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ALMA: ALgorithm Modeling Application
| dc.contributor.advisor | Pereira, Isabel Cecília Correia da Silva Praça Gomes | |
| dc.contributor.author | Oliveira, Nuno André Lapa | |
| dc.date.accessioned | 2022-09-09T10:51:04Z | |
| dc.date.available | 2022-09-09T10:51:04Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | As of today, the most recent trend in information technology is the employment of large-scale data analytic methods powered by Artificial Intelligence (AI), influencing the priorities of businesses and research centers all over the world. However, due to both the lack of specialized talent and the need for greater compute, less established businesses struggle to adopt such endeavors, with major technological mega-corporations such as Microsoft, Facebook and Google taking the upper hand in this uneven playing field. Therefore, in an attempt to promote the democratization of AI and increase the efficiency of data scientists, this work proposes a novel no-code/low-code AI platform: the ALgorithm Modeling Application (ALMA). Moreover, as the state of the art of such platforms is still gradually maturing, current solutions often fail into encompassing security/safety aspects directly into their process. In that respect, the solution proposed in this thesis aims not only to achieve greater development and deployment efficiency while building machine learning applications but also to build upon others by addressing the inherent pitfalls of AI through a ”secure by design” philosophy. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Atualmente, a tendência mais recente no domínio das tecnologias de informação e a utilização de métodos de análise de dados baseados em Inteligência Artificial (IA), influenciando as prioridades das empresas e centros de investigação de todo o mundo. No entanto, devido à falta de talento especializado no mercado e a necessidade de obter equipamentos com maior capacidade de computação, negócios menos estabelecidos têm maiores dificuldades em realizar esse tipo de investimentos quando comparados a grandes empresas tecnológicas como a Microsoft, o Facebook e a Google. Deste modo, na tentativa de promover a democratização da IA e aumentar a eficiência dos cientistas de dados, este trabalho propõe uma nova plataforma de no-code/low- code: “THe Algorithm Modeling Application” (ALMA). Por outro lado, e visto que a maioria das soluções atuais falham em abranger aspetos de segurança relativos ˜ a IA diretamente no seu processo, a solução proposta nesta tese visa não só alcançar maior eficiência na construção de soluções baseadas em IA, mas também abordar as questões de segurança implícitas ao seu uso. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203056612 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/20854 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | pt_PT |
| dc.subject | Artificial Intelligence | pt_PT |
| dc.subject | Machine Learning | pt_PT |
| dc.subject | No-code/Low-code | pt_PT |
| dc.subject | AutoML | pt_PT |
| dc.subject | Secure Artificial Intelligence | pt_PT |
| dc.subject | Inteligência Artificial | pt_PT |
| dc.subject | Aprendizagem Máquina | pt_PT |
| dc.subject | No-code/Low-code | pt_PT |
| dc.subject | Inteligência Artificial Segura | pt_PT |
| dc.title | ALMA: ALgorithm Modeling Application | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia de Inteligência Artificial | pt_PT |