Se Você clicou nesse vídeo é porque quer aprender a como construir as próprias inteligências artificiais você quer entender a como construir sistemas inteligentes capazes de automatizar suas tarefas analisar documentos dados se eu tivesse gravando esse vídeo antes de 2023 eu ia ser forçado a te pedir para fechar esse vídeo porque construir as próprias inteligências artificiais era uma tarefa extremamente complicada reservada apenas para empresas bilionárias de tecnologia e para você entrar nesse mundo EA precisar dominar Mat temática avançada conceitos como probabilidade estatística cálculo álgebra linear e teria que ter um domínio sólido de cência da Computação
só para começar a compreender como funcionam redes neurais Depois disso você ainda teria que ter acesso a super computadores com gpus de ponta para conseguir treinar esses modelos para talvez conseguir ter acesso a alguma I preste e claro tudo isso que eu falei ainda é necessário quando você tá querendo construir uma ia do zero só que no final de 2022 esse jogo todo mudou completamente aconteceu uma mudança no mercado que permite agora que qualquer pessoa sem experiência prévia consiga desenvolver as suas próprias ias de ponta e customizá-los para fazer qualquer coisa agora pessoas comuns Como
eu como você e acesso a um computador simples conseguimos em poucas horas de trabalho construir tecnologias que até 5 anos atrás eram impensáveis e a melhor parte é que ainda tem pouca gente prestando atenção nisso eu mesmo não tinha até pouco tempo atrás mas mas o que que de tão especial aconteceu na virada de 2022 para 2023 no dia 30 de novembro de 2022 foi lançado chat GPT 3.5 o primeiro modelo de linguagem a ser apresentado pra grande massa dois meses depois ele viria atingir a barreira dos 100 milhões de usuários ativos quebrando um recorde
de aplicativo com crescimento mais rápido da história e Eu já imagino que você assim como eu já utilize o chat GPT agora diariamente para fazer pesquisas aprender conceitos novos escrever por você e você já percebeu o poder de modelos como chat GPT Jini Claud mais recentemente agora o Deep seic entendeu que eles não são moda passageira e vieram para ficar mas aí fica a pergunta o que que o lançamento do chat GPT tem a ver com você se tornar capaz de construir as próprias ias é algum prompt secreto que vai permitir que o chat PT
Monte uma Iá customizada para você não é algo muito mais poderoso que isso é algo tão poderoso que fez recentemente o CEO da Microsoft dá uma afirmação de que ele acredita que o mercado de tecnologia como nós conhecemos vai morrer por causa desta nova forma de construir inteligências artificiais que as empresas que não se adaptarem rapidamente vão quebrar só que para você entender como tudo isso funciona eu preciso te explicar antes como nós chegamos até aqui compreender o passado vai ser extremamente importante para que você consiga entender todas as oportunidades que existem no presente então
fica comigo por alguns minutos que eu te garanto que vai valer a pena vamos começar voltando um pouquinho no tempo 75 anos atrás para ser mais preciso Esse é o Alan Tour você já deve ter ouvido falar dele ou quem sabe já viu até o filme dele ele é considerado um dos Pais da Inteligência Artificial e esse aqui é talvez seu artigo mais famoso o computing machinery intelligence publicado em 1950 é Nesse artigo que Ele propôs o famoso teste de touring um experimento Mental para decidirse uma máquina pode exibir um comportamento inteligente indistinguível de um
ser humano o teste funciona assim Suponha que uma nova máquina inteligente tá sendo testada e a gente coloca ela para conversar com o ser humano e aí alguém vai lá e transcreve essa conversa e te apresenta se você ao receber a transcrição dessa conversa não conseguir distinguir entre quem a máquina e quem o ser humano a máquina passou no teste de touring e pode ser considerada como portadora de uma inteligência esse artigo influenciou Uma Geração inteira de pesquisadores que vieram depois dele que também estavam buscando construir inteligências artificiais o próprio termo Inteligência Artificial só foi
nascer lá em 1956 e nos primeiros anos da Inteligência Artificial os cientistas começaram a programar as máquinas utilizando o que nós chamamos chamos de regras explícitas esses eram o que nós chamamos de sistemas especialistas que eles eram um conjunto de regras de se alguma coisa acontecer então faça isso do contrário faça isso se está chovendo então feche a porta se o dia está quente Então ligue o ar-condicionado tudo isso era passado para dentro do computador e ele tomava decisões baseado nessa cadeia que simula mais ou menos esse desenho aqui e dois exemplos muito famosos de
sistemas especialistas são mais sim de 1970 que conseguia diagnosticar infecções bacterianas melhores do que médicos e um dos mais famosos ainda é o de blue da IBM que em 97 chegou a vencer o ex-campeão mundial de xadrez Gary Kasparov no match e a gente ainda usa essa lógica para construir inteligências artificiais hoje em dia só que ela tem um grande problema ela consegue desempenhar muito bem tudo o que está dentro do seu conjunto de regras Mas e o que está fora como é que a gente trata ou seja se o sistema nunca viu alguma condição
ele falha a inteligência dessas máquinas era altamente limitada e não poderia nos ajudar a chegar na tão famosa inteligência artificial Foi aí que modelos antigos e esquecidos voltaram a chamar atenção as famosas redes neurais diferente dos sistemas especializados uma rede neural não utiliza um conjunto de regras pré-determinada é ela quem chega nas suas próprias conclusões e ela funciona como um cérebro digital capaz de aprendendo com dados ou seja Imaginem que vocês querem desenvolver um sistema para reconhecer essa imagem que isso aqui é um gato um sistema especializado precisaria analisar essa imagem e conseguir detectar aqui
dentro Quais são os padrões que detec que fazem com que a nossa mente reconheça que isso aqui é um gato por exemplo Talvez é um gato tem orelhas pontudas Talvez um gato tenha bigode um gato tem rabo só que se esse gato aqui for de outra cor tudo que não for explicitamente programado aqui em dentro esse sistema que vai falhar uma rede neural é diferente a gente expõe ela a uma imagem de gato e simplesmente diz no final isto aqui é gato e a gente apresenta milhões de exemplos de gatos diferentes joga ele na rede
deixa com que a rede se treine automaticamente mente mude os seus parâmetros internos e automaticamente ela vai entender Quais são os padrões que ela tem que prestar atenção para que aquilo seja gato ou não e a parte mais legal é que uma rede neural ela consegue detectar padrões que às vezes nós mesmos seres humanos não conseguimos explicar em regras porque são coisas muito mais complexas ão fora do nosso conhecimento e esse conceito da rede neural ele já existia desde antes de 1950 só que ele não funcionava bem na prática porque para funcionar bem uma rede
neural Às vezes precisa de milhões de imagens com milh ou mesmo bilhões de parâmetros aqui dentro e os computadores da época simplesmente não conseguiam chegar perto de resolver isso aqui só que foi nos anos 2000 com a popularização das gpus que esses modelos voltaram a ganhar força e em 2012 uma rede neural chamada alexnet que utilizou as gpus para poder fazer o seu treinamento conseguiu vencer uma competição muito famosa de reconhecimento de imagens e chamou atenção de novo da comunidade Mundial para cara Existe alguma coisa aqui nas redes neurais Vamos explorar melhor Foi aí que
a comunidade científica pelo menos entrou no bom da exploração de modelos de Inteligência Artificial baseados em redes neurais e eles cresceram tanta em popularidade que hoje em dia a gente tem um site chamado hugin Face que já tem mais de 1 milhão de modelos diferentes cadastrados lá paraas mais variadas funções classificação e geração de texto de imagem de áudio de vídeo e o interessante que muita gente pensa que para conseguir construir as suas próprias inteligências artificiais você Obrigatoriamente vai ter que ser capaz de construir redes neurais saber treinar elas entrar nesse mundo que eu tô
falando aqui mas existe tinha um Marco que mudou isso para sempre que é o surgimento dos foundation models antes deles treinar ias como eu apresentei aqui como alexnet ou todos os modelos do huging face era uma tarefa extremamente complicada porque você precisaria entender de tudo aquilo que eu já citei antes Matemática computação até acesso a bom hardware mas também precisaria ficar lendo papers diferentes para entender melhores estratégias de refinar hiperparâmetros como treinar modelos de maneira mais eficiente e a pior parte é que cada rede neural era capaz de desempenhar apenas uma tarefa bem feita ou
seja se tu quisesse construir uma ia para analisar imagens tu precisaria recorrer às redes neurais convolucionais se tu quisesse utilizar uma ia para analisar texto redes neurais recorrentes cada problema tinha uma arquitetura específica e isso Começou a Mudar em 2017 com o lançamento do artigo attention is all you need pela equipe do Google Brain Esse estudo introduziu essa arquitetura aqui o Transformer porque ela é revolucionária e permite que a gente processe quantidades ainda maiores de dados de maneira muito mais eficiente e foi o Transformer que deu origem a um modelo que talvez você não tenha
ouvido falar chamado Bert pelo Google em 2018 que foi um dos primeiros modelos de linguagem baseado nessa arquitetura aqui e diferente dos modelos anteriores que eram programados para resolver tarefas específicas o Bert ele foi programado para compreender padrões gerais da linguagem Então ele era um modelo voltado pra conversação mas ele conseguia se tornar altamente adaptável para outras nuances da fala com pequenos ajustes foi esse avanço que marcou o início da era dos foundation models que permite que que um só modelo consiga ser reajustado para fazer diferentes tarefas eu sei que isso até agora parece um
pouco confuso mas na verdade é o surgimento desse cara que permite que a gente construa aplicações poderosíssimas sem ter que entender os detalhes técnicos de nada do que eu apresentei até aqui um foundation Model é a mesma coisa que uma interface gráfica de um computador Vocês não precisam dominar o hardware ou todos os componentes que estão aqui para conseguir usar um computador bem um foundation Model ele vai permitir que você construa as próprias inteligências artificiais sem dominar o os aspectos mais técnicos dela ele foi uma marca importantíssima para que as inteligências artificiais parassem de ser
muito especialistas e comecem a ser mais generalistas o próprio gpt3 foi lançado do anos depois e alguns anos depois o chat GPT que agora todo mundo usa e todos eles foram baseados no Bert atualmente existem inúmeros foundation models a gente pode citar aí por exemplo chat GPT mas também o stable diffusion o midor de geração de imagens Whisper de transcrição de áudio ou o próprio Gemini do Google que é um modelo multimodal capaz de Reconhecer imagens textos e áudio e também devolver imagem textos e áudios tudo em uma única arquitetura e o nome foundation de
fundação porque esses modelos vão servir de base para que você construa as suas aplicações e a em cima deles e aqui que vive uma oportunidade que ninguém tá vendo a maioria das pessoas acha que só existem dois grupos em relação à Inteligência Artificial ou a gente está aqui dentro e entendemos todas as nuances de como funciona uma arquitetura de rede neural como otimizar elas e isso nos colocaria na posição de engenheiro de a ou a gente se posiciona fora como um usuário comum que é o que a imensa maioria da população tá só usa o
chat GPT através do terminal e anotem o que eu vou falar agora porque é contraintuitivo mas você não precisa saber construir modelos de ia para ser capaz de desenvolver as suas próprias ias na verdade você pode ficar aqui no meio do caminho e apenas usá-las de uma forma diferente e como que isso tudo funciona você precisa aprender a embarcar esses foundation models nas suas próprias aplicações ao invés de ficar entrando no chat chpt e fazendo perguntas para ele usando ele de maneira separada do seu trabalho você pode colocar o chat chapt dentro de algum sistema
que você tá montando e esse sistema agora se torna mais inteligente e isso porque esses modelos aqui eles são generalistas você precisa combinar eles com conjunto de prompts adequados e ferramentas adequadas para que eles consigam executar coisas no mundo real algumas pessoas chamam essa caixa de Agentes de ia e a melhor parte é que fazer isso é um processo muito muito simples muito muito muito mais fácil do que parece muito barato qualquer pessoa pode fazer em pouco tempo ir ter resultados incríveis mas Rodrigo me dá alguns exemplos imagina que tu trabalhe numa empresa e o
teu chefe te deu a tarefa de analisar 150 currículum são currículos de pessoas que chegaram se candidatando uma vaga qualquer que vocês abriram lá e tu vai ter o papel de fazer uma pré-seleção de pessoas que não t nada a ver com a descrição da vaga ou pessoas que apresentam algum potencial como é que tu faria se tu fosse um usuário de Inteligência Artificial nível básic tu pegaria a descrição da vaga subiria num modelo de Inteligência Artificial e subiria currículo a currículo e tu pediria pra EA para ela analisar para ti aquele currículo só que
se tu dominasse a habilidade de construção de Agentes poderia construir esse sistema aqui ele é um agente que nós mesmos desenvolvemos para poder fazer asações internas aqui da nossa empresa onde a gente consegue cadastrar uma vaga e ele automatica ente lê interpreta e Analisa todos os currículos das pessoas que foram cadastradas gerando uma pontuação para cada uma delas um mapa onde eu consigo visualizar essas habilidades e um resumo do currículo com uma avaliação do modelo de linguagem e tudo isso de maneira 100% automática ou seja é uma tarefa que mesmo se você utilizasse Inteligência Artificial
demoraria horas para fazer que com um sistema como esse é feito em minutos e para quantas vagas você quiser um segundo exemplo pode ser quando tu quer analisar algum conjunto de dados pessoal pode ser um do documento da tua empresa um usuário básico entraria na sua ai preferida carregaria algum documento e Faria alguma pergunta a partir dali só que se você fosse um usuário avançado saberia que pode integrar zas com todos os dados que tu possui sejam eles dados pessoais ou da tua empresa em qualquer formato todos os documentos em PDF planilhas e-mails áudios imagens
e poderia utilizar uma técnica conhecida como hag para fazer perguntas para ele e deixar que ele encontre no banco de dados que tu passou previamente para ele onde que que está a resposta mais adequada para aquilo e você pode ter terabytes de dados aqui não tem problema ele seria oniciente sobre todo o conjunto de dados que tu deu para ele então de novo um agente de a nada mais é do que a combinação entre um foundation Model como o chat GPT por exemplo um prompt e uma ferramenta que tu dá para ela nesse caso que
eu te citei aqui agora eu usei o chat GPT como meu foundation Model o conjunto de proms para poder analisar os currículos da forma como eu gostaria e bater com as vagas e as ferramentas foram alguns pequenos scripts em Python que eu dei pro meu modelo de linguagem para que ele conseguisse ler os pdfs dos currículos extrair dados de lá e refletir a partir daí E é todo esse conceito que eu apresentei agora que é o segredo por trás da Explosão de ferramentas que nós vemos todos os dias de Inteligência Artificial todas essas novas startups
que T recebido aportes milionários todos os dias não são novos modelos de a elas são aplicações que embarcaram esses modelos de fundação e é esse motivo inclusive que fez o se da Microsoft dá a declaração que ele deu porque ele já compreende o poder dos agentes de a porque essa tecnologia que nem eletricidade ninguém pergunta pra gente para que que a eletricidade é útil ela é útil para tantas coisas diferentes e esses modelos aqui eles podem ser adaptados para qualquer coisa qualquer especialidade que tu queira e dei uma olhada nesse trecho desse outro podcast aqui
all doe and reparem que ele acredita que nos próximos anos as pessoas vão estar desenvolvendo agentes de a da mesma forma como nós escrevemos em documentos de Word ou mesmo em planilhas do anos cara o mercado vai mudar tanto assim em dois anos porque essa tecnologia ela é muito muito muito revolucionária em breve saber construir agentes de a vai ser pré-requisito pra grande maioria das vagas de emprego e eu acredito de verdade que pessoas também vão ser avaliadas pela qualidade dos agentes que tão desempenhando da mesma forma como a gente é avaliado hoje pela qualidade
das planilhas que a gente entrega mas você precisa você tentar esses sinais do mercado e agir agora e como fazer isso primeiro lugar tu precisaria aprender programação Python é o que eu te indico lógica de programação os tipos de dados básicos estruturas de controle de fluxo depois que entender isso vai precisar entender a como se conectar com api dos modelos de linguagem como chat GPT e Cloud Isso vai nos permitir passar instruções para eles através do código depois disso vai ter que estudar é claro engenharia de prompt vai ter que estudar como passar diferentes tipos
de dados da maneira certa para que os modelos consigam consumir de maneira eficiente e por fim tu precisa estudar sobre como construir as tuas próprias ferramentas e passar de tal forma que os modelos consigam utilizá-las e aqui eu vou ser muito sincero de novo tudo isso que eu acabei de falar consegue na internet tem muito artigo por aí gratuito tutorial livro vídeos no YouTube falando um pedacinho de cada uma dessas coisas e aqui vou ser sincero com vocês todo esse passo a passo que eu passei vocês consegu encontrar na internet tem muitos cursos gratuitos por
aí muitos artigos tutoriais livros aonde cada um desses espaços pode ser encontrado de maneira não formatada mas que dariam para vocês uma visão geral se vocês investissem por tempo suficiente e o segundo convite que eu deixo obviamente é que vocês cliquem no link que tá aparecendo aqui embaixo na descrição a gente tem lá na trilha aplicações e com python tudo isso aqui estruturado do início ao fim mesmo que tu nunca tenha tido qualquer contato com programação até a parte de construir os teus próprios agentes é uma trilha de cursos que já contém mais de 50
horas com mais de 10 projetos sobre tudo isso que eu falei para vocês aqui programação trabalhar com modelos de linguagem trabalhar com modelos do huging Face construir agentes explorar bem o Lang chain Enfim tudo que vocês precisam para est prontos aí para essa transformação do mercado que eu acredito que que vai acontecer nos próximos anos então é isso espero que tenham gostado do vídeo qualquer dúvida que tenha ficado por favor deixem aqui nos comentários forte abraço e até o próximo vídeo
