Unknown

[Música] [Música] e [Música] h [Música] Boa noite é um prazer estar aqui com vocês meu nome é Aira eu sou aqui da tri e eu vou compartilhar com vocês hoje esse espaço essa Live simplificando a inteligência artificial generativa com a WS e a tribe mas antes da gente começar e falar tudo que vem por aí eu quero que vocês coloquem aí no chat Quem que tá animado animada para participar nessa Live hoje Conta aí para mim deixa eu ver se vocês estão animados e animadas boa muito bom a gente vai ver muita coisa hoje a

gente vai passar pela produção à Inteligência Artificial generativa vamos ver demonstração de soluções da aws para o tema que nova na área dispensa apresentações vamos ter também o sorteio de certificações cloud partitioner da aws e vamos ter a ainda o programa de indicações Então quem não se inscreveu no evento se inscreva agora para poder participar do sorteio das certificações aws então antes da gente começar eu queria ressaltar aqui o compromisso da aws que eu não sei se vocês estão sabendo mas a WS quer ensinar 2 milhões de pessoas em Inteligência Artificial até 2025 e pra

gente aqui da tribe É um prazer imenso poder colaborar com essa meta para quem não sabe a nossa missão é gerar oportunidade na vida das pessoas e a gente tá super feliz de compartilhar esse momento aqui com vocês para me ajudar aqui nessa Live eu convido duas pessoas super especiais Vamos ver se eles estão por aqui pojo Evandro estão por aí e aí estamos sim tudo bom Boa noite pessoal tudo bem Que maravilha então vou pedir primeiro para vocês começarem se apresentando legal obrigado legal ver o número de pessoas aqui aumentando na Live obrigado pela

presença de todo mundo eu sou o Felipe pojo eu lidero aqui desenvolvimento de negócios de Inteligência Artificial e a generativa aqui na WS na América Latina e eu sou boa noite pessoal eu sou o Evandro eu sou um arquiteto de soluções especialista aqui na WS em Inteligência Artificial machine learning e a generativa boa e para quem não sabe Gente esse tema Ele é super importante Evandro e podem me complementar aqui mas tem muitos dados ligando hoje Inteligência Artificial e empregabilidade a gente tem até um relatório da própria WS que vai est presente no nosso curso

e aí eu já tô soltando aqui um spoiler para vocês darem uma olhada Vai ser algo diferencial vocês não acreditam nisso Com certeza posso dizer que o mercado de Inteligência Artificial ele tá bombando a gente tem aqui uma necessidade muito grande de profissionais profissionais qualificados as empresas estão buscando por esse tipo de conhecimento e não tá faltando oportunidade para quem tá nesse meio nãoé não é verdade boa pessoal eu acredito que tem uma galera aqui que não sabe nem ainda o que que a gente tá falando o que que será que é i a generativa

acho que vocês prepararam uma apresentação pra gente é isso sim isso aí a gente tá com ção aqui obviamente uma série de slides que vão ser um pano de fundo para uma conversa que a gente vai conduzir aqui com vocês com o objetivo de simplificar essa mensagem de Inteligência Artificial aí nos próximos minutos aqui né que a gente vai estar junto a ideia é que a gente consiga cobrir esses temas eh obviamente vai ter um tempinho aí pra gente responder algumas perguntas no final então fiquem ligados aí acompanhando com a gente interagindo no chat que

a gente vai seguir responder ainda dúvidas também de vocês tá boa então vamos lá vou ficar quietinha aqui e quando não tiver dúvida eu posso perguntar claro claro e o pessoal no chat também dúvida em casa então legal V ajudando ajuda a gente aí Raira vai ter bastante Pergunta aí no chat e vamos ver o que que a gente consegue também responder e o pessoal da conversa bacana pessoal vamos dar início então quando a gente tá falando aqui de simplificando IAG generativa aqui na aws a gente tá trazendo esse tema porque é um tema Mega

relevante né acho que todo mundo que tá presente aí deve tá acompanhando eh como que tá o mercado de Inteligência Artificial E como que ele tá se transformando e transformando empresas e vida das pessoas né a gente tem lidado nos últimos anos com inovação como um poder muito grande transformacional nas indústrias né E a gente tem visto uma série de inovações incrementais que ajudam as empresas a entregar algo mais rápido ou criar um novo produto ou até ser mais eficiente e esse tipo de inovação vem acontecendo nos últimos anos aí eh já faz parte dentro

da rotina das empresas só que a generativa veio para mudar isso bem mais rápido né veio acelerar esse processo de transformação então inovando através de a generativa você de fato pode formar indústrias e esse é o principal ponto que a gente vai tratar Aqui hoje até porque Qual a indústria vocês acham coloca no chat aí quem eh imagina algum tipo de indústria ou indústria que vocês trabalham ou qu ainda tá eh estudando que tá pensando em trabalhar todas as indústrias estão sendo impactadas pelo uso de Inteligência Artificial generativa desde o mercado financeiro indústria de manufatura

indústria de varejo indústria de energia Pensa numa indústria área de saúde por exemplo e com certeza vai ter algum caso de uso que a gente vai conseguir identificar um potencial eh uma potencial aplicação dessa tecnologia para trazer um determinado tipo de inovação seja para ajudar né os profissionais dessa área a fazerem algo mais rápido ou fazerem melhor assim como criar um novo produto do zero acelerar o processo de pesquisa desenvolvimento acelerar o processo de criação agora por que será que a gente tá falando de Inteligência Artificial generativa agora tem um porquê para isso né Vamos

pensar que a gente tá num ponto de inflexão que a gente chama um ponto de disrupção né de inovação muito grande nesse determinado cenário com essa tecnologia por uma série de fatores primeiro que é proliferação de dados que vem se acumulando nos últimos anos todo mundo Hoje vamos falar aqui né quem quiser interagir no chat aí gosta de conversar com a gente conversa Quem tem um dispositivo inteligente ou mais de um dispositivo inteligente hoje a gente tem nosso celular a gente tem um relógio inteligente a gente tem um algum tipo de wearable né alguma coisa

que vai estar gerando dado todo esse dado sendo gerado é algum tipo de informação que até pouco tempo atrás não conseguia ser utilizada né imagina quanto dado que uma empresa gera dentro de uma área de atendimento desenvolvimento de produto dentro da área de reclamação ações dentro da área de pesquisa e desenvolvimento tem muito dado sendo gerado o tempo todo e com eh junção assim né dessa proliferação de dado com poder computacional em escala entregue através da nuvem que veio facilitar o acesso a esse poder computacional a gente começou a Inovar em diversas áreas e trazendo

né chegando nesse momento agora de trazer inovação também pro âmbito de Inteligência Artificial então a gente vê agora eh um poder computacional robusto né sendo entregue ou de fácil acesso tanto para grandes empresas quanto para uma Startup quanto para qualquer pessoa que tá aqui nessa Live e que vai aprender junto com a gente vocês vão ter acesso aos mesmos tipos de recursos que grandes empresas têm E aí quando você tem várias pessoas né com esse tipo de acesso com várias ideias uma diversidade grande de de profissionais aí no mundo inteiro tendo acesso a esse tipo

de de Tecnologia você consegue acelerar esse processo de inovação trazendo inovação também para aprendizado de máquina ou Machine learn quando a gente fala de Inteligência Artificial a gente tá falando de uma disciplina mais Ampla que engloba ali né diversos fatores eh diversos tipos de técnicas de aprendizado de máquina diversas disciplinas quando a gente tá falando de machine learning O aprendizado de máquina há décadas que a gente já utiliza esse tipo de tecnologia para Vamos pensar assim né conseguir resolver problemas desde o Perão se alguém aí já ouviu falar comenta aí no chat vamos lá comenta

no chat aí quem já teve algum tipo de interação ou tem algum conhecimento com aprendizado de máquina e com ma já ouv falar em perceptron quem já ouviu falar de Peron vai ter que voltar nesse tema depois um dos primeiros dos precursores de machine learning vamos dizer assim legal bom então a gente estava aqui né há décadas utilizando já a inteligência artificial aprendizado de máquina para conseguir trazer resolução para problemas vamos dizer tanto quanto simples né trabalhar com dado tabular ou dados numéricos dados de uma planilha a fim de obter um resultado um problema aqui

simples que a gente costuma dizer é simples né pro ca hoje em dia simples mas quando a gente quer fazer uma previsão aqui de venda eu quero tentar fazer uma predição de qual quanto que eu tenho que comprar de um determinado produto aqui para pro meu estoque não faltar qual que é uma melhor rota para eu fazer para eu conseguir aqui eh economizar combustível quando você quer dizer fazer algum tipo de predição Pode ser aqui um exemplo né da aplicação de machine learning nesse sentido de eu conseguir trabalhar com números a fim de ter um

resultado que vai trazer uma simplificação né desse tipo de de análise que Eu precisaria fazer de forma que manual seria muito complexo pojo e Evandro tem uma tem pessoal no chat também perguntando o que que é machine learning se a gente tentar mastigar aqui a gente pode pensar e aí me corrijam por favor se eu falar errado em uma assistente e que a gente treina olha faça isso me entregue bolo me entregue bolo me entregue bolo e aí na próxima você fala me entregue E aí ele vai inferir o bolo então é nessa linha a

gente vai treinando de novo e de novo de novo e a partir desse aprendizado a gente é capaz de fazer predições é mais ou menos isso isso aí a gente tá falando de aprendizado de máquina no sentido de você dar exemplos ao computador aonde ele vai conseguir Depois de alguns exemplos fazer uma inferência de qual que seria uma próxima Eh pergunta uma próxima ação que você faz esse processo de aprendizado que a gente chama aqui de Mach machine learning ou aprendizado de máquina Exatamente é é você ter uma máquina querendo eh reproduzir algo que ela

aprendeu não somente com código e com dados também essa acho que é a grande diferença quando a gente fala aí de programação convencional com aprendizado de máquina machine learning quando a gente pega um caso de programação você vai ter ali uma função você vai ter um código os parâmetros de entrada e isso eh não vai mudar né a sua função ela o seu dado não vai interferir no resultado da sua função a sua função vai ter uma lógica que ela vai seguir aquilo quando a gente fala de machine learning a sua função ela vai ser

de uma forma simples tá desculpa o tecns Aí eh a sua função ela vai se alterar baseado no dado que você tem Então dependendo dos inputs né e por isso que machine learning Às vezes o pessoal fica com medo né se é de comer se é de passar no cabelo o que que faz mas eh o dado ele tem uma influência muito grande na geração dessa função vamos dizer assim né então quando a gente fala ah eu vou criar um modelo de machine learning eu vou treinar um modelo de machine learning learning O que que

é esse processo né O que que a gente tá fazendo eu tô pegando um conjunto de dados de Treinamento que a gente chama eu tô passando esses dados por esse processo de Treinamento que vamos vamos tentar explicar eh Óbvio depende do modelo mas de forma simples uma função Digamos que é uma função matemática e eu tô ajustando os pesos dessa função Então os multiplicadores que essa função tem baseado nesses dados para chegar no melhor na melhor função e aí quando tenho a melhor função possível essa eu uso para inferir novos dados que é pegar o

quê por exemplo dados que eu não testei nesse treinamento e ver o que ele me recomenda Ah um exemplo eu quero uma recomendação de livros né eu pego lá um conjunto de livros que eu tenho na biblioteca o que as pessoas costumam ler faço um modelo com esses dados tento gerar essa função ótima que é esse modelo de machine learning E aí depois uma pessoa vai chegar na biblioteca e ela vai falar me recomenda um livro e aí baseado nessa função e naquela no no no comportamento né que aquela pessoa faz o modelo vai tentar

classificar dar um score assim ó sei lá baseado no que o pojo costuma ler ele gosta bastante de ler livros infantis por exemplo e E aí ele vai sugerir isso pro meu amigo aqui coloca no chat aqui quem já usou o Amazon prime por exemplo a gente utiliza personalização quando você entra ali PR buscar um filme você não sabe muito bem o que ver você vai ter recomendações de um filme que tem como base né dessa recomendação O que você já assistiu o que pessoas com perfil parecido com o seu Já assistiram a gente usa

esse tipo de modelo para fazer esses tipos de predição e logo assim né fazer também recomendações esse tipo de Tecnologia de aprendizado de máquina que tem como objetivo né Eh representar ou imitar né funções aqui ou até tipos de capacidades humanas Nossa ele se expandiu ele evoluiu então nos últimos anos a gente teve evolução para utilizar também né nesse tipo de caso aprendizado profundo que a gente chama de Deep learning possibilitando você eh expandir esses tipos de utilização como visão computacional possibilitando que a gente tenha o computador fazendo ali né análises de imagem de vídeo

para conseguir levar esse tipo de aprendizado de capacidades até então humanas também pro computador para ajudar você acho que o clássico E caso de uso aí né conseguir identificar eh diferenciação imagina né entre gatos e e cachorros numa imagem e como isso funciona debaixo dos panos né Vamos pegar eu vou pegar um exemplo preto e branco mas imagina que é uma foto com três cores Então essa foto Ela é transformada numa matriz numérica com números equivalendo ao Tom de cor de cada pixxel Então pensa que você vai pegar aquela foto transformar isso num numa matriz

com um monte de número correspondendo ao Tom de pretos e entre zero e um vamos dizer assim os tons de cores ali eu vou usar essas fotos né E essas cores para treinar um modelo e treinar essa função Ótima e aí o que eu vou fazer depois é no nesse caso eu treinei um classificador né com Deep learning para classificar um cachorro ou um gato e aí quando eu tiver novas fotos de cachorro ou gato ele vai fazer a mesma coisa Ele vai tentar dizer baseado na em aproximação né em em probabilidade qual que é

mais próxima ali eh de ser um cachorro ou de um gato eh Óbvio quem quiser se aprofundar mais tem bastante coisa no tema aí e tal sobre Deep learning machine learning eh e aí chega no nosso assunto de hoje né exato que é a oia generativa isso aí então recapitulando a gente tinha ali né aprendizado de máquina de forma mais simples trabalhando com entradas ou solicitações ao sistema ao computador a fim de trazer uma resposta mais simples Deep learning n aprendizado profundo veio para conseguir trazer problemas complexos né para uma interpretação simples do computador e

a generativa veio para dar um passo além possibilitando né você interagir de forma complexa ou ter uma entrada de de dados né complexa e também gerar né um resultado complexo ou seja conseguir de fato ajudar a resolver problemas que até então a gente não conseguia até alguns anos atrás exato um ponto que mudou bastante daí a generativa né Eh também até vou deixar uma pergunta Quem quem conhece o paper dos Transformers Não não é o Optimus Prime e é um paper de 17 se eu não me engano 2017 que foi o o precursor que deu

origem a todo esse essa tecnologia a possibilidade da gente ter esses modelos generativos atuais eh o ponto é o seguinte até então esses modelos que a gente tava falando a gente tá falando ali de um conjunto específico e de um propósito específico né eu tô treinando um modelo para reconhecer um cachorro ou um gato se for Um Ornitorrinco que alguém até colocou aí no chat se o modelo ele classifica nesses dois provavelmente ele vai dar um score baixíssimo para um dos dois mas ele vai tentar classificar essa imagem em um dos dois eh quando a

gente fala de ag generativa eu tô usando um conjunto de dados muito grande então eu tô usando muito dataset público e dependendo tem modelo que eles fazem webcrawler de sites e de informações e eles não rotulam isso eles jogam esse monte de texto treinam modelos que demoram até meses dependendo desse modelo usando muito computador muito muita capacidade de processamento né E para fazer esse processo de Treinamento disso E aí esses modelos ao final eles conseguem fazer diversas tarefas você tem um modelo eh que por exemplo falando de texto né a gente deu aqui um exemplo

de imagem um exemplo de recomendar um livro dar o exemplo aqui né O que que muda nos modelos tradicionais pros modelos eh fundacionais que Dão origem a e generativo e aí Eh você tinha por exemplo um modelo simples que você faria ali uma classificação né ah de um livro né ah eu esse livro aqui é de terror infantil que p adora de suspense e tal eh o modelo generativo você instrui por um prompt um texto como se eu tivesse falando com o pojo aqui no final a gente vai mostrar para vocês até um exemplo para

vocês terem uma ideia de como esses modelos funcionam mas como se eu tivesse falando aqui com o pojo eh dado esse texto aqui o que que é isso né então você interage e conversa e ele faz diversas tarefas Então esse modelo generativo fundacional ele consegue gerar texto eh então ah me era um e-mail de desculpa pro meu cliente eh ou um e-mail de campanha sumariza esse eu até brinco né como como eu queria ter isso na época de faculdade para pegar aqueles artigos bacanas que a gente tinha que ler livros nossa aí ia ser bom

demais resume isso aqui hoje já dá né mas hoje já dá para fazer não sei se eu ten mais não dá só para resumir para tipo me ajuda a estudar isso e faça perguntas em cima disso me ajude a me preparar para minha prova com base nesse conteúdo é sensacional Gere Highlight sobre tal tópico Enfim então vocês Vocês conseguem fazer essas esse tipo de tarefa né extrair informações interessantes ou eh me resuma esse essas cinco páginas Me dê dois Bullet points por cada página desse artigo ou até um chatbot mais humanizado impersona um um Coach

fitness para dar recomendações de de treino por exemplo eh Enfim então essa essa é a diferença e o mesmo modelo faz todas essas tarefas n a gente não tem modelos diferentes para isso acho que um ponto é importante de destacar aqui né O que a gente representa aqui nessa imagem que vocês estão vendo para ajudar a diferenciar modelos tradicionais de machine learning para modelos de fundação né esses modelos base para ir a generativa é que enquanto um tempo atrás aquelas técnicas todas que a gente comentou você precisar de um volume muito grande de dado você

precisava de um trabalho intensivo para ficar dizendo o que que cada dado era né rotulando esses dados e depois treinar um modelo grande desse para executar uma determinada tarefa um modelo que você vai fazer sumarização um modelo vai fazer uma análise de sentimento um modelo vai fazer um assistente virtual hoje esses modelos base proporcionam você com um modelo só que foi treinado nessa nova técnica né Eh que o evano comentou e ele foi treinado com volume muito grande de dado bilhões trilhões de parâmetros que nessa nova técnica você não precisou rotular os dados mas eles

tiveram um pré-treinamento já fazendo ajustes para ele performar algumas tarefas E aí um único modelo vai conseguir sumarizar fazer análise de sentimento uma tradução etc Então antes você P de cinco modelos que hoje você usa um modelo para fazer essas mesmas tarefas dá muito menos trabalho né para você no seu dia a dia gerir isso Eu até vi uma pergunta no chat que acho que é um ponto interessante de falar a questão do datos ser rotulado ou não a gente tinha também anteriormente modelos de clusterização que você não precisava ter um dado rotulado Então imagina

que eu peguei minha biblioteca e eu quero segmentar os livros por categoria sem dizer o que é ele vai tentar aproximar os conjun de atributos para dizer o que que é próximo de um outro isso já existe antigamente a grande sacada é que era um modelo específico para classificar Era um modelo específico para detectar anomalia né Há um um um outlier um ponto fora da curva dentro de um conjunto você tem lá uma análise de de log você queria ver o que que tava fora da curva naqueles logs isso já existia antes né Eh o

a sacada mas era um modelo único acho que a grande sacada desses modelos é além do volume que é absurdamente maior do que era usado anteriormente eh essa essa questão dele conseguir fazer tarefas distintas eh diversas tarefas sendo o mesmo modelo você não precisando ter mais de um modelo obv obviamente isso demanda também mais capacidade computacional para fazer Legal Vamos começar agora a dar exemplos Então como é que a gente interage com esse tipo de modelo né imagina que coloca no chat aí quem já ouviu falar no termo prompt daqui a pouco a gente vê

aí se bastante gente já ouviu falar nesse termo esses tipos de interação com modelos né de fundação que vão né possibilitar Aí você utilizar EA generativa Eles começam com um tipo de promp um comando que você vai fazer com com esses modelos que você precisa passar um determinado contexto para ter algo eh ter uma resposta ou ter uma instrução resultado mais adaptado para você tá bu fal de Prom não é o prompt de comando pessoal não é o bch também vai falar de prompt nearing é E aí você pega esse comando somado a um determinado

contexto para interagir com um modelo desse base a fim de obter um resultado pouco mais de detalhe nessa explicação imagina que eu aqui né trabalho dentro de uma empresa eu tenho aqui um vou interagir com um modelo como esse isso pode ser online né você proativamente interagir Você pode ter uma automação no seu sistema que vai interagir com esses modelos Tá mas nesse caso aqui eu tô conversando com o sistema e eu quero eh sei lá eu tenho um cliente aqui que ele tá pensando em encerrar a conta comigo cancelar o cartão de crédito comigo

ele tá querendo sair da cancelar eh o relacionamento dele com a minha empresa por algum motivo dado um determinado contexto por exemplo interação né transcrição de chamadas que eu tive com esse cliente histórico de relacionamento com esse cliente histórico de chamadas ou interações com clientes que queriam deixar a minha empresa mas eu consegui convencer lug ficar etc o que que eu posso fazer para mantê-lo na minha base que me ajuda aqui a manter esse cliente na minha base tudo isso somado a um modelo base um modelo de fundação que é um modelo né de a

generativa na hora que eu somo uma solicitação um determinado contexto a um modelo desse ele vai me trazer aqui por exemplo uma estratégia do que que eu posso fazer para reter esse cliente tá então uma forma de como que a gente interage com isso E aí pra gente começar a avançar nos exemplos de como que as empresas estão usando esse tipo de tecnologia eu queria começar contando a história aqui o qual que é a relevância da Amazon nesse tempo que que a gente tá aqui falando de a generativa a gente tá falando aqui na da

WS entregando esse tipo de tecnologia mas a gente tem um histórico de inovação com inteligência artificial dentro da Amazon acontecendo em diversas frentes da Amazon desde o amazon.com com volume altíssimo né de venda que a gente tem aí e que a gente utiliza Inteligência Artificial ali por trás dos panos para fazer uma recomendação para conseguir ter uma previsão de estoque e não faltar produto na hora que você tá querendo comprar para ter uma predição né de Quando que a gente vai entregar ou vai conseguir entregar aquele produto pro pro cliente Enfim uma série de automações

que acontecem ali por trás Né desde personalização até otimização de rota a gente tem Alexa que tem ali bilhões de interações eh por semana a gente tem mais de 30 sistemas de Inteligência Artificial acontecendo ali por trás dos panos para fazer Alexa entregar alhe resposta muito rápida eu tenho Alexa eh trabalho aqui né trabalho com isso mas ainda assim eu me impressiono com a velocidade de resposta da Alexia quando a gente pede alguma coisa e ela a gente mal acabou de pedir uma solicitação de de de algo ou executar uma tarefa e ela já responde

que tá executando Então a gente tem modelos preditivos que estão tentando prever o que que você tá querendo para conseguir entregar uma experiência mais rápida o Amazon One por exemplo é uma é uma tecnologia que permite você dentro dessas lojas né do amazon go nessa tecnologia de simplesmente saia né do Just walkout você conseguir e ter uma loja sem fila através de uma tecnologia que entrega ali sensorização visão computação ional e leitura de biometria em algumas lojas eh aonde você consegue na a não tem no Brasil ainda mas nos Estados Unidos a gente tem aonde

você tem ali a possibilidade de entrar numa loja pegar o que você quiser e sair sem pegar nenhuma fila e tudo isso obviamente né inovando aí com inteligência artificial nos últimos 20 anos a gente também aqui na Amazon tá inovando com ia generativa por exemplo dentro aqui né do aplicativo então talvez a algun usuários já ten acesso a essa nova funcionalidade Aonde a Amazon tá oferecendo uma sumarização de avaliação o exemplo aqui na tela né Então imagina um produto que tem mais de 139.000 140.000 avaliações como é que você como cliente consegue ler essas 140.000

avaliações para entender se aquele produto ele é para você ou não então o que a gente tá fazendo agora é fazendo uma sumarização dessas avaliações e uma classificação Então você consegue já bater o olho e entender o que que é relevante ali sobre as avaliações Gerais e também tem uma classificação aonde você vai conseguir filtrar de acordo com o que é mais importante para você tomar tomar decisão daquela compra especificamente se eu quero saber a facilidade de uso se eu quero saber sobre sustentabilidade se eu quero saber sobre durabilidade eh enfim reclamações essas classificações vê

para ajudar esse processo de análise e tomar decisão um exemplo dentre outros vários que a Amazon já tá adotando utilização de a generativa E aí quando a gente fala para as empresas né como é que as empresas estão adotando Essas tecnologias tem três principais Pilares que é onde a gente vai agora aprofundar de utilização de a generativa sendo aqui o primeiro ligado à melhoria da experiência do cliente segundo a gente vai falar sobre como que a gente as empresas estão buscando aumentar a produtividade né dentro dos seus colaboradores otimizar algum tipo de processo existente quando

a gente fala de melhoria da experiência do cliente são várias as formas que a gente pode trabalhar a gente tá falando aqui de ter um assistente virtual eu posso ajudar um um um um atendente meu né dentro do meu Contact Center a ter uma informação em tempo real eu posso ajudar ali fazer um sumário né dentro de um e-mail para tomada de decisão mais rápido uma resposta de meil automatizada são vários casos de uso desde de análise sentimento e personalização que a gente pode trabalhar para entregar uma experiência melhor pro cliente lá na ponta um

exemplo de quem tá utilizando nesse cenário é a Grendene que tá servindo sua força de vendas com um assistente para ajudá-los a vender melhor dependendo do tipo de demanda que os clientes tenham na loja ele conseguir buscar né informações se eu não tenho determinado produto qual que eu devo oferecer ou qual que é o último lançamento Quais são os argumentos de venda eh mais apropriadas para um determinado tipo de produto um produto que novo que eu tô lançando etc são várias as formas já tem vários clientes aí que estão utilizando inclusive aqui no Brasil e

a gente trouxe um aqui para exemplificar mas a gente vai ter algumas demonstrações no final né van Então a gente vai conseguir demonstrar como que você já pode eh começar a utilizar isso hoje tá em português o que é muito importante deixa eu só fazer um parênteses aqui então a gente falou de como essa tecnologia pode impactar a gente no nosso dia a dia seja interagindo com a Alexa com essas recomendações que a gente recebe de livro de filme de etc a gente entende também aqui agora nessa perspectiva de qu como é relevante né para

empresas e a gente tá vendo que não empresas só de tecnologia como a wse é mas todo mundo todas as empresas em algum nível podem incorporar essa tecnologia no seu dia a dia de trabal entendo que a gente vai ver quando o Evandro chegar lá na frente como que impacta a gente enquanto profissional também certo a gente tá vendo uma esteira aí que impacta a nossa vida de todos os lados possíveis e imagináveis exatamente a gente vai trazer algumas demonstrações inclusive esse aqui já é o segundo Pilar como é que a gente aumenta a produtividade

como é que eu ajudo meus colaboradores a fazerem mais ou fazerem melhor algum determinado tipo de tarefa são vários casos de uso a gente vai aprofundar em alguns deles né os principais que a gente tem visto assim né pelo eh volume de utilização vamos falar quais são os principais aqui a gente tá falando de ajudar a criar um conteúdo imagina criar um novo e-mail de uma campanha um novo Eh e-mail de venda de algum determinado produto ou ajudar né uma busca interna de informação de forma mais rápida ajudar na interpretação de um contrato de forma

mais rápida faz uma sumarização gerar um relatório pro chefe uma antes primiro draft exato ó tem que tomar cuidado hein com isso então assim quando a gente tá falando de criação de conteúdo bom comentei aqui a gente vai ter algumas demonstrações mas eu tô falando de te ajudar a ter o primeiro draft vai primeiro rascunho e você não gastar tanto tempo ali com aquela página em branco na hora de criar uma campanha de um produto novo imagina que vou lançar um produto novo vou lançar uma nova campanha de mail marketing aqui ou então eu preciso

Eh sei lá um processo novo de de um de venda a gente tem alguns casos de uso de clientes que estão criando uma automação de personalização em e-mail marketing fazendo uso de a generativo aqui conosco então é um dos principais casos de uso que a gente tem visto um outro caso de uso é para grande produtividade no sentido de buscar informação eh mais rápido né Eu quero encontrar uma informação mais rápido ia ter que dar um monte de clique botar um monte de filtro aqui da Intranet buscar aqui um dentro do os meus e-mails que

estão arquivados imagina quanto tempo que a gente não gasta fazendo isso se eu tenho uma forma de plugar nesses dados e conseguir trazer essas eh informações de forma rápido eu ajudo aqui né o tempo de tomada de de decisão E na hora que eu tenho a informação mais rápida e eu consigo também utilizar esse tipo de tecnologia para gerar um conteúdo de forma mais rápida com isso acelerar ali o processo né de lançamento de um produto produto novo ou tomada de decisão em cima de um determinado uma determinada análise que eu tô fazendo internamente né

para um time mais executivo conseguir eh pegar esses relatórios de forma sumarizada conseguir ter acesso a informações mais importantes sem ter que ler 10 ou 15 páginas de um determinado relatório e em sites direcionados isso também acho que Vale ressaltar porque é super interessante tem um tipo de informação que cabe pro pojo que não cabe pro Evandro que não cabe para mim a end do que é o escopo do nosso trabalho né então a gente pode contar com a ajuda de tecnologias de inteligência artificial para direcionar esses relatórios e insites pro perfil específico que eu

quero atingir e comunicar então com algumas pessoas eu vou poder usar uma linguagem mais técnica com outras eu vou pedir para se mastigar e fazer mais analogias fazendo um paralelo com o dia a dia acho que isso é sensacional e nesse seu ponto tem até uma observação interessante eh recentemente no reinvent agora a gente lançou um workshop que aí é óbvio é um é um uma customização né mas é um é um projeto customizado vamos dizer assim com vários serviços da WS para fazer justamente isso criar um modelo de personalização para você personalizar segmentar usuários

e é baseado nesse nesses segmentos você usar esse modelo de dois modelos perdão né um para segmentar e um para você personalizar E aí você conseguir baseado nesse segmento sugerir algo eh ou pegar um produto específico e falar qual segmento esse produto se encaixa para recomendar por exemplo legal e assim a gente não tá falando só de de área de negócio né a gente tá falando aqui de área técnica imagina geração de código você ter aqui um ganho de produtividade na hora de desenvolver um determinado produto Então a gente tem teve lançamentos recentes aí que

ajudam nesse cenário aonde você pode durante para times aí né técnicos de desenvolvimento quem tá começando aí no mundo de programação por exemplo ter através de solicitações em linguagem natural é ter um auxílio do sistema para criar código para você ou ter um assistente que enquanto você tá codificando ele vai dando recomendações de código e melhor do que isso durante o seu ciclo ali né de desenvolvimento ele tá fazendo um scanner em cima do que você tá desenvolvendo e trazer ali né paraa sua atenção possíveis vulnerabilidades dentro do seu código né uma varredura ali de

segurança ajudando a você eh fechar né o fechar essas tipos de vulnerabilidades que podem estar surgindo enquanto você tá desenvolvendo sim eu posso já dar o spoiler agora era no final né No final a gente dá um spoiler não você pode dar você pode dar um spoiler posso É acho que vão ter mais algumas Esse é abertura né dessa dessa nossa parceria conjunta tr WS eh mas a gente vamos ter mais alguns treinamentos específicos dentro de alguns produtos específicos o Code risper é um deles que o po já acabou de falar aqui eh como você

né utilizar como você integrar no vs code por exemplo tem uma versão gratuita né Qualquer desenvolvedor pode ir lá e sair testando então enfim é só um pequeno spoiler depois a gente fala mais mas a gente vamos disponibilizar uma série já falta falta um pouquinho fiquem aí com a gente que vocês vão saber de tudo é quem ficar até o final só uma amostrinha só uma amostrinha legal muito bom ó a gente tá falando agora de otimizar processos né dentro daqui das áreas de negócio Existem várias formas de você trazer otimização de processo a gente

vai trazer não só eh bom vai ter mais exemplo daqui a pouco mas vamos falar aqui de processamento de documento em caso que tudo empresa tá buscando quem aí trabalha numa empresa que tem um montão de documento e que eventualmente o chefe chega ali e pede Putz pega lá tal informação financeira para mim Ah pega aqui qual foi o resultado x ou então qual foi aquele detalhe específico dentro de um determinado documento que tá num arquivo dentro de algum lugar que tá ali num PDF que você vai ter que ler 15 páginas para achar informação

Imagina você ter a possibilidade de dentro de vários comento de fazer uma análise financeira eu quero saber aqui qual foi um determinado qual foi a a empresa que teve melhor performance num determinado índice analisar múltiplos relatórios financeiros analisar múltiplos contratos né ten vários tem contrato com vários fornecedores Quero saber qual é o dentro de todos esses contratos Qual é o que tá vencendo o mês que vem qual que tem determinada cláusula que vai ser impactada por uma nova lei que surgiu ou ler um edital n ou ler um edital na hora de você tá respondendo

aqui aqui né sua empresa vai participar aqui de uma licitação quero ler um edital Quero trazer os pontos principais para minha análise poder conversar com documentos é um um caso de uso bem importante e também suportado aí como um dos principais eh casos onde a gente tem utilização de ar generativa bom vários casos de uso né Eh nos próximos minutos agora a gente vai falar de a generativa aqui na WS e como é que as empresas estão utilizando como é que a gente ajuda a os profissionais né que tão fazendo uso de a generativa a

tirar o máximo desse tipo de de tecnologia Voltando às credenciais aqui né porque que que é relevância da WS aqui no mundo de Inteligência Artificial mais de 100.000 clientes no mundo inteiro utilizam machine learning aqui com a WS É eu vi alguém perguntando logo no começo o que que era ml a gente a gente fala machine learning ou aprendizado de máquina ML é para machine learning e a para inteligência ar Inteligência Artificial né Legal bom desculpem pela C legal pessoal então assim a gente tem clientes no mundo inteiro são bancos seguradoras empresas de varejo empresas

da Indústria Farmacêutica empresa do ramo de saúde aviação todas as indústrias todos tipos de empresa e tamanho de empresa desde startups até grandes empresas utilizam machin até casos bem bem famosos né Vocês já devem ter visto eu não sou um eu não acompanho muito futebol americano nem futebol brasileiro recentemente mas o a NFL eles usam o NFL para fazer estatísticas do jogo estatís em tempo real de futebol americ Fórmula 1 também tem um Case bem bem famoso onde eles trazem ali diversas métricas e usam modelos ali para para pegar ali percentual de uma ultrapassagem e

tudo mais então para quem eh São casos públicos vocês podem até buscar depois vocês derem um fizerem uma busca aí vocês vão ver o alguns videozinhos com um pouco desses exemplos desses clientes que são bem interessantes né isso aí legal se vocês olharem esses Logos aqui buscar o nome desses Logos mais aws vocês vão ver vários casos referência vários aqui no no Brasil olhar ali ó em cima da WS tem o iFood ali por exemplo tem vários casos de uso de machine learning aqui conosco né de aprendizado de máquina então assim essa é a relevância

nossa nesse nesse mundo de machine learning ou ml ou Inteligência Artificial de uma forma mais Ampla e com ia generativa a gente também tem suportado clientes no mundo inteiro e quais são os principais perfis de utilização de Inteligência Artificial generativa vou a gente vai categorizar aqui em três perfis de empresa quem vai prover os modelos então são as novas empresas aí ou novas startups que vão criar modelos eh de fundação né modelos base do zero e vão eventualmente oferecer isso pro mercado ou vão usar internamente poucas empresas vão tá nesse cenário comparando o total de

pessoas que utilizam a gente tem empresas que vão fazer customizações ou fine turning em cima de modelos de machine learning já existentes ou modelos de a generativa já existentes Ou seja a gente vai ter um modelo base né um modelo de fundação base eh essas empresas Elas têm necessidade específica do negócio de trazer os seus dados para esse modelo ou seja elas copiam esses modelos originais adicionam seus dados e retrain esses modelos para ter uma versão Só para elas para atender essa necessidade de negócio bem específica e a gente vai ter empresas que vão ser

consumidoras de modelo elas vão usar os modelos base como estão e vão usar de outras técnicas para trazer os seus dados para interagir com esses modelos e ter resultados mais acurados tá então a gente tem essas empresas que estão reinventando com ia generativa e cada tipo desse cada perfil desse de empresa vai ter uma forma de utilizar e a generativa aqui conosco que vai est aqui dividido em três principais Pilares começando do Pilar mais baixo Então quem tem uma necessidade grande né de talvez vou criar o meu modelo fundacional do zero mas próximo da infraestrutura

eu vou ter aqui um uma utilização bem específica são os novos provedores de modelo ou que vão criar novos modelos para usar internamente a gente tem também ferramental que vai ajudar as empresas a construírem novas aplicações ou novos casos de uso com com modelos de a generativa né com modelos de fundação e a camada mais alta de abstração seria essa esse topo aqui em cima são aplicativos né ou aplicações que já fazem uso de Inteligência Artificial generativa e as empresas nem precisam se preocupar se ela tem vai usar o modelo a o modelo B ou

modelo C por ela tá fazendo uso de uma solução que já traz para ela aceleradores e tudo isso aqui se reflete em produto a gente não tem o foco aqui de de ficar aprofundando eh em produto hoje aqui né nessa Live mas é importante vocês terem em mente né E que mais um spoiler spoiler pode pode falar mais um spoiler Rair pode ou não pode só mais ou não na verdade assim alguns desses a gente tem no final a gente fala mas alguns desses nós vamos ter uma série séries específicas para vocês aprenderem tá eh

eh até Resumindo aqui um pouquinho basicamente a gente vai ter ali né Eh ferramentas enfim prontas e e e enfim eh que qualquer a gente até Brinca a gente até brinca não né a gente até fala assim qualquer desenvolvedor consegue adicionar inteligência artificial na aplicação sem precisar conhecer de Inteligência Artificial Então você é um Dev Você conhece de código você sabe fazer chamada de api você consegue usar serviço da WS integrar isso na sua aplicação sem precisar conhecer isso a fundo Então você faz por exemplo o Amazon Bedrock que a gente já vai falar eh

ele te permite a um serviço serverless através de api ele te permite através de uma chamada de api ter acesso a diversos modelos fundacionais que são esses modelos para gerar texto ou para gerar imagem ou para gerar edging que eh acho que é um ponto interessante da gente falar né quando a gente pega esses modelos fundacionais a gente tem modelos que vão gerar texto né então ah eh resume esse texto aqui e me dá uns Highlights modelos que vão gerar imagem por exemplo acho eh um modelo muito popular eh stable de Fusion você fala ah

me faz uma imagem desse porquinho Surfando Na Havaí ou você pega a imagem do poj e fala transforma o pojo no thanos dos Vingadores por exemplo aquelas brincadeiras e tal né então são modelos de imagem nesse caso multimodais também quando você usa texto e imagem junto modelos de ting são modelos modos que você dá um texto ou uma imagem e ele gera um vetor esses modelos eles são usados para quando a gente quer adicionar uma capacidade nesse modelo fundacional que ele não tem eh Isso é uma até uma das demos que a gente vai usar

o Bedrock já faz isso ele Abstrai isso com uns cliques vocês vão ver até depois daqui a pouquinho eh e você consegue por exemplo usar esse esse esses vetores né para por exemplo eu tenho um conjunto de a busca em documentos que o pojo comentou agora a pouco você tem lá um monte de documento você vetoriza esses documentos e aí quando você faz uma busca né ah eu quero eh eu quero interpretar essa lei que eu não conheço eu busco ali a nesse Campo vetorial que tá mais próximo e eu pego esse conjunto de dado

e mando isso pro modelo para eu poder ter uma informação ali mais eh relacionada a isso contexto né é isso a gente normalmente faz quando o modelo ele já não tem ali essa informação ou quero customizar esse modelo de uma forma simples sem recriar o modelo eu pego um modelo pronto e a gente usa essa técnica que ela é popularmente chamada de hag que é aumentar eess essa capacidade do modelo sem eu precisar retreinar então sem mudar o modelo eu uso esses vetores né e eu trago isso na na arquitetura ali que eu desenho para

para trazer esse tipo de inteligência para minha aplicação então e aí até voltando né nas nas soluções da WS a gente tem soluções por exemplo que qualquer desenvolvedor como Bad rock como code whisperer que vocês também conseguem integrar aí no na sua ferramenta na sua Ide de código para recomendar código revisar a parte de analisar segurança enfim do código e também tem tem infraestrutura né Para quem a gente brinca quem gosta de sofrer treinar o modelo zero também tem infraestrutura com a aceleradores na WS para fazer isso Tá legal bom o que que a gente

tira de tudo isso aqui tem muita coisa a gente vai se aprofundar em algumas delas e vamos ter um anúncio no final aqui eh desse de de como que a gente vai junto com vocês aí né poder aprofundar em cada um desses temas tenham em mente para todo tipo de necessidade a gente tem algo que a gente pode oferecer aqui para ajudar Desde da camada de infraestrutura Amazon Bedrock acho que a gente vai investir um tempo maior né para conseguir ajudar esse tipo de utilização de diferentes tipos de modelo de fundação e dependendo do caso

de uso você vai só usar um tipo de aplicação que já vai trazer todas essas inovações e o que que a gente traz de destaque para de tudo isso aqui que o Evandro comentou né quando a gente tá falando de utilizar isso no mundo real bom considerações importantes aqui pra gente eh pesar né na hora de tomar decisões aí de como que a gente vai trabalhar com esses modelos primeiro ponto é que esses modelos não conseguem realizar tarefas sozinhos né a gente tá falando aqui que todos os exemplos que a gente deu esse tipo de

modelo estão ajudando a gente né a a se servir com informação ganhar produtividade Mas se a gente pudesse executar tarefas com eles a gente tá falando da possibilidade de você usar funcionalidades como os agentes né que o Amazon Bedrock oferece para que você consiga executar algo eh de forma mais fácil um exemplo eu tenho aqui pontos de cartão de crédito se eu pergunto para um modelo desse né ah eu quero aqui trocar ponto de cartão de crédito eu como usuário normalmente eu vou ter aqui uma resposta de qual que é o procedimento para eu resgatar

meus pontos quando eu poderia ter um agente que vai entender o que que é isso e uma vez que ele tem acesso aos aos sistemas corretos ele vai conseguir executar esse tipo de tarefa assim como se fosse um agente ente humano né uma pessoa ele vai conseguir para tarefas simples entender Qual que é a sua demanda entender que ele tem acesso para um determinado sistema e chegar lá e fazer uma cadeia ali de pensamento que eu bom eu preciso confirmar que o pojo é o pojo mesmo eu preciso confirmar se ele tem saldo suficiente para

resgatar e fazer aqui uma validação sistêmica para para executar e e realizar isso então é importante a gente ter em mente como que a gente pode dar um passo além com esse tipo de modelo avançando aqui né paraa execução de tarefas um outro ponto muito importante também que o Evando colocou é sobre a utilização ali de dados em contexto Então vamos pensar aqui né como a gente comentou lá no início hoje todo mundo todo mundo que tá aqui todas as grandes empresas tem acesso aos mesmos modelos e quando todo mundo tem acesso aos mesmos modelos

e recursos o seu diferencial tá no seu dado na sua empresa então saber como alavancar esses dados internamente para que eles consigam né junto com a gente junto com esses tipo de modelo eh entregarem dados em contexto dados assertivos para melhorar a produtividade aí você vai ter um diferencial competitivo quero criar uma nova campanha aqui eh de para vender um produto novo e vou usar como contexto campanhas de sucesso de produtos similares que eu lancei nos últimos anos então com base nessas campanhas tiver um bom retorno eu quero criar uma nova campanha por exemplo a

Ah eu tenho aqui um procedimento de atender e reter clientes que estão num momento de atrito comigo então com base nesses atendimentos que eu tenho né de cliente que eu consegui tive sucesso na retenção o que que eu posso fazer para reter esse cliente com um novo problema e usar isso a seu favor então saber somar esses tipos de de informação né com esses modelos vai trazer esse diferencial e como a gente tem vários modelos né para serem utilizados aí no mer mercado algo que é muito importante ter em mente é que nem sempre o

maior modelo ele vai ser melhor depende do seu caso de uso dependendo do caso de uso eu posso ter um modelo menor que vai ter um custo menor e vai ter uma velocidade boa né de entrega e tem uma qualidade de resultado tão boa quanto um modelo que é muito maior demora mais para rodar e que tem um determinado custo então fazer essa ponderação entre custo né performance velocidade e a qualidade do resultado é ela é muito importante tá então isso é para ter em mente na hora de tomar decisão quais tipos de modelo e

também né um outro ponto importante alguns anúncios que a gente fez aí no reinvent que é o evento eh Global da WS né de lançamento de Novos Produtos que a gente teve há algumas semanas atrás a gente tem ali agora novas funcionalidades disponíveis que ajudam a você fazer avaliação de Modelo E com isso ter ali né Eh na prática indicadores né e métricas específicas que vão te ajudar nessa tomada de decisão de qual que é o melhor modelo ou seja o que era bom ficou ainda melhor porque uma dificuldade era escolher agora se ainda me

ajuda a escolher acho que ficou melhor ainda exato e e assim e escolher o caso de uso também é difícil porque tem muita gente eh muitas empresas estão aí com cheque em branco testando um monte de casos de uso diferente mas ainda não sabem quais são as melhores aplicações e para ajudar vocês a escolherem Quais são os melhores casos de uso a gente tem aqui Um repositório o explorer.com que ajuda vocês a encontrarem arquitetura de referência ou Você coloca ali o nome da sua indústria ou o nome de caso de uso sua necessidade e vai

ajudar a trazer né para para sua análise casos de uso ou arquiteturas de referência que vão ajudar a tomar decisão eh de qual que é o melhor caso de uso aí né pro seu para sua necessidade espec específica esse Portal aqui ajuda bastante todo mundo acessa ele para nossa eu não conhecia então basicamente me abre também o olhar para outras potencialidades né porque às vezes eu tô dentro de uma indústria de um negócio executando uma determinada tarefa e eu nem sei de outros casos de uso eu posso até ter um ou outro na minha cabeça

mas usando isso aqui me parece que até abre né expande o meu olhar para outras potencialidades que antes eu quer teria costado muito legal verade bom então falando em ideias e casos de uso acho que agora a gente pode ir pra demonstração né mostrar um pouco do AM do Bedrock né é um dos pontos que a gente vai aprofundar vai ser o Amazon Bedrock eu tô com a console aqui já aberta né então vamos agora pra demo e essa console da WS a gente acessa aqui o Amazon Bad rock né então eh e aí e

aí dentro do amazon badrock a gente tem ali no menu da esquerda uma opção de modelo acesso aos modelos aqui são os modelos que a gente tem acesso tá E aí Vocês conseguem clicar e desliar ali para dizer qual modelo vocês eh vão acessar isso tudo Eu tô fazendo pela console da WS tá salvar as alterações para dizer como você tem acesso a vários modelos dentro dele eh você tem que ir liberando esses acessos para começar a interagir na própria console ali tem um um tem um playground para você brincar e você pode ali escolher

né os modelos da Meta da Courrier antropic da Amazon ai21 que são provedores de modelo aqui a gente vai mostrar para vocês o cloud 2.1 que é até um lançamento recente da antropic eh e fazer aqui algumas interações com esse modelo direto né eu peguei aqui um texto de um blog quando o o nosso VP de machine learning anunciou o lançamento dos agentes pro Bad rock e eu coloquei todo todo esse texto aqui do blog E eu tô perguntando aqui e pedindo um resumo né faça um resumo aqui e desse blog e pra gente ver

o que ele vai fazer né ver o que o modelo vai gerar e ele começou a Gerar aqui em inglês inclusive né então vamos vamos até colocar aqui uma observação para que isso seja em português e executar novamente e aí ele vai gerar esse resumo desse blog que até queria ter isso na minha época de faculd em português é aqui na na parte da direita a gente tem opção de mexer em alguns parâmetros de inferência Tá e por exemplo eu posso recortar aqui o que eu quero de caracter então por exemplo se eu corto aqui

para 20 e eu Gero novamente Ele vai cortar meu output então ele não vai gerar tudo aquele testão que ele gerou eh e eu consigo mexer al em outros parâmetros também tá são parâmetros aqui que eu vou influenciar o resultado do modelo né então Eh parâmetros como a temperatura onde eu dou mais ou menos criatividade retorna aqui os tokens para eu ter ali uma resposta mais eh concisa ali com o que eu espero né então você consegue limitar ali enfim controlar algumas coisas relacionadas a esses modelos tá eh bom aí aqui é um é um

exemplo de de sumarização né Eh a gente também vou mostrar aqui para vocês um outro exemplo eh eu e o pojo a gente criou uma empresa fictícia um banco fictício e a gente vai perguntar coisas sobre o banco fictício pro modelo né Qual a quantidade de benefícios de cartões que o banco fico a gente acabou de inventar isso galera Então nem nem sei se tá batendo eh mas aí ele fala ali né os quatro benefícios que o banco ficti oferece E se a gente também pergunta que qual que é o cartão mais vantajoso né mais

barato é o gold né que é o mais barato né mas tá caro esse cartão empo esse cartão Black aí eh e ele vai trazer essa resposta aqui pra gente também tá então aqui são exemplos simples né eu fiz ali uma interação direto na tela mas vocês podem interagir por api a gente tem aqui na tela também o opção de fazer geração de imagem Então eu tenho aqui por exemplo eu vou usar o o Titan de de imagens da Amazon para fazer até aquele ponto que o pojo falou de eh geração de produto né então

vou criar um produto novo que vai ser no formato de uma caixa a gente tem também o stable de Fusion aqui eh com aws escrito eh e com logo que pareça um sorriso um smile E aí eu vou gerar esse produto aqui eu também tenho a opção de mexer nesses parâmetros de inferencia aqui eu tô gerando três imagens eu posso gerar uma só eh eu posso subir uma imagem também e fazer uma alteração enfim e aí depois pegar esses detalhes dessas imagens tudo isso aqui a gente tá mostrando na tela tem api né então você

consegue ali chamar via um código e integrar direto na sua aplicação eh basicamente passando esse prompt e a chamada de ap pro prompt ele já vai te retornar no caso né o binário da imagem ou no caso do texto texto Então é facilita muito a integração com as aplicações e é aqui gerou os as nossas caixas eh azul azuis né com o logo daws com o rótulo de aws eh então assim isso isso aqui a gente tá né direto na tela né Eh mostrando aqui para vocês voltando aqui no Bedrock eu vou mostrar também aqui

uma uma interação eh usando um arquivo que aí entra aquela parte de contexto de aumentar a capacidade do meu modelo eu consigo fazer isso direto no Bedrock e ele já cria os recursos pra gente tá então por exemplo aqui na esquerda no menu de knowledge base né base de conhecimento eu vou adicionar isso eu vou criar uma nova knowledge base aqui no Bedrock tá E e essa knowledge base eh a gente vai ter ali um nome né um nome uma descrição eh eu vou ter uma role da WS também tudo na WS orientado a roll

tá então e acho pessoal um pessoal estudando para certificação O pessoal já deve saber o que é ro e AM se não souber Pergunta aí que depois no final a gente responde eh vou avançar E aí eu tenho opção né de conforme eu avanço aqui de apontar um arquivo no caso aqui eu vou usar um PDF Eu até vi alguém falando de lei a gente pegou ali a lgpd um PDF da lgpd eu subi aqui num num Bucket S3 eu vou usar lgpd e desse Bucket né e e vou aqui eu tenho umas opções avançadas

de criptografia e tudo mais e daí eu vou criar essa base vetorial já e o próprio Bedrock né se eu fizer essa opção recomendada que é o que a gente vai fazer ele cria essa base vetorial mas eu tenho opção de integrar com outras bases como um pinecone como um um redis por exemplo para armazenar esses vetores ó obviamente eu tô usando um arquivo de exemplo aqui isso poderia ser uma base com vários documentos né com com vários eh informações que eu quero usar para fazer essa busca né E aí ST de relatórios aí de

empresa que você vai ter que responder lá pro teu che análise ex ex exatamente E vocês viram que aqui eu fiz next next finish eu não fiz nenhuma configuração avançada né eu peguei um um PDF que eu tinha ali no S3 a gente tá aqui criando né demorei alguns poucos minutinhos para criar essa base e a gente consegue bem Bem Simples né de forma simples na experiência do console tudo que a gente tem na WS a gente também oferece por api tá então e e esse cara aqui por baixo dos panos como eu fiz o

quick a experiência rápida ele vai criar um Open search servas tá Quem não souber o que é também eu já explico pergunta ali no chat também é uma base que a gente onde a gente vai armazenar os vetores e é uma base Serv aqui até mostrar para vocês né aqui no nas collections do Open search que é na outra tela ele tem aqui a a Collection que o badrock criou automaticamente tá eh ali em cima tem um botão de sincronizar então basicamente Ele criou isso eu vou mandar ele sincronizar com aquele arquivo que eu apontei

no S3 para ele sincronizar e trazer e converter aquele PDF para vetor e assim que ele terminar esse sincronismo e converter isso para vetor eu já tenho aqui na própria tela uma experiência de chat aqui para interagir para perguntar sobre esse no caso né o pdf com a alguns termos da lei geral de proteção aos dados ali eh e fazer aqui algumas perguntas Então vou escolher aqui o modelo que eu quero interagir do Bad rock no caso eu vou pegar o cloud do e eu vou fazer aqui uma pergunta Quem é o dono de um

dado por exemplo ispd né sim porque essa é uma informação que eu tenho nesse arquivo né no no e PDF então basicamente a gente antes estava mexendo a gente no console fazendo botando as perguntas usamos para resumir depois no banco fictício lá a gente inferiu uma informação demos uma informação a gente perguntou qual que era o o o mais barato se eu não me engano ou mais caro ou o preço do black alguma coisa do tipo e aqui agora gente quando a gente tá falando de knowledge base é basicamente a gente botou um documento atrelou

um modelo a esse documento e aí agora a gente criou um chatbot aqui na hora com esse nível de complexidade que é baixíssimo então o que o Evandro tá fazendo é basicamente fazendo perguntas em cima desse arquivo que vai fazer o quê botou aro Model de se eu criar um sistema e pedir enfim se eu tô seguindo a lei né E aqui ele fala que né o o que eu sou sujeito e eu tenho a referência da Lei aqui também que é o arquivo no caso a gente tem um arquivo só mas ele bota o

trecho do arquivo onde ele trouxe essa informação Então tem um modelo generativo interpretando isso e um um mecanismo de busca usando esses vetores aqui para poder recuperar essa informação né então basicamente isso né assim a gente fez um exemplo complexo em poucos minutos né e um exemplo básico demorou nada a gente já tem um chatbot aqui para conversar com o nosso arquivo e o mais legal assim dois pontos muito importantes aqui né do que a gente mostrou um deles é a gente conseguir dar contexto para esse novo assistente que tá sendo criado e que é

uma necessidade das empresas né então somar os seus dados que são relevantes para isso com segurança quando você traz esses dados para interagir ali com o Amazon Bedrock você não compartilha nenhum tipo de dado todo esse dado é propriedade sua então você não compartilha nem com a Amazon nem com os provedores de modelo o que tá sendo perguntado o que tá sendo gerado de resposta então a gente não usa esses dados para retreinar o modelo então privacidade de dados e segurança é a gente chama Job zero aqui que é em primeiro lugar né o ponto

mais importante então tenho em mente que ao fazer esse tipo de customização e somar seus dados aqui você não está compartilhando esses dados nem com a aws nem com os parceiros que estão oferecendo esses modelos e o segundo ponto e aí coloca no chat aqui quem já ouviu falar em Alucinação Alucinação quando esses modelos né de ag generativa eles criam ali né uma sequência de palavras que faz muito sentido mas que não são reais Então na hora de você tomar a decisão ali na sua empresa e responder um cliente né ou ou eh servir uma

informação ali para colaborador que seja não real seja inventada isso tem um risco altíssimo o diferencial de fazer o uso dessa base de dados é que o Bedrock sempre vai trazer a qual é a evidência ou embasamento de informação dentro do documento que ele encontrou essa informação ou seja diminuindo o risco de Alucinação diminuindo o risco de ter uma informação não verídica ali Ah o legal dessas técnicas de hag que é o que eu mostrei para vocês aqui que é pegar uma fonte externa né no caso mas que o modelo não tem o conhecimento aqui

a gente pegou uma lei pública mas poderia ser um documento proprietário de vocês que não foi é um documento sigiloso da empresa de vocês ou é um guia imagina que é um guia de estudo que vocês criaram eh e aí e usar esse documento essa fonte para trazer esse conhecimento e você não precisa retreinar ninguém eu não retre o modelo eu só apontei né no caso aqui o Bedrock Ele criou uma base vetorial no open search ele jogou esses ele ele fez tudo isso automaticamente mas se ele não fosse fazer isso se eu tivesse que

fazer isso na mão você ia ter que pegar o documento transformar em vetor jogar numa base depois ficar fazendo consulta na base depois pegando o resultado e jogando pro modelo ele já Abstrai tudo isso facilitou muito e aí você traz esse conhecimento que o modelo não tem isso reduz também a Alucinação porque o modelo quando ele não tem ele é um modelo todos os modelos de machine learning eles vão tentar gerar algo porque ele é um Ele vai tentar te dar mesmo que a o score disso seja baixíssimo mas ele vai tentar te responder né

Tem técnicas para reduzir a Alucinação uma das técnicas é justamente usar hag e usar essas fontes de conhecimento porque aí caso ele não tenha nessa fonte de conhecimento também você instrui ele a dizer ó se não tiver esse conhecimento nessa base retorna que não tem E aí você evita essa resposta incorreta pro usuário de vocês depois legal não sei quem aqui né que tá acompanhando já teve a necessidade de criar um assistente virtual você tem que criar uma base de pergunta variação dessa pergunta criar todas as respostas escrever ali né talvez variação de resposta aqui

a gente gastou poucos minutos pegando uma base de documento e só isso não teve que treinar pergunta não teve que fazer variação da pergunta não teve que treinar a resposta porque se a resposta tá no documento esses modelos agora já conseguem encontrar entregar um resultado satisfatório pess Maravilha Espero que tenha tenha sido esclarecedor aí e imagino que eh tem muita novidade para algumas pessoas para outros não ten tanta novidade assim mas acho que o nosso objetivo era fazer com que nessa última hora aqui vocês aprendessem algo novo conosco e espero que a gente tenha tido

sucesso nisso Nossa foi demais e antes da gente seguir a gente vaier a gente vai ter espaço para algumas perguntas que vocês mandaram eu já tenho algumas perguntas aqui infelizmente a gente não vai conseguir responder todas as perguntas agora porque são muitas perguntas mas fiquem à vontade para compartilhar essas perguntas na nossa comunidade a gente tem uma comunidade no WhatsApp então compartilhe essas perguntas lá troquem entre vocês e a gente vai puxar algumas perguntas agora o que a gente conseguir mas antes de eu seguir gente eu comecei aqui de surpresa porque vocês se inscreveram na

página do evento vocês viram que quem estaria aqui no meu lugar é o nosso querido João Duarte o city da trve e acontece que teve uma chuva lá em BH que eu fiquei sabendo no Rio de Janeiro segue normal segue calor segue tranquilo e eu entrei aqui um eu não me apresentei então um prazer eu sou a Raira Eu Sou responsável pelas ofertas de a da trive eh tô aqui agora com o nosso querido JD Nossa C top não sei que que você conseguiu ver daí mas a gente viu Muita coisa a gente viu o

que que é aprendizado de máquina a gente viu o que que é aprendizado de máquina supervisionado que é aquele é span não é span deu chne não deu ch a gente viu o aprendizado de máquina não supervisionado a gente viu sobre Deep learning a gente viu sobre a generativa solução pra gente enquanto pessoa pra gente enquanto profissional pra empresa soluções a WS como que a gente pode fazer as coisas no Bedrock de um jeito fácil rápido prático foi Super Legal tem um monte de perguntas aqui eh você perdeu o meu exemplo péssimo sobre aprendizado de

máquina que meu meu exemplo foi uma live NPC basicamente não sei se vocês viram mas assim gente eu juro que eu sei mais que isso eu vou ela já falou de supervisionado não supervisionado já mandou bem exato não gente eu sou estatística mestre em estatística como todas as disciplinas do doutorado estatística nem parece mas então mas a gente vai agora para pras perguntas aí agora com a participação do do Top e depois a gente vai contar não a gente não vai para as perguntas agora vou segurar as perguntas porque eu acho que eles vão o

time que tá aqui no chat com a gente vai ter pergunta sobre o que você vai trazer pra gente Você tem algo aí uma novidade para contar pra gente que eu fiquei sabendo Olha só boa no primeiro lugar Boa noite né pessoal eu como a Raira falou eu tava prestes a entrar aqui tava conversando com o Felipe com Evandra aqui no backstage a gente estava no backstage já foi derrubou minha luz aqui e aí eu tive que me locomover para conseguir acompanhar a Raira fez um baita de resumo aqui da Live então para quem aí

tava o que que aconteceu o que que contou acho que a Raira já conseguiu resumir bem aí para todo mundo e eu consegui no caminho vim acompanhando então fiquei de espectador aqui num um pedaço grande aqui da Live acompanhando pelo chat e foi muito legal porque deu para ver tanto né a apresentação do Felipe e do Evandro aí super legal com as novidades todas da WS mas também foi bacana porque deu para acompanhar pelo chat que o pessoal gostou muito de ver as ferramentas pessoal gostou muito quando entrou nas demonstrações E aí eu vi que

o chat realmente fervilhou aqui e no final eu vi que já tava todo mundo fazendo perguntas mais específicas querendo aprofundar Vi pergunta que o Bedrock tem base vetorial que que a WS tem para lidar com tamanho de contexto e o pessoal já tava querendo saber mais aqui das Ferramentas como um todo então Rair você perguntou se eu tenho alguma coisa aqui eu acho que tava chegando a hora da gente acabar com esse história de spoiler né porque fica spoiler para aqui spoiler para lá tá na hora da gente falar né pojo Tá na hora então

vamos lá deixa eu só ver aqui no chat se o pessoal tá animado para saber o que que vai acontecer vamos disponibilizar ferramenta agora não é mais spoiler agora é a hora Rair mandou super bem Rair de parabéns ela fez um resumo gente vocês são ótimos vocês estão me dando uma super moral um resumo escreveu aqui que que a gente pode ver mas pessoal para quem quiser aprofundar mais ficou com perguntas aí sobre o Bedrock Vi pergunta ali Ah queria conseguir fazer alguma coisa lá no s Maker e assim por diante a gente viu várias

ferramentas aqui né e Pelo que eu entendi Felipe Evandro me corrijam se eu tiver enganado mas o que eu tô entendendo Aqui é que conhecer e dominar essas ferramentas né com tudo que tá acontecendo no universo daig in artificial com essas inúmeras possibilidades da de Inteligência Artificial generativa conhecer e dominar essas ferramentas vai ser cada vez mais relevante né a gente tem até aquele o relatório que a Raira falou no acredito aqui no comecinho da Live sobre eh o habilidade de Inteligência Artificial né que a WS eh lançou recentemente e um dos pontos que que

o relatório traz é que os empregadores pesquisados aqui no Brasil para essa pesquisa eles valorizam fortemente talentos com inteligência artificial e Estão dispostos a pagar pelo menos 46% a mais para contratar pessoas com essas habilidades Então são habilidades que são relevantes estão sendo demandadas né pelo mercado e valorizadas pelo mercado que é o mais importante então para acabar com essa história de spoiler Tô vendo que o chat já tá aqui bombando eh foi pensando nisso né que a TR e bws se juntaram aqui para construir o bootcamp de Inteligência Artificial generativa né é um curso

gratuito e online que tem aproximadamente 10 horas de duração e tem participação de pessoas vou falar aqui um pouquinho mais daqui a pouco sobre isso mas basicamente a gente vai poder aprender o que que é inteligência artificial generativa né então vimos aqui que tem eh tiveram várias perguntas sobre que que é inteligência artificial o generativa qual que é a diferença o que que tá acontecendo por que que isso é tão relevante né que que mudou agora com essa nova Inteligência Artificial a gente vai poder conhecer e aprender a usar as principais ferramentas que o que

o que o pojo e o o evand apresentaram aqui para a gente hoje né então Bedrock e Sage Maker eh os chips ali o Training inferencia Eh vamos falar de Cold Whisper também que é o o assistente aqui paraa programação né e e além eu tô lá dando algumas aulas né Felipe Evandro estão lá também e tem mais uma turma fera lá da WS que tá apresentando essas ferramentas e principalmente pessoal trazendo casos de uso aplicações na linha do que a gente viu aqui justamente para poder aprofundar e ver eh eh como que Essas tecnologias

e ferramentas funcionam na prática então quero ver se o pessoal curtiu Raira não sei se tem algum ponto aqui que eu esqueci de falar porque eu tô querendo dar uma olhada no chat aqui que se se a turma gostou da novidade go é isso tá demais o curso gente tive a oportunidade de acompanhar de perto e de fato é um curso diferencial é um curso em português da aws só isso já é um grande eh diferencial né a gente tá acostumado a fazer cursos na língua inglesa majoritariamente ali espanhol eventualmente Esse é um curso em

português é um curso que a gente busca como o nome do nosso evento aqui que di simplificar e trazer mais concretude mais mastigado o que a gente conversou eh acho que é um curso que vocês vão gostar então se inscrevam o time tá mandando aí no chat o link das inscrições Aproveitem muito legal hein E outra coisa né A gente tá lançando isso agora aqui final de ano final de ano letivo tem gente que vai sair de férias já pode aproveitar para se aprofundar no estudo e começar 2024 com tudo é isso aí aproveitar esse

momento porque ele vai est disponível ao longo de Janeiro não é isso Rai sim vai tá disponível a princípio até dia 31 de janeiro gente então não deixem para trás se inscrevam no curso eh a gente tá compartilhando aí a página show é um curso 100% gratuito tem certificado de conclusão vocês podem trocar com a gente na comunidade entre vocês e com o time da tribe na comunidade do WhatsApp tá então esse curso é para você que gosta de codac ou que atua na área de tecnologia que quer se aprofundar nas ferramentas de generativa da

WS eh se inscrevam muito bom muito bom Bora paraas perguntas vamos lá já tem perguntas aí Rai Tenho perguntas Nossa gente tem muita pergunta de novo a gente não vai conseguir responder todas mas vão lá na nossa comunidade e troquem com a gente por lá temos uma pergunta do Pietro eu vou fazer aqui aí vocês ajudam a responder tá bom claro vamos lá beleza e quando usamos e a em jogos principalmente os mais novos segue esse mesmo esquema para que a Entenda como cada NP vai funcionar ou até um um mini ai ali para NPC

em alguns casos mais novos perguntar o que que é NPC Pietro Eu também não sei se você mandar aí no chat eu complemento vou puxar a próxima mas assim a indústria de games é uma indústria que tá crescendo muito a utilização de a é um dos pilares de indústria que a WS foca de ência artificial e a generativa a gente tem empresas aqui as grandes empresas de games globais fazendo uso de ar generativa para geração de imagem dentro de jogo algumas querem imagina esses jogos assim né aonde você vai andando dentro de cenário eles querem

usar e a generativa para criar cenários vamos dizer até infinitos aonde você vai conseguir ter você não precisa projetar todos os cenários eh possíveis né você conseguir fazer uso de a ali fazer uso de a para conseguir ter moderação de conteúdo então muita gente que joga online ali né Às vezes o pessoal tá conversando se exalta ali no chat e você não quer entregar uma informação ali eh que tem ali algum tipo de conteúdo que não deveria impróprio né para outros colegas ali então você tem eh monitoração através de a né para ter ali um

melhor uso dessas plataformas a gente tem classificação ali oou análise de sentimento durante chat ou conversas né entre entre equipes a gente tem várias aplicações eh sim eu vejo a utilização né de a generativa colegas meus que atendem aí os principais plataformas e empresas de games lá nos Estados Unidos eles estão inseridos nesse tipo de disciplina trabalhando nesses Pilares aqui onde eu dei alguns exemplos boa acabei de descobrir que são bonequinhos sem jogador no comando Obrigada Carla gente eu não jogo Games Desculpa sim eu vejo a possibilidade a gente usar né a gente já tem

Iá sendo utilizada ali para você criar essas automações Quando você joga contra o computador por exemplo que você vai ter a possibilidade agora a diá generativa tá representando isso através de um Avatar por exemplo né Sem uma pessoa ali mas você conseguindo criar essa interação ali em tempo real também sim até até uma ideia né na verdade você usar aí a generativa para criar uma história que não foi criada no jogo não foi criada no jogo ainda diálogos né porque querendo ou não é um chatbot ele interagindo diálogo participantes ali exato sim porque hoje você

tem um caminho uma árvore de decisão Quando você joga né qualquer jogo Você tem ali uma árvore de caminhos obviamente tem n possibilidades mas são finitos né E com generativa você pode ter também finitos mas uma possibilidade muito maior legal boa muito bom a gente tem outra pergunta agora do Felipe Madruga e e aws até que ponto e cargo uma pessoa programadora pode pode alcançar na área de machine learning e a idir Analytics que não requeira aprofundamento em matemática estatística e afins Nossa essa pergunta é difícil Eita você vai deando é estatística ela pode falar

fica aí não não joga para mim não não vamos lá na verdade assim hoje hoje se você fizesse essa pergunta alguns anos atrás eu diria que você tem que ter uma uma base matemática eh razoável porque se você para começar você quer criar um modelo ou entender como o modelo funciona por baixo dos panos a aquilo que a gente falou aqui superficialmente a a um Deep learning ou um modelo enfim algum tipo de modelo você vai ter que ter uma um conhecimento em matemática em estatística em cálculo quem tem quem não gosta de cálculo aí

eh usam se usa meia derivada dependendo do modelo Enfim então então assim Sim hoje tem muita coisa de apronta tá então tem muita coisa que você acessa via api por exemplo prompt Engineering que são técnicas de como você força o modelo a lidar ali com prompts sem você você tá lidando com texto Então você não precisa ter um conhecimento para criar soluções rápidas usando soluções ji você também não precisa ir a fundo se você tiver um conhecimento em programação você consegue integrar eh e a a gente assim obviamente né é uma coisa recente falar de

a generativo e tudo mais Possivelmente novos eh que a gente já vê hoje posições de emprego para prompt Engineering né para trabalhar com isso que era uma coisa que a gente não via antes então Possivelmente a gente vai ter também coisas novas surgindo e que também não demande tanto dessa parte matemática então assim depende obviamente mas tem muita coisa hoje e com o avanço né das tecnologias eh isso tá cada assim cada vez mais você se Pergunta assim para mim hoje já eu já fiz muito modelo e tal no passado Sim hoje em dia a

gente vê menos isso né porque tem muita coisa já pronta Então você Obviamente você a gente é no meu caso né arquiteto a gente é curioso Então a gente vai ler um paper entender eh um modelo novo que os caras investigaram que ou que lançaram perdão ou alguma técnica que tão fazendo eh enfim vai depender muito disso mas eu diria que é possível sim e também é possível sendo técnico para quem gosta de matemática e quer continuar sujando a mão ali o pessoal até brincou né que que sofrer programa em Java né o meu passado

tem um pouco de Java nele aí então nem comentar eu até iria complementar essa resposta não só para quem não tem um Skill ali de data Science ou de machine learning e com desenvolvimento mas profissionais de negócio então complementar a isso é você conseguir agir né Prom Engine conseguir interagir com esse tipo de modelo Mas além disso a parte de baixo ou nenhuma codificação ou conhecido aí como low code no code existe já um uma série de ferramentas né de soluções inclusive dentro do Sage Maker aqui na WS S Maker Canvas ele te ajuda a

trabalhar com machine learning tradicional ou até com Deep learning ou com i generativa tudo low code Então você sendo usuário de negócio você entende ali né você eh tem um tem ideias ali dentro da sua área de negócio você não programa nem nada mas agora você tem possibilidade numa interface web tipo essa aqui que a gente tá vendo conseguir interagir com esse tipo de modelo e tirar Insight dali ou criar alguma coisa do zero então eu diria que além de você ter técnicas onde você como programador consegue aproveitar muito dessas novas tecnologias hoje usuários que

não t nem conhecimento de programação também vão conseguir então saber ali né O Caminho das Pedras é quais são ali né as as soluções dentro de plataformas como a gente oferece aqui que te ajudam a a criar mais sem que você tenha ali que construir alguma coisa do zero né usando o que já tá pronto Sim ô Rair e se não me engano tem até uma das aulas do do curso que a gente fala ali da diferença de eh machine learning Deep learning e e a generativa né e acho que um dos pontos eh Que

conversa um pouco com isso é que paraa construção ali de modelos de machine learning a gente precisava ter um trabalho muito grande de conseguir eh refinar os parâmetros chegar num bom modelo né garantir que a gente não tava fazendo um ajuste Exagerado do modelo ou não eh saber qual variável colocar ou tirar e assim por diante e uma das coisas que veio com o aumento da capacidade computacional junto com Deep learning foi justamente usar a própria máquina e a e a e a inteligência da máquina para conseguir fazer parte desse trabalho né de conseguir fazer

o tuning automático dos parâmetros conseguir eh fazer a escolha de var das melhores variáveis pro modelo que que tá muito né conectado com o que que o o Felipe trouxe aí do do Sid Maker por exemplo que que apoia muito nesse processo e de modelos de Deep learning como um todo que também estão disponíveis nessas ferramentas Então vale também conferir essa aula lá que vai vai ajudar a entender um pouquinho perfeito e só para só porque o Evandro me puxou para raio só para dizer que eu não fugi e que eu vou vou contribuir aqui

de alguma forma vale sempre a gente ressaltar que aí ela vem para facilitar mas o interesse do estudo é nosso o interesse do aprendizado é nosso né então eu vou obter bons resultados sabendo fazer boas perguntas mas principalmente sabendo interpretar aqueles resultados que me foram dados isso vale não só para a área de ciênci de dados machine learning Analytics Mas qualquer outra área que a gente queira energia que não seja a nossa a nossa especialidade né então a gente tem que ver as ferramentas de a como um apoio mas o principal trabalho ele ainda é

nosso a gente ainda é a figura central do nosso próprio aprendizado Então não vamos esquecer disso também legal muito ponto gente at até pro pessoal não ficar com medo né vou perder meu emprego para i a gente ainda Precisa das pessoas para interpretar e para gerar isso né E para exat a ia não resolve nada né você por exemplo você você tem que ter um problema para usar ia para resolver ele e acho que essa essa é a grande sacada assim e a por conta não faz nada é uma frase já tá conhecida assim né

no mercado que n Ah você não vai perder seu emprego para ia Talvez para alguém que saiba usar a ia da melhor forma né então estar preparado para usar esse ferramental é o que vai trazer um grande diferencial aí na carreira da das pessoas aqui paraa frente boa então vamos para mais uma pergunta do Miguel samor de Azevedo boa noite sou professor como introduzir A Iá no processo educativo olha Miguel e eu nem tinha lido sua pergunta ainda hein como introduzir A Iá no processo educativo sem prejudicar o processo de desenvolvimento cognitivo e intelectual Essa

é difícil essa é difícil eu acho mas de qualquer forma eu acho que vai nesse mesmo sentido né a gente eh tem aí dilemas né escolas que deixam usar esse tipo de ferramenta não deixam usar esse tipo de ferramenta vai ver alunos ali que querem usar essas ferramentas para não ter trabalho nenhum na escola eu acho que dentro do processo de educação eh vai começar a fazer parte disciplinas para auxiliar e ajudar os estudantes a operarem e conhe serem esse tipo de ferramenta né quais são essas habilidades que a gente vai despertar nos alunos para

que eles consigam fazer as perguntas corretas saibam olhar né um problema e com e com esse entendimento profundo do problema Identificar qual que é a melhor solução ou qual é o ferramental que vai ajudar ele a resolver esse problema mais rápido a resolver esse problema melhor então vai ser muito mais de como operar esse novo mundo do que ah eu não vou precisar ensinar mais alguma coisa porque a ferramenta vai resolver acho que vai ser vai ter uma uma mudança aí né Eh Vamos ensinar eh como operar esse todo esse ferramental disponível são várias ferramentas

aí no mundo inteiro né que estão disponíveis e com e sabendo operar acho que os estudantes vão conseguir eh Até resolver problemas que eles achavam que era difícil resolver né É É uma é uma pergunta difícil mas eu lembro de uma coisa que é até legal de falar que eu acabei de pensar né prova com em consulta normalmente era mais difícil que para você em consulta então fica essa Deixa aí para isso é pelo menos na min éa era assim você podia tem um um um um eu tenho um amigo professor que ele comentou que

eh ao invés de proibir ele passou a modelar a pensar a prova assumindo que as pessoas vão ter acesso a essa ferramenta E aí ela passa a ser muito mais uma prova de como como que você consegue usar a ferramenta para conseguir chegar no resultado eh do que ISO que você soube aquilo ou não né que vai na linha do que o Evandro tá comentando assim eh acaba subindo a barra do que que você pode esperar que a pessoa faça num determinada janela de tempo por exemplo que é um pouco do que que como que

a inteligência artificial no final do dia vai impactar nosso trabalho né Tá relacionado ao aumento de produtividade tá relacionado à mudança da forma como né várias das profissões trabalham vão desempenhar o seu trabalho e a gente a educação ela de alguma forma ela vai precisar eh se adaptar para isso também né É vou até compartilhar um um caso aqui real de de do mundo como ele é né a gente tava numa dinâmica ontem aqui num trabalho de planejamento e a gente em algum momento né Tava eh escrevendo opiniões assim de cada um e eram mais

de 15 pessoas participando Então você tem um conteúdo muito grande ali né e cada um colocando opiniões e alguns objetivos assim que vão ligados a eh a cobertura de território vão ligados à parte de capacitação e treinamento eh enablement eh de times internos enfim imagina 15 pessoas colocando 5 10 ideias ali né Na hora da gente tomar decisão de como agrupar isso a ideia na hora foi pera aí vamos abrir aqui o Bedrock o Evando pegou aqui tudo que todo mundo colocou e pediu pro Bedrock fazer um cluster fazer um agrupamento e sem muitas instruções

ali no prompt Bedrock pegou tudo que a gente tinha e agrupou de forma fácil a gente gastou assim segundos em invés de gastar minutos para agrupar quais eram os principais temas a gente já viu o que que tinha de similar ali agrupou em objetivos unificados né Ou seja a gente conseguiu ver o que que todo mundo tinha pensado em comum de forma muito fácil acelerando ali nosso processo operacional a decisão quem ia tomar ainda era a gente é um uma uma reunião de estratégia mas a gente conseguiu pegar o operacional aqui é levar um tempão

de ficar agrupando coisa por similaridade copiando e colando e em segundos a gente conseguiu tirar o operacional da frente e ir pra parte que é mais estratégica Então acho que esse é o novo modelo né da gente da gente começar a ensinar aí Os estudantes de como utilizar e tirar vantagem desse tipo de tecnologia muito legal Boa Gente obrigada infelizmente nosso tempo perguntas acabou mas aí ainda tem coisa boa vindo aí e agora eu vou dar a palavra pro JD tocar vamos ver o que que vem de bom Conta aí para mim e pra gente

eu tô achando que o pessoal quer saber de premiações de sorteio até viu no chat alguns comentários Depois o pessoal esqueceu acho que eles engajaram aqui demais nas perguntas esqueceram que ia ter sorteio que i ter premiação Ninguém vai querer sorteio vai a gente vai ficar sobrando o prêmio aqui acho que a gente vai até deixar passar isso ó pessoal eh um dos pontos aqui eh que tinham surgido perguntas é sobre o certificado de participação né a gente teve uma baita aula aí do Felipe e do Evandro Então a gente tem um certificado aqui de

participação para essa Live tá então para quem quiser receber o certificado de participação desse evento aqui fica ligado porque a gente vai mandar uma lista de presença para quem tá acompanhando aí o chat Então tem que entrar nesse link eh preencher lá seus dados eh para confirmar que você tava presente e aí a gente vai enviar para vocês o certificado de participação eh em até 30 dias tá bom aí vocês vão receber direto aí no e-mail de vocês Esse certificado de participação e vou criando suspense aqui será que tem mais alguma coisa antes do sorteio

e das premiações acho que não acho que chegou a hora tá gente a gente vai começar aqui são tem premiações tem sorteios tem muita coisa para acontecer aqui então nós vamos por etapas Tá bom a gente vai começar primeiro a gente teve aqui um programa de indicações para indicarem pessoas para acompanharem aqui a Live PR vocês mandarem né o link para pessoas que poderiam estar interessadas nesse assunto que você conversa ali sobre inteligência artificial sobre tecnologia E aí a gente teve um programa de indicações que você indicava pessoas e tanto concorria quanto as pessoas que

indicassem mais pessoas iam levar algumas premiações para casa então as primeiras cinco pessoas que fizeram o maior número de indicações vão levar algumas premiações para casa e a gente tá vai colocar aqui na tela o nome delas deixa eu ver aqui com a produção se a gente já tem esse esses dados todos preparados temos aí na tela as pessoas vencedoras aí do da do nosso ranking de indicações Então a gente tem aí a Lorenza a Caroline Douglas a Mariana e a Bruna turma Arrasou aí nas indicações e Estão levando para casa esses prêmios a gente

vai entrar em contato com vocês Tá pelo e-mail que vocês se inscreveram a Loren já tá aí no chat comemorando Parabéns Lorenza indicou gente aí bastante para acompanhar aqui com a gente a Live E aí o nosso time vai entrar em contato com vocês por e-mail tá para coordenar o envio das premiações então abrimos demos largada aqui as premiações que a gente tinha esta foi a primeira etapa Parabéns aí para todo mundo Obrigado aqui por indicarem muito bacana né a gente conseguir compartilhar E e trazer mais pessoas para acompanhar esse conteú conteúdo fera aqui do

Felipe do Evandro com a gente mas não para por aqui Leonardo tá mandando ali eu quero ganhar uma certificação a WS então tem agora o primeiro sorteio aqui da noite né que as pessoas que indicaram mais do que cinco pessoas para acompanharem aqui a Live vão participar de um sorteio que vai acontecer aqui agora para receber certificações da aws então produção me ajuda aqui pra gente fazer esse sorteio Então aí tem a lista de pessoas que indicaram mais do que cinco pessoas e estão participando e o sorteio tá acontecendo ao vivo agora aí e temos

nossos vencedores produção só me ajuda a confirmar são todos esses nomes que estão na tela aí Leonardo Ricardo Max André Luiz e Alex Raposo vão levar então aí uma certificação aws na faixa para poder fazer parabéns e obrigado aí também por terem participado desse programa de indicação muito muito legal e eu já tô vendo aqui olha que a Vitória tá perguntando pô mas quem não participa o Flaviano também tá ô sou antissocial não não não tem como indicar ninguém não a gente tem mais sorteio para acontecer aqui hoje então não vão embora porque não acabou

tá bom que que a gente vai fazer agora eu vi que o pessoal tá de olho é nas certificações né pessoal tá de olho nas certificações aqui da WS então o que que a gente vai fazer agora a gente vai ter o sorteio de cinco certificações desculpa Esse era o que passou agora então agora nós vamos ter o sorteio de 10 certificações da WS para quem está acompanhando o evento aqui com a gente tá então se você tá aí continue no chat porque eu vou explicar como que vai funcionar primeiro ponto Vocês precisam ter se

inscrito no evento né então quem não se inscreveu eh precisava ter se inscrito no evento para est acompanhando aqui com a gente e participando desses momentos mas não para por aí porque agora para participar eu vou precisar do engajamento e da interação de vocês aqui no chat eu tô vendo que pessoal tá aqui tá falando que qu é certificação já inscrito manda para mim preciso então vamos lá ol como que vai funcionar nós vamos a gente precisa que vocês mandem no chat para quem quiser participar né eu tô vendo que não é será que tem

muita gente é o pessoal já tá até mandando o que que eu ia pedir para mandar no chat essa hashtag que Adriana acabou de mandar olha hash euquero Tá bom se você quer participar do sorteio manda essa hash eu quero aí no chat vamos ver se o pessoal aprendeu a hash eu quero já aparecendo umas aqui a lourenza já ganhou um prêmio mas quer participar aqui também da do sorteio da certificação tá certíssima Carine É isso aí pessoal então quem tá mandando eu quero aqui no chat está participando do sorteio que a gente vai fazer

agora para mais 10 certificações da aws eu vou dar um tempinho aqui para todo mundo ter oportunidade de participar mas não muito porque já tá rolando aqui tem que est ligado né Não adianta vir correndo depois ó temos Os Vencedores e as vencedoras dos das certificações da WS E aí vou falar os nomes aqui e aí eu peço que você vou explicar para vocês o que que vocês precisam fazer porque aí no caso de vocês a gente ainda não tem os dados tá então a gente tem a Mônica Ribeiro Vitória Viana Vitória tinha falado que

queria ganhar a certificação seguiu levar Vitória Manuela Teixeira de frente com Martim Castro se for tiver um programa aí no seu canal do YouTube pode me chamar que eu quero bater um papo com você viu Martin Nogueira Henrique Instituto do Coração de alguma coisa ali não tô conseguindo ler Adriano Vescovi Mateus Felipe mas que não é o nosso CEO aqui será que ele que ganhou não é possível acho que não primos material de construção Luciano Machado É isso aí pessoal vocês que ganharam que levaram essa certificação para casa que que eu vou pedir para vocês

fazerem eu vou mandar aqui no pedir pra produção mandar aqui no chat também para reforçar então se você falei seu nome aqui você ganhou o sorteio vou pedir para vocês entrarem em contato com o nosso time no e-mail cadastros cadastros com s no final @bit tribe.com só mandar um e-mail lá se identifica com o nome que tá aqui no seu YouTube com o nome que eu falei que apareceu e eh que o nosso time vai responder E aí vai entrar em contato para eh liberar tudo para vocês tá bom Só lembrando aqui para garantir que

tá nítido né é um voucher para a prova de certificação não é uma certificação e estou aqui recebendo a certificação né o voucher para poder fazer a prova da certificação E aí sim ter a certificação estar certificado aqui para WS então importante reforçar esse ponto E lembrando que quem vai né quem quer receber o certificado de participação Aí sim aqui da nossa Live eh não se esquece de inscrever na lista de presença que o nosso time mandou aqui eh se puderem mandar o link de novo para quem perdeu Eh aí sim vão conseguir eh receber

num prazo de até 30 dias o nosso certificado beleza parabéns para todo mundo aí obrigado para todo mundo que indicou que trouxe gente aqui para acompanhar essa live com a gente Fico feliz de ver quem tava comentando ali que queria ganhar que queria receber e levou para casa né osers da certificação e as outras premiações que a gente trouxe então agora a gente vai chegando no final né tivemos uma baita aula do Felipe do Evandro com o baita resumo que a Rair troue aqui també com gentea que aqui por trás disso tudo que é Andressa

fal pess mandar no chat aqui palminha PR Andressa que foi a idealizadora mu palminha PR andando força aqui PR gente gente prazer boa sorte no curs aproveit Boot Camp Ele foi prarado com muito carinho para vocês sucesso Esperamos vocês aí no mercado de trabalho com ótimas oportunidades em breve muito legal aa também que pulou na Granada né a nos 45 de segundo tempo aqui entrou aí assumindo o lugar do do João foi legal também além de organizar desde o início também junto com a Andressa a gente queria agradecer essa organização que foi muito bacana aqui

né até a Mar que não aparecendo mas tá aí no backstage também aqui por trás e a Raira eu joguei na fogueira né mas ela sabe de tudo isso aqui mais do que eu então foi foi foi ótimo foi um prazer deu tudo certo obrigada viu gente por terem acompanhado com a gente até aqui espero que vocês aproveitem o nosso bootcamp deem feedbacks é super importante pra gente receber feedbacks para que a gente possa aprimorar e fazer cada vez melhor eh e contem com a gente que a gente puder ajudar Estamos por aqui isso aí

É isso aí gente se inscrevam aproveitam lá o curso e boa noite aí para todo mundo boa noite obada aprove o conteúdo Obrigada obgd mundo que participou Obrigadão gente boa noite