fbpx
Sigmoidal
  • Home
  • CursosNOVO
  • Sobre Mim
  • Contato
Sem Resultado
Ver Todos Resultados
  • Home
  • CursosNOVO
  • Sobre Mim
  • Contato
Sem Resultado
Ver Todos Resultados
Sigmoidal
Sem Resultado
Ver Todos Resultados
Home Artigos

ChatGPT: A Inteligência Artificial que vai escrever seus códigos

Carlos Melo por Carlos Melo
dezembro 18, 2022
em Artigos, Data Science, Deep Learning, Inteligência Artificial, Machine Learning, Youtube
0
194
COMPARTILHAMENTOS
6.5k
VIEWS
Publicar no LinkedInCompartilhar no FacebookCompartilhar no Whatsapp

Imagine pedir para um chatbot chamado ChatGPT escrever um código inteiro para você. Dashboard, web scraper, criar uma rede neural profunda, ou mesmo debugar o erro do seu código.

E se ele também pudesse escrever um artigo no seu blog WordPress, ajudar a analisar o exame de sangue da sua esposa, ou mesmo te ensinar a história do descobrimento do Brasil?

Bem, o ChatGPT será a coisa mais revolucionária que você já viu em Inteligência Artificial até agora – e eu digo isso porque me surpreendi muito!

Projetado para fornecer respostas inteligentes e naturalmente escritas para perguntas e comentários feitos por usuários, ele vem chamando a atenção da comunidade e da mídia. Além de responder a perguntas e comentários de maneira natural, o ChatGPT também é capaz de realizar tarefas específicas, como fornecer informações sobre um assunto específico ou realizar pesquisas na internet.

E para os mais céticos em relação ao poder dessa tecnologia, eu os convido a ler o artigo que segue abaixo. Ele foi escrito 100% pelo ChatGPT, com as minhas orientações e diretrizes de conteúdo.

O que é ChatGPT
Exemplo de utilização do ChatGPT para criar perguntas para um curso, com gabarito e código corrigido.

O que é o ChatGPT

O ChatGPT é uma ferramenta de linguagem natural baseada em deep learning desenvolvida pela OpenAI que permite que os usuários se comuniquem com ele de forma natural e espontânea. Com o ChatGPT, é possível criar chatbots, assistentes virtuais e sistemas de resposta automática que entendem e respondem a perguntas e comandos de forma natural.

A tecnologia por trás do ChatGPT é baseada em uma arquitetura de rede neural chamada transformer, que é capaz de processar sequências de dados de entrada e produzir uma saída. No caso do ChatGPT, a sequência de entrada é um conjunto de palavras ou frases digitadas pelo usuário e a saída é a resposta gerada pelo ChatGPT.

Para treinar o ChatGPT, é usado um conjunto de dados de conversação humana, como transcrições de chat ou áudio. Isso permite que o ChatGPT aprenda a se comunicar de forma natural e espontânea, imitando o comportamento humano. Além disso, o ChatGPT é capaz de lembrar do contexto de uma conversa anterior e usá-lo para informar suas respostas futuras, o que o torna capaz de manter uma conversa coerente e natural.

O ChatGPT pode ser treinado em diferentes idiomas e pode ser integrado em aplicativos e plataformas para ser usado em diversas áreas, como atendimento ao cliente, educação e entretenimento. Como a Inteligência Artificial está cada vez mais presente em nossas vidas, o ChatGPT é uma ferramenta que pode ajudar a tornar essa interação ainda mais natural e agradável.

Exemplos de aplicações

Mesma na versão inicial, o ChatGPT pode ser utilizado em diversas áreas e aplicações da industria, incluindo:

  • Atendimento ao cliente: o ChatGPT pode ser usado em chatbots ou assistentes virtuais para fornecer suporte e ajudar os clientes a resolver problemas ou tirar dúvidas de forma rápida e eficiente.
  • Educação: o ChatGPT pode ser usado em plataformas de ensino online para ajudar os alunos a tirar dúvidas e entender melhor o conteúdo. Ele também pode ser usado em jogos educativos para tornar o aprendizado mais interativo e divertido.
  • Entretenimento: o ChatGPT pode ser usado em jogos ou aplicativos de conversação para proporcionar uma experiência de interação mais natural e espontânea com os usuários. Ele também pode ser usado em histórias interativas para criar diálogos mais realistas e enriquecedores.
  • Atendimento médico: o ChatGPT pode ser usado em chatbots ou assistentes virtuais para ajudar os pacientes a tirar dúvidas sobre sua saúde ou para fornecer informações sobre medicamentos e tratamentos.
  • Pesquisa e desenvolvimento: o ChatGPT pode ser usado para ajudar os cientistas a encontrar e interpretar dados, o que pode ser útil em diversas áreas, como a saúde, a biologia e a química.

Esses são apenas alguns exemplos de como o ChatGPT pode ser utilizado. Com o avanço da tecnologia de linguagem natural, é provável que novas aplicações sejam descobertas no futuro.

Tecnologia por trás do ChatGPT:

A linguagem de programação principal usada para treinar o GPT-3 é o Python, com o auxílio de diversas bibliotecas de aprendizado de máquina, como o PyTorch e o TensorFlow.

O ChatGPT é um modelo de linguagem treinado por OpenAI. Ele foi treinado usando o GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3), que é uma rede neural de linguagem natural treinada em grandes quantidades de texto da internet. O GPT-3 é uma arquitetura de transformer, que é um tipo de modelo de linguagem que usa atenção para processar sequências de dados.

A linguagem de programação principal usada para treinar o GPT-3 é o Python, com o auxílio de diversas bibliotecas de aprendizado de máquina, como o PyTorch e o TensorFlow. Além disso, foram utilizadas várias outras bibliotecas para pré-processamento e pós-processamento dos dados de treinamento e para gerenciamento de tarefas de treinamento em larga escala.

Integrações com serviços e sistemas

O ChatGPT pode ser integrado em aplicativos e plataformas de diversas maneiras para melhorar a experiência do usuário. Algumas formas comuns de integração incluem:

  • Chatbots: o ChatGPT pode ser usado para criar chatbots que ajudam os usuários a tirar dúvidas, resolver problemas ou obter informações de forma rápida e eficiente. Por exemplo, um chatbot pode ser integrado em um site de e-commerce para ajudar os usuários a encontrar produtos ou resolver problemas com suas compras.
  • Assistentes virtuais: o ChatGPT pode ser usado para criar assistentes virtuais que ajudam os usuários a realizar tarefas ou a obter informações de forma interativa e natural. Por exemplo, um assistente virtual pode ser integrado em um aplicativo de mensagens para ajudar os usuários a organizar suas tarefas ou lembrar de compromissos.
  • Sistemas de resposta automática: o ChatGPT pode ser usado para criar sistemas de resposta automática que ajudam os usuários a encontrar informações ou resolver problemas de forma autônoma. Por exemplo, um sistema de resposta automática pode ser integrado em um site de atendimento ao cliente para ajudar os usuários a encontrar informações ou resolver problemas sem precisar esperar por um atendente humano.
  • Além dessas opções, o ChatGPT também pode ser integrado em outras plataformas e aplicativos de forma criativa para aumentar a interação e a satisfação do usuário. Por exemplo, ele pode ser usado em jogos ou aplicativos de conversação para proporcionar uma experiência de interação mais natural e espontânea com os usuários.

Minha conclusão sobre o ChatGPT

Eu realmente me impressionei logo no primeiro contato. Depois de acompanhar tantas promessas e me frustrar em relação às expectativas do que era prometido, eu vejo o ChatGPT como algo que já é grandioso – apesar de estar na sua versão beta.

No entanto, eu não acredito que ele substituirá humanos e eliminará postos de trabalho, como muitos mensageiros do apocalipse vêm pregando.

Na verdade, eu entendo que aqueles que souberem utilizar os recursos como fonte de pesquisa ou uma espécie de assistente virtual, irão aumentar a produtividade e entregar resultados com maior valor agregado.

Por fim, caso você ainda não tenha visto o vídeo, eu te convido a fazê-lo. Eu coloquei várias telas e exemplos de aplicação no próprio Sigmoidal.

E, obviamente, não esqueça de seguir o canal do YouTube e deixar o seu comentário por lá!

Tags: chatbotchatgptdata sciencedeep learningnlpopenai
Post Anterior

7 livros essenciais para aprender Data Science em 2023

Próximo Post

Como a França usou Inteligência Artificial para detectar 20 mil piscinas

Carlos Melo

Carlos Melo

Engenheiro de Visão Computacional graduado em Ciências Aeronáuticas pela Academia da Força Aérea (AFA) e Mestre em Engenharia Aeroespacial pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA).

Relacionado Artigos

O que faz um Engenheiro de Visão Computacional
Visão Computacional

O que faz um Engenheiro de Visão Computacional

por Carlos Melo
agosto 1, 2023
Entrevista com Mário Filho: como conquistar uma vaga no exterior
Data Science

Entrevista com Mário Filho: como conquistar uma vaga no exterior

por Equipe Sigmoidal
julho 25, 2023
Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation
Visão Computacional

Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

por Carlos Melo
julho 15, 2023
O que é Visão Computacional
Visão Computacional

O que é Visão Computacional?

por Carlos Melo
julho 13, 2023
Construindo Roma em um dia: Reconstrução 3D com Visão Computacional
Visão Computacional

Construindo Roma em um dia: Reconstrução 3D com Visão Computacional

por Carlos Melo
abril 15, 2023
Próximo Post
Como a França usou Inteligência Artificial para detectar 20 mil piscinas

Como a França usou Inteligência Artificial para detectar 20 mil piscinas

Deixe um comentário Cancelar resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Destaques Sigmoidal

Visão Computacional do zero até uma vaga no exterior

Visão Computacional do zero até uma vaga no exterior

abril 22, 2021
Detector de Fadiga usando Python

Detector de Fadiga usando Python

outubro 6, 2020
NFT e artes criadas por Inteligência Artificial

NFT e artes criadas por Inteligência Artificial

junho 17, 2022
Especialização em Visão Computacional Especialização em Visão Computacional Especialização em Visão Computacional

Seguir

  • Camera Tracking, Reconstrução 3D e a Arte da Visão 🎥👁️‍🗨️

O “camera tracking” é uma técnica que permite a análise e reprodução do movimento da câmera em filmagens 2D. 

Esta análise fornece dados vitais sobre a posição e orientação da câmera ao longo do tempo, sendo essencial para a integração de elementos 3D virtuais em visuais 2D. 

A minha jornada acadêmica levou-me ao coração da engenharia de visão computacional, onde explorei tópicos cruciais como lens distortion, camera calibration e image processing. Dediquei-me a técnicas avançadas, abrangendo desde a utilização de filtros Gaussianos, conversão de imagens para grayscale até algoritmos de keypoint detection. 

No decorrer de meus estudos, tive a chance de trabalhar com métodos clássicos, como “Harris Corner Detection”, e também com abordagens mais contemporâneas como ORB, além de descritores como SIFT, SURF e BRISK.

Mas apesar da minha formação predominantemente técnica, centrada no mundo dos modelos quantitativos e da modelagem matemática, identifiquei um diferencial valioso na trilha da visão computacional.

🎨 Esse diferencial foi a capacidade de não se limitar apenas ao lado técnico. Ao contrário, busquei uma fusão entre a precisão técnica e a sensibilidade artística.

Compreendi que a verdadeira inovação surge quando se une o rigor técnico à visão criativa. Nessa intersecção, a arte e a ciência dançam juntas, produzindo resultados que são ao mesmo tempo precisos e emocionalmente impactantes.

Como o escritor A. D. Sertillanges expressou tão eloquentemente, nossa vocação como seres humanos exige que primeiro estejamos profundamente enraizados em nossa humanidade, viajando com confiança e solidez:

💬 “Toda ciência, quando cultivada isoladamente, não é apenas incompleta, mas também repleta de riscos.”

Serve como um lembrete constante de que dentro de cada tarefa computacional e linha de código existe uma miríade de histórias, prontas para serem reveladas e compartilhadas. 

#machinelearning #visãocomputacional
  • 🤖Você já testou essa ferramenta? 

Prece mentira, mas você pode gravar um vídeo seu agora mesmo, e subir nesse site para ele dublar para inglês e várias outras línguas! 🇺🇸🇪🇸🇧🇷🇩🇪

E não apenas isso! Ele sincroniza inclusive os seus lábios para ficar o mais real possível. 

O que você achou? Que tal testar agora mesmo e me mandar?

#machinelearning #inteligenciaartificial
  • ‘Eu nasci assim, eu cresci assim, vou sempre usar arquivos CSV…’ 🎶

Será mesmo? Se a síndrome de Gabriela te prende aos antigos e gigantes arquivos CSV, é hora de repensar! 🤔

Calma, não me entenda mal. Eu uso arquivos CSV para muitas coisas, mesmo! Mas permita-me apresentar um formato que já é bem conhecido pelos engenheiros de dados, mas que, por algum motivo, ainda não é muito famoso entre os cientistas de dados.

O principal problema do CSV é sua estrutura. Eles são armazenados como uma lista de linhas (conhecido como orientado a linhas), o que causa duas grandes complicações: eles são lentos para consultar e, para complicar ainda mais, SQL e CSV simplesmente não se dão bem.

Agora, entre em cena o Parquet: um formato orientado a colunas. Diferentemente dos CSVs, ele organiza seus dados por colunas, o que facilita e agiliza a consulta.

Além disso, é um formato de código aberto, licenciado sob Apache, o que o torna uma opção atrativa não apenas pela sua eficiência, mas também pela flexibilidade e transparência. Engenheiros de dados já se beneficiam das vantagens do Parquet há algum tempo, então por que os cientistas de dados não dariam uma chance também?

Se você é um cientista de dados e ainda não experimentou o Parquet, talvez seja o momento de se aventurar. E aí, já conhecia essa alternativa? Deixe seus comentários! 🚀

#machinelearning #datascience  #visaocomputacional
  • Eu não aprendi a estudar do dia para a noite.

Foram anos de aprimoramento e busca contínua por um método que me permitisse aprender qualquer coisa sozinho.

Nessa sequência de stories eu conto um pouco da minha trajetória, passando pela AFA, ITA e aprendizado de línguas. 

Se você ainda não tem o hábito da leitura, mas gostaria de aprender qualquer coisa rapidamente, como autodidata, você não pode perder a live de hoje. 

🔴AULA AO VIVO (hoje, às 20 horas)

✅Como criar uma rotina de estudo
✅Como criar resumos e notas de revisão
✅Como manter o foco e a concentração
✅Técnicas de Ultra-Aprendizado

Clique no link dos stories e ative a notificação da aula!
  • 📚Ao contrário do que o senso comum pode te induzir a pensar, você não pode querer apenas estudar livros técnicos. 

Ler e memorizar demandam a construção de múltiplas habilidades em diferentes dimensões. Afinal, você precisa crescer não apenas na vida profissional, mas também na humana, espiritual e familiar. 

No entanto, a escolha de livros errados podem prejudicar perigosamente a formação do conhecimento intelectual.

Por esse motivo, aqui vai uma sugestão de livros para aqueles que querem começar uma vida de estudos. 

E se você quiser aprender mais sobre como melhorar sua memória, elaborar resumos da maneira correta e manter o foco na leitura, mande uma mensagem por direct com a palavra “ESTUDO”. 

Depois que você enviar a palavra “estudo”, eu vou te encaminhar o link da aula exclusiva que eu farei sobre o assunto. 

Agora me diz, quais desses livros você já leu? Ou está na fila para leitura?

#leitura #estudos #machinelearning #computervision
  • ORB-SLAM é um sistema SLAM (Localização e Mapeamento Simultâneos) de última geração que utiliza uma combinação de métodos baseados em características e métodos diretos para alcançar desempenho em tempo real em diversas plataformas. Foi concebido por pesquisadores da Universidade de Zaragoza, Espanha, e agora é amplamente adotado tanto na academia quanto na indústria.

O nome ORB-SLAM deriva do seu uso de características Oriented FAST e Rotated BRIEF (ORB) para detectar e combinar pontos-chave em imagens. Essas características, juntamente com outras técnicas como fechamento de loop e otimização de pose, garantem uma localização e mapeamento robustos e precisos.

Graças à sua combinação de métodos baseados em características e diretos, juntamente com suas capacidades em tempo real e compatibilidade versátil de plataforma, ORB-SLAM destaca-se como um recurso inestimável para profissionais em visão computacional e robótica.

Ansioso para aprender como implementar o ORB-SLAM 3, desde sua instalação até a execução do sistema usando seus dados? Acesse o blog do sigmoidal e veja o tutorial com o passo a passo que eu preparei.

https://sigmoidal.ai

#visãocomputacional #machinelearning #slam #opencv
  • Filhos não são um direito, mas um dom de Deus. E hoje fomos abençoados com o nascimento da Bettina. 

Já te amamos muito, minha Pycotinha!
  • Sorria, você está sendo filmado (e analisado pela Visão Computacional)! Estimação de velocidade, fluxo óptico de pedestres e veículos, identificação de objetos abandonados, análise de comportamentos, cruzamento de dados com a base da polícia... quais outras possibilidades você enxerga?
Instagram Youtube LinkedIn Twitter
Sigmoidal

O melhor conteúdo técnico de Data Science, com projetos práticos e exemplos do mundo real.

Seguir no Instagram

Categorias

  • Artigos
  • Blog
  • Carreira
  • Colunistas
  • Cursos
  • Data Science
  • Deep Learning
  • Destaques
  • Entrevistas
  • Inglês
  • Iniciantes
  • Inteligência Artificial
  • Livros
  • Machine Learning
  • Notícias
  • Outros
  • Projetos
  • Python
  • Teoria
  • Tutoriais
  • Visão Computacional
  • Youtube

Navegar por Tags

camera calibration cancer carreira cientista de dados cnn computer vision Cursos dados desbalanceados data science data science na prática decision tree deep learning gis gpt-3 healthcare image formation iniciantes jupyter kaggle keras machine learning matplotlib medicina mnist nft opencv pandas personal branding portfólio profissão python redes neurais redes neurais convolucionais regressão logística salário seaborn sklearn tensorflow titanic tutorial vagas visão computacional vídeo youtube árvore de decisão

© 2023 Sigmoidal - Aprenda Data Science e Python na prática.

Sem Resultado
Ver Todos Resultados
  • Home
  • Cursos de Visão Computacional, Data Science e Python
  • Artigos
  • YouTube
  • Sobre Mim
  • Contato

© 2023 Sigmoidal - Aprenda Data Science e Python na prática.

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In

Add New Playlist

Aprenda Python do Zero

50% Off

Oferta exclusiva de aniversário do Sigmoidal. Inscreva-se no curso Python do Zero hoje mesmo.

QUERO APROVEITAR O DESCONTO