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Pós Em Inteligência Artificial

A Adobe apresenta o Photoshop online com recursos de inteligência artificial

O Photoshop web, aliado à poderosa tecnologia Firefly de inteligência artificial da Adobe, está revolucionando a forma como os usuários editam e aprimoram suas imagens online. Com o lançamento oficial desta versão, a Adobe oferece uma experiência de edição de imagens altamente acessível e versátil diretamente no navegador.

Uma das características mais notáveis dessa integração é o preenchimento generativo, um recurso que permite aos usuários adicionar ou remover elementos em suas imagens com base em descrições de texto, suportando mais de 100 idiomas. Isso simplifica significativamente o processo de edição, tornando-o mais intuitivo e acessível a uma ampla gama de pessoas, independentemente de sua familiaridade com ferramentas de edição de imagens.

Além disso, a expansão generativa permite que os usuários completem as bordas de suas imagens de forma automática e inteligente, economizando tempo e esforço. Essa funcionalidade é especialmente valiosa para criar composições visuais mais harmoniosas e profissionais.

A organização das ferramentas na barra de tarefas da versão web foi cuidadosamente estruturada com base em fluxos de trabalho específicos, tornando o processo de edição mais eficiente e orientado para tarefas. Uma melhoria notável é a exibição dos nomes completos das ferramentas, tornando-as mais acessíveis para usuários iniciantes e simplificando o aprendizado do aplicativo.

Outra vantagem significativa é a facilidade de colaboração oferecida por essa plataforma. Os usuários podem compartilhar facilmente links de arquivos com outras pessoas, mesmo que esses colaboradores não possuam uma assinatura ativa do Photoshop, tornando o compartilhamento e a revisão de projetos mais eficazes.

Embora o Photoshop web com Firefly ofereça uma gama impressionante de recursos e usabilidade, é importante notar que, atualmente, ele está disponível apenas para assinantes do serviço Creative Cloud da Adobe. A empresa não tem planos imediatos de disponibilizar uma versão gratuita, como confirmado pela vice-presidente sênior de mídias digitais da Adobe, Ashley Still.

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Leonardo Bonato Felix

Tem graduação (UFSJ, 2002), mestrado (UFMG, 2004) e doutorado(UFMG, 2006) também em Engenharia Elétrica. Foi pesquisador visitante da University of Southampton-UK (2019-2020). É professor do Departamento de Engenharia Elétrica da UFV (2006-presente), nas disciplinas de Inteligência Computacional, Sinais e Sistemas, Modelagem e Identificação de Sistemas, Introdução à Engenharia Biomédica, Eletrônica, etc. É pesquisador 1D CNPq, atuando no processamento de sinais biológicos, teoria da detecção e aplicações de inteligência artificial.

Domingos Sárvio Magalhães Valente

Possui graduação em Engenharia Agrícola e Ambiental pela Universidade Federal de Viçosa (2003), mestrado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2007) na área de concentração em Pré-Processamento e Armazenagem de Produtos Agrícolas, doutorado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2010) na área de concentração em Mecanização Agrícola. Pós-doutorado na University of Illinois (Urbana-Champaign) nos Estados Unidos. Atualmente é Professor Associado da Universidade Federal de Viçosa, no Departamento de Engenharia Agrícola, atuando nas Áreas de Mecanização Agrícola, e Agricultura de Precisão e Digital.

José Augusto Miranda Nacif

Professor no Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas (IEF) do Campus UFV-Florestal da Universidade Federal de Viçosa (UFV). Possui mestrado e doutorado em Ciência da Computação (2004 e 2011) pela Universidade Federal de Minas Gerais e graduação em Engenharia de Controle e Controle e Automação (2001) pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais. Atualmente é orientador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFV. É bolsista de produtividade do CNPq, nível 2. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: Internet das coisas, nanocomputação, computação de alto desempenho e aprendizado de máquina.

Moysés Nascimento

Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal do Espírito Santo (2007), mestrado em Estatística Aplicada e Biometria pela Universidade Federal de Viçosa (2009) e doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (2011). Realizou pós-doutorado em Análise de dados Genômicos, via Métodos Econométricos, na North Carolina State University (EUA, 2016). Atualmente, é professor Associado no Departamento de Estatística da Universidade Federal de Viçosa. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística Aplicada, com ênfase em Métodos Estatísticos Aplicados ao Melhoramento - Plantas e Animais, Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico.

Rodolpho Vilela Alves Neves

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Viçosa (2011), mestrado (2013) e doutorado (2018) em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo. Entre 2015 e 2016, foi pesquisador visitante na Aalborg University, Dinamarca. Atualmente, é professor adjunto no Departamento de Engenharia Elétrica da UFV. Atua principalmente nos temas geração distribuída e controle de sistemas de energia.

Sabrina de Azevedo Silveira

É graduada em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG-2008) e tem doutorado em Bioinformática (2013). Possui pós-doutorado no European Molecular Biology Laboratory-European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), em Cambridge, no Reino Unido (2019), e no Laboratório de Bioinformática e Sistemas (LBS), do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (2015). Atualmente, é professora no Departamento de Informática (DPI), da Universidade Federal de Viçosa (UFV). É orientadora do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFV (CAPES 4) e do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática da UFMG (CAPES 7). Tem experiência na área de Ciência da Computação e Bioinformática, atuando principalmente nos seguintes temas: predição de função de enzima, mineração de dados, aprendizagem de máquinas, bases de dados biológicos e visualização de dados.

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