressão ou mudamos nosso olhar, nossos rostos geram sinais elétricos. O FaceSense reconhece e traduz estes sinais biométricos em entrada para navegação, permitindo aos usuários manobrarem através de mundos VR com movimentos intuitivos e comandos de voz simples, ao invés de alcançar controles físicos fora da vista.

O protótipo exibido na exposição foi projetado para o fone de ouvido Gear VR da Samsung e pode futuramente desenvolver novas tecnologias biométricas que permitam que mais indivíduos, incluindo aqueles com vários impedimentos de uso, desfrutem de experiências de VR imersivas.

Os funcionários da Samsung por trás do FaceSense apresentaram o projeto C-Lab na VRLA Expo 2017, a maior feira de realidade virtual (VR) e realidade aumentada (AR), realizada de 14 a 15 de abril no Centro de Convenções de Los Angeles. A equipe baseou o design de seu protótipo no fone de ouvido Gear VR da Samsung.

O FaceSense funciona reconhecendo e traduzindo sinais biométricos no rosto do usuário, permitindo que eles possam navegar em ambientes de VR imersivos com as mãos livres. A tecnologia registra movimento nos olhos do usuário e músculos faciais, e também é capaz de reconhecer certas palavras.
O protótipo é atualmente capaz de reconhecer comandos de voz como ‘início’, ‘voltar’, ‘selecione’ e ‘cancelar’. Os controles intuitivos do FaceSense abrem a porta para que mais usuários experimentem VR imersiva.
Fonte: NewsRoom

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