Você já parou para pensar que estamos presenciando uma grande revolução um Marco histórico em relação à Inteligência Artificial e a maioria dos iniciantes não sabem o básico sobre o assunto e aqui entre nós se você não dominar esses fundamentos principais você vai acabar ficando para trás e eu não estou nem falando daqui a 5 anos e sim questão de meses aliás se fosse 5 anos estava tudo certo dava até tempo de maratonar umas séries antes mas como são questões de meses é melhor você correr com o assunto eu te garanto que depois desse vídeo você
vai saber muito mais sobre as e vai se sentir até mais confiante para conversar sobre esse assunto na sua roda de amigos Então nesse vídeo eu vou direto ao ponto descomplicar as principais ferramentas de a os principais termos utilizados e ainda vou revelar de graça para você estratégias e dicas de prompt que vão te ajudar a utilizar o potencial máximo dessas iá o meu nome é Tainara schmit e seja muito bem-vinda ao canal Negócios em mente aqui você aprende tudo que precisa sobre marketing negócios e inteligência artificial Vamos começar com os termos mais utilizados e
já aproveita para curtir esse vídeo se inscreva aqui no canal para você não perder nenhuma das próximas atualizações deixa um comentário aqui embaixo eu sempre leio todos os comentários e gosto dessa nossa interação e por fim se aparecer o botão de hypar Clique nele porque isso ajuda o YouTube a entender que esse vídeo vídeo é relevante e assim ele entrega para mais pessoas e isso ajuda muito o nosso canal então muito obrigada a você que fez todos esses Passos agora vamos voltar aqui Então primeiramente claro né o próprio conceito de Inteligência Artificial que é a
capacidade das máquinas de realizar tarefas que normalmente exigiria inteligência humana como por exemplo reconhecer padrões tomar decisões e aprender com a experiência ou seja já está ficando mais esperta que muita gente por aí o segundo são modelo de linguagem ou em inglês language models que são Iá treinadas para entender e gerar texto de forma coerente e natural eles aprendem a partir de enormes quantidades de dados ou seja é um computador que aprendeu a falar e escrever igual a gente só que sem erros de português e um exemplo aqui seria o chat GPT que responde perguntas
e tem conversas como se fosse um humano o terceiro termo machine learning ou aprendizado de máquina que é um ramo da i que ensina as máquinas a aprenderem sozinhas a partir de dados sem serem programadas diretamente para cada tarefa então quanto mais dados melhor elas ficam é como se o computador aprendesse observando exemplos igual uma criança aprendendo ao ver os pais fazerem algo e um exemplo seria o algoritmo da Netflix que te recomenda filmes e séries com base nos outros conteúdos que você já assistiu Vamos falar agora de Deep learning que é aprendizado profundo então
é uma categoria avançada de machine learning que a gente falou anteriormente que usa redes neurais artificiais para simular o funcionamento do cérebro humano e processar grandes volumes de dados é como um cérebro eletrônico que aprende muitas coisas sozinho um exemplo disso seria uma que reconhece rostos em fotos ou que traduz um conteúdo automaticamente já as redes neurais que Eu mencionei aqui em Deep learning são modelos computacionais programas de a que funcionam como um cérebro simplificado onde os neurônios artificiais processam informações e aprendem padrões para tomar decisões é como se fossem um monte de caixinhas que
falam entre si para conseguir resolver e solucionar problemas um exemplo disso aqui seria o próprio funcionamento do chat GPT e de as que geram imagem por fim eu quero comentar com você sobre Big Data que é um conjunto de dados gigantescos que é analisado por uma I para encontrar padrões e gerar insites por exemplo empresas que utilizam Big Data para entender o comportamento dos clientes e criar campanhas de marketing agora que você já conhece os principais termos vamos ver juntos os principais tipos de a existem quatro principais não existem só esses mas eu vou listar
os quatro principais e começando com ferramentas standalone que são softwares com ia projetados para funcionar de forma Independente com configuração mínima Sabe aquele amigo que faz tudo e nunca pede ajuda é tipo isso já recursos integrados são ferramentas que possuem recursos de a integrados Como o próprio nome já sugere então por exemplo aprimoramentos incorporados dentro de um software específico exemplificando se eu escrever algo no Google Docs eu posso utilizar o jamini for workspace para revisar e fazer alguns ajustes naquele texto e isso é feito com ia no caso Gemini que a ia do Google com
esse rápido avanço das ias é muito importante que você se Man tem atualizado e claro isso você pode fazer assistindo aqui os nossos vídeos do YouTube mas se você quiser algo mais aprofundado aí eu te Recomendo o mestre das ias em que te ensinamos a utilizar o potencial máximo dessas ias para criar negócios e fontes de renda ou até para utilizar no seu trabalho atual com temas como marketing redes sociais e muito mais clica no link que está aqui na descrição e no comentário fixado para você ver mais detalhes ou aponte o seu celular para
esse QR Code que está aparecendo aqui na tela vamos continuar agora aqui falando sobre soluções personalizadas de a elas foram desenvolvidas sob medidas para resolver problemas específicos como um sistema médico que prevê doenças por exemplo e elas são projetadas para requerer pouco ou nenhum conhecimento técnico por exemplo alguém que gerencia mais de 100 clientes hoje existem soluções que processam informações sobre esses clientes considerando por exemplo sazonalidade a região dados históricos e tendências do setor e tudo tudo isso para ajudar o vendedor a priorizar o seu tempo em relação a cada cliente e a gente tem
também os agentes de a os agentes de a São programas que ajudam a automatizar tarefas dentro dessa categoria A gente pode identificar três tipos principais Então a gente tem os agentes ativos que são aqueles que após a primeira instrução configuração eles trabalham ativamente para você por exemplo um agente conectado ao seu Instagram que faz posts uma vez por dia por você ou um que limpa sua caixa de e-mail toda semana tem também por exemplo chatbot de atendimento Apesar de ele esperar instruções ou um contato de um cliente da sua loja para conversar você já programou
ele para responder ativamente por você então ele já está trabalhando ativamente Além disso nós temos também os agentes passivos que Ao contrário dos ativos eles aguardam uma instrução por exemplo chatbot no estilo do chat GPT ele não faz conexão externas Então como por exemplo integrar com o instagram ou WhatsApp então só exemplificando isso no chat GPT ele espera você enviar uma pergunta ou alguma solicitação para daí ele te enviar a resposta ele já não faz isso ativamente um outro exemplo é um chatbot treinado um GPT treinado com as suas informações então se você criar um
GPT que é um tradutor você primeiro precisa enviar o texto para ele para depois ele traduzir e por fim a gente tem agentes de uso do computador ele ganha acesso ao seu computador ou navegador para executar tarefas então por exemplo Cloud computer use o próprio chat GPT operator Google Project mariner agora um exemplo para ficar mais claro eles fazem por exemplo manutenção de sistemas monitoramento de desempenho ou integração de dados entre diferentes plataformas então agora só para você não confundir é possível conectar chatbots e torná-los ativos ou passivos com integração programadores e outras ferramentas por
aí utilizam a API de ferramentas como por exemplo chat GPT para conectar a inteligência dele com outros serviços com outras plataformas aí você está utilizando a inteligência de um chatbot ou melhor de um modelo de linguagem como por exemplo chat GPT para conectar com serviços externos transformando Então esse chatbot em ativo ou passivo e aí a definição Você já viu anteriormente então na nossa visão a definição de ativo ou passivo depende exatamente do uso que você está dando então assim fica mais fácil de categorizar entre ativo passivo e uso do computador e qual a diferença
entre um chatbot e um agente o chatbot não pensa ele não consulta nem acessa a informações externas ele tem uma estrutura mais rígida pronta e utiliza apenas textos prontos ele é muito mais limitado diferente de um agente que pensa e acessa e consulta informações externas para conseguir melhorar a resposta ao usuário Bem dito isso agora vamos falar sobre o ponto chave quando falamos de Inteligência Artificial que é a engenharia de prompt e a primeira dica valiosa é você deixar o contexto explícito isso aqui é muito fundamental então é você informar todo o contexto por exemplo
se o seu marido tem alergia a frutos do mar e você vai pedir alguma coisa no delivery Obviamente você já vai optar por opções que não tenham frutos do mar mesmo que ele não tenha comentado explicitamente isso só que ao se comunicar com ferramentas de a é essencial você informar esse contexto e essa parte de fornecer o contexto já vai mudar completamente a resposta dito isso agora eu quero mencionar sobre a corrente de pensamentos em que você divide tarefas complexas em etapas menores então por exemplo ao escrever uma carta de apresentação você tem duas opções
principais a primeira enviar o seu currículo e a descrição do para o chatbot como por exemplo chat GPT e pedir que ele escreva a carta completa de uma vez ou você pode dividir o processo primeiro peça o chat GPT para criar um parágrafo de impacto com base no seu currículo e na descrição do cargo e depois solicite que ele Gere o parágrafo do corpo e por fim gerar a parte final então aqui você quebrou em mais opções e você vai ter uma resposta muito mais detalhada e focada e específica em cada parte então então Muito
provavelmente a qualidade dessa segunda opção vai ser muito maior do que da primeira ah e uma novidade nós listamos as ferramentas que mais usamos e indicamos aqui no canal para acessar é só você apontar o seu celular para esse qrcode que está aparecendo aqui na tela ou clicar no link que está na descrição e no comentário fixado então dá uma olhadinha porque tem muita coisa interessante ainda falando em engenharia de prompt eu quero te passar uma fórmula para você utilizar que é mais fácil e prático para para você decorar o que que você precisa adicionar
no prompt e é a fórmula focused então se você lembrar disso ou deixar anotado já vai ficar muito mais fácil que seria foco objetivo contexto usuário saída e Tom inclusive esse mapa mental vai estar disponibilizado de graça para você acessar e o link vai estar aqui na descrição do vídeo Tá então vamos usar o exemplo de um designer que deseja solicitar uma vaga de emprego em uma empresa que ele gosta muito mas que no momento não tem uma vaga aberta então na parte do foco tarefa seria especificar a ação principal que precisa ser realizada nesse
exemplo criar uma mensagem para solicitar uma oportunidade de emprego como designer depois vem um objetivo que é deixar claro o que Se Quer alcançar manté no mesmo exemplo Apresente o meu perfil profissional destacando experiência habilidades em design gráfico e ui ux E demonstrar interesse em contribuir para a empresa mesmo sem uma vaga aberta em seguida o contexto então em fornecer informações sobre a situação ou o ambiente onde a ação se insere por exemplo estou buscando emprego a empresa não possui vagas abertas atualmente mas é reconhecida por sua excelência e inovação e eu acredito que meu
trabalho pode agregar valor em futuras oportunidades aí a gente vem pra parte do usuário ou papel que é definir o papel ou a perspectiva de quem está solicitando a tarefa para orientar o Tom e estilo da mensagem por exemplo sou designer experiente com portfólio sólido especializado em design gráfico uiux e estou buscando emprego em empresas mais renomadas por fim a gente tem a saída que é especificar a estrutura desejada para aquela mensagem isso aqui não é obrigatório tá é só PR os casos em que você preferir alguma estrutura por exemplo a mensagem deve ser dividida
em quatro par primeiro saudação com a primeira frase chamando atenção em breve apresentação segundo destaque das minhas habilidades e experiências terceiro explicação do interesse na empresa e como posso contribuir e quarto encerramento com o convite para contato ou reunião e por fim para finalizar o seu prompt o Tom indicando a tonalidade da mensagem isso aqui também não é obrigatório você adiciona se quiser por exemplo um tom confiante ional e cordial transmitindo entusiasmo e proatividade e claro não podemos falar de a sem mencionar as limitações dela que sim ainda existem eu listei aqui as três principais
começando com dados tendenciosos os dados usados para treinar esses modelos de a podem ser tendenciosos então você tem que tomar muito cuidado com isso por exemplo um modelo treinado apenas com gráficos minimalistas pode não gerar designs chamativos ou outra questão muito importante é a possibilidade de informações insuficientes muitos modelos possuem data de corte então se você solicitar algo recente a ia Pode não ter dados suficientes para uma resposta precisa e por fim o mais importante de todos é a questão da Alucinação Às vezes as saídas da ia ou seja as respostas que ela te fornece
podem ser incorretas embora em alguns casos isso possa estimular a criatividade em situações críticas é essencial revisar a resposta porque em determinadas situações você pode não estar buscando algo criativo mas sim algo pontual algo que só tenha uma resposta então sempre confira as informações Nunca confie já de primeira em alguma informação que a i te passa especialmente se é relacionado a algo ao seu trabalho ou estudo agora se você quiser saber especificamente Como utilizar todo o potencial do chat GPT Eu recomendo que você Assista esse meu tutorial a atualizado e completo com todas as funcionalidades
que ele tem
