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Explore Faça um JOGO da VELHA que GANHA de VOCÊ! with 1,069,671 views, 75,792 likes, and 883 comments. Experience the impact of this video content that has captured audience attention.

► Encontre os links para o seu projeto aqui: https://manualdomundo.uol.com.br/manual-maker/supermaker/faca-um-jogo-da-velha-que-ganha-de-voce/ Você, provavelmente, já ouviu falar em machine learning ou aprendizado de máquina. Esse termo vem do inglês e, basicamente, se trata de uma tecnologia onde computadores possuem a capacidade de aprender a resolver uma tarefa por meio de associações de diferentes dados, imagens, números e outros. Nesse caso, o machine learning é uma área da ciência da computação que permite automatizar respostas a partir de inteligência artificial e big data. Essa entrega assertiva por meio do machine learning, cada vez mais, vem se tornando comum e necessária. Por exemplo, o machine learning é amplamente utilizado nas traduções do Google, nas sugestões da Netflix, no funcionamento do Facebook, nas rotas do Waze, na programação de carros autônomos e até na caixa de spam do e-mail. Ou seja, utilizamos o machine learning em muitas áreas do nosso cotidiano. Mas, além disso, o machine learning também é utilizado em outros ramos da indústria, por exemplo, na exploração de petróleo. Levando em consideração que em uma plataforma de petróleo inúmeras coisas acontecem e existem diversos sensores que estão ativos para captar informações como: a quantidade de petróleo que está sendo produzido, a qualidade desse produto, a pressão que está passando pelos tubos, a temperatura e por aí… quanto mais minuciosa for a análise desses dados, melhor. E é aí que entra o machine learning. Os supercomputadores vão tentando achar padrões para aumentar e melhorar a produção do petróleo. Além disso, essa tecnologia também serve como uma medida de prevenção para casos de acidentes, etc. E como o Manual do Mundo gosta de colocar tudo em prática, fizemos um jogo da velha inteligente para entender se é possível fazer uma máquina aprender a jogar. A parte física do jogo é razoavelmente simples (embora trabalhosa) de se construir. Foram usados LED’s RGB para indicar as casas ocupadas por cada jogador, botões para marcar as jogadas e um arduino mega para fazer a comunicação com o computador. O esquema elétrico da montagem incluindo os componentes adicionais pode ser consultado aqui. O programa necessário para fazer tudo funcionar foi dividido em duas partes. A primeira é um código para arduino que tem a tarefa de controlar os LED’s e botões, fazendo a ponte entre os sinais dos componentes e os dados recebidos pelo computador. A segunda parte, que é efetivamente onde acontece o “aprendizado”, consiste em um código em Python que roda no computador e foi adaptado desta referência. O código original para arduino e o código adaptado em Python podem ser obtidos aqui. Agora que você chegou até aqui e já sabe o que é machine learning, não esqueça de assistir ao vídeo na íntegra para conferir outras curiosidades e ver o resultado do jogo da velha inteligente. Compartilhe também com aquele seu amigo que adora as nossas explicações e projetos. ► Como um computador é capaz de aprender? https://www.youtube.com/watch?v=SuSeB6sFLDI&t=9s ► SUPERCOMPUTADOR CASEIRO: Faça o seu! https://www.youtube.com/watch?v=qfIyuEPIzvU&t=22s ► Inscreva-se: https://youtube.com/user/iberethenorio?sub_confirmation=1 Dúvidas e sugestões: [email protected] Negócios: [email protected] Imprensa e convites: [email protected] Site: http://manualdomundo.com.br Facebook: http://facebook.com/manualdomundo Instagram: http://instagram.com/manualdomundo Instagram Mari: http://instagram.com/amarifulfaro Twitter Iberê: http://twitter.com/iberethenorio CRÉDITOS Direção e Apresentação: Iberê Thenório Direção Executiva: Mari Fulfaro Direção de Conteúdo: Fernando A. Souza Direção de Produção: Tiago César Silva Coordenação de Planejamento: Marcel Albert Coordenação de Edição: Thaís Paneto Produção de Conteúdo: Arthur Lasak Okuda Consultoria Técnica: Luiza Egger, R. Pena Spinelli e Vitor Moreira Câmera: Felipe Reis Edição e Finalização: Filipe Candido Estágio de Edição: Fernando Pasquarelli Apoio: Petrobras Copyright© 2023 Manual do Mundo®. Todos os direitos reservados.

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