Verdade algorítmica: desvendando fake news nas redes sociais

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    • 1
      Autor
      Souza: de Indisponível
    • 2
      Editora
      ESTACAO DAS LETRAS E CORES EDITORA LTDA Indisponível
    • 3
      Páginas
      136 Indisponível
    • 4
      Edição
      1 - 2024 Indisponível
    • 5
      Ano
      2024 Indisponível
    • 6
      Origem
      NACIONAL Indisponível
    • 7
      Encadernação
      BROCHURA Indisponível
    • 8
      Dimensões
      14 x 1.5 x 21 Indisponível
    • 9
      ISBN
      9786550290627 Indisponível
    • 10
      Situação
      Disponível Indisponível
    • 11
      Data de lançamento
      01/07/2024 Indisponível
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Em um mundo dominado pelas redes sociais, um império de facilidade de publicação e compartilhamento de conteúdo sem nenhuma avaliação de terceiros, checagem dos fatos ou critério editorial, qualquer conteúdo produzido pode atingir milhões de usuários em segundos. Um contexto no qual a desinformação se torna uma arma poderosa. ''''Verdade Algorítmica: Desvendando Fake News nas Redes Sociais'''' é um guia essencial para entendermos esse fenômeno e combatê-lo. Uma obra abrangente que explora o complexo contexto das fake news, suas definições, o papel das redes sociais, destacando como a Inteligência Artificial (IA) catalisa e combate as fake news descrevendo as técnicas mais elementares de processamento de linguagem natural (PLN) até as mais avançadas arquiteturas de Deep Learning (DL). O livro aborda o fenômeno da era da pós-verdade, motivado pela forma como as notícias falsas têm se consolidado, especialmente no campo político, como um modus operandi. A obra analisa o papel e os desafios das mídias de massa e se aprofunda em como o uso do big data e IA tem contribuído para o fenômeno das bolhas de isolamento e das câmaras de eco dentro das redes sociais. O livro discute como técnicas de DL podem ser aplicadas na detecção de fake news, oferecendo uma visão histórica do PLN e destacando as principais evoluções e procedimentos. Desde métodos básicos de pré-processamento de texto até representações vetoriais densas, a obra fornece uma base sólida para entender como os textos são preparados para análise algorítmica. Estabelecendo, assim, um ponto de partida para explorar as Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e sua variação Long Short-Term Memory (LSTM, ou, em português Memória Longa de Curto Prazo), duas arquiteturas clássicas em PLN. Esses tipos de redes neurais, isoladamente ou em conjunto com outros tipos, têm sido utilizadas com sucesso no combate as notícias falsas. Em seguida, explora detalhadamente as Redes Neurais Gráficas (RNGs), mostrando suas aplicações específicas na detecção de fake news. Permitindo o uso combinado de texto com outros recursos, como "curtidas", "re-postagem" de mensagens, geo-localização etc. as RNGs são uma ferramenta promissora na luta contra a desinformação. Na parte final, detalha os Transformers, uma arquitetura revolucionária no campo do PLN. O livro explica em detalhes a arquitetura do modelo Transformer original de 2017, em cada um dos seus componentes, especialmente o mecanismo de auto-atenção, a grande inovação por trás dess

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