ChatBot-LLM, AI Generativa, Bert, RAG, Prompt Engineering e Hugging Face

Os chatbots têm uma importância significativa no contexto da inteligência artificial (IA) devido à sua capacidade de melhorar a interação entre humanos e máquinas de maneira eficiente e escalável. Os chatbots estão se tornando mais inteligentes graças a avanços contínuos na inteligência artificial, como o uso dos Large Language Models (LLMs), modelos de aprendizagem de máquina que são treinados utilizando ferramentas de aprendizado profundo (Deep Learning) em volume alto de texto de artigos, sites, livros, etc., como GPT (Generative Pre-trained Transformer), LLaMA (Large Language Model Meta AI) e outros. A facilidade de desenvolver e a diversidade de modelos pré-treinados de NLP (Natural Language Processing), disponíveis em repositórios como Hugging Face para todo tipo de tarefa, têm promovido a aplicação de chatbots por profissionais em diferentes áreas. Chatbots podem entender melhor o contexto das conversas e fornecer respostas mais precisas e relevantes em múltiplas aplicações.

Chatbots podem ser usados para fornecer suporte ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, respondendo a perguntas frequentes, solucionando problemas comuns e direcionando os clientes para recursos ou departamentos apropriados. Isso melhora a satisfação do cliente e economiza tempo e recursos das empresas. Os Chatbots podem executar tarefas rotineiras e repetitivas, como agendar reuniões, fazer reservas, fornecer informações sobre produtos e serviços, o que libera funcionários humanos para tarefas mais estratégicas e criativas. Os chatbots podem ajudar as pessoas a acessar informações rapidamente, seja sobre notícias, previsão do tempo, informações de trânsito, cotações de ações ou qualquer outra coisa, tornando a busca por informações mais conveniente. Com a IA, os chatbots podem aprender com interações passadas e fornecer respostas mais personalizadas e relevantes para os usuários, melhorando a experiência do cliente. Chatbots podem atender a um grande número de usuários simultaneamente, o que é especialmente útil para empresas que lidam com volumes significativos de consultas.

A automação de tarefas por meio de chatbots pode reduzir custos operacionais, pois menos funcionários humanos são necessários para lidar com tarefas repetitivas. Além do atendimento ao cliente, os chatbots podem ser integrados a processos internos de negócios, como gerenciamento de estoque, gerenciamento de RH e muito mais, para automatizar e agilizar operações.

Os dados de negócios estão no centro da transformação e empresas estão investindo em processamento de linguagem natural pela oportunidade de organizar e analisar automaticamente grandes massas de informação. Hoje, o processamento inteligente de documentos fornece soluções disruptivas para automatizar projetos de extração de dados que antes eram extremamente difíceis, senão impossíveis de resolver. Durante o curso, você vai conhecer e aprender a usar uma ferramenta de processamento inteligente de documentos (TORNADO), desenvolvida pelo Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada da PUC-Rio, capaz de capturar, extrair informações não estruturadas de milhares de documentos de negócios como faturas, tabelas, e-mails, imagens e documentos PDF em geral. Com essas informações, você poderá localizar expressões, classificar textos ou agrupar imagens extraídas dos documentos, utilizar dados de tabelas e do texto de documentos similares para geração automática de dashboards, realizar questionamentos ou observar a frequência e similaridade entre documentos.

Capacitar profissionais a analisar e aprender diferentes técnicas de chatbot e Python:
- Proporcionar uma compreensão básica do processamento de linguagem natural e chatbots, incluindo conceitos fundamentais, terminologia e aplicações práticas.
- Ensinar como usar a biblioteca Hugging Face, que oferece uma ampla variedade de modelos pré-treinados para NLP, como BERT, GPT-2, RoBERTa, LLaMA, Mistral, etc., além dos modelos disponíveis por meio de API da OpenAI, como o GPT-3.5 Turbo e o GPT-4o. Os objetivos específicos podem incluir instalação, carregamento de modelos, pré-processamento de texto e geração de respostas.
- Capacitar os participantes a criar chatbots personalizados usando modelos de NLP da Hugging Face. Isso pode incluir a criação de chatbots de conversação, chatbots para tarefas específicas (como atendimento ao cliente) e chatbots de IA para fins gerais.
- Ensinar como treinar modelos de NLP personalizados usando a Hugging Face, permitindo que os alunos ajustem e adaptem modelos pré-treinados para tarefas específicas ou domínios.
- Abordar métricas e métodos para avaliar o desempenho de chatbots e modelos de NLP, incluindo a precisão das respostas, a compreensão do contexto e a eficácia geral.
- Ensinar como integrar chatbots em sites, aplicativos móveis, redes sociais e outras plataformas para fins práticos.
- Encorajar os alunos a aplicar o conhecimento adquirido em projetos práticos, como a criação de um chatbot funcional para uma finalidade específica.

Profissionais de todas as áreas que buscam obter uma compreensão sólida de NLP, Deep Learning, Prompt Engineering, IA Generativa e a aplicação prática dessas tecnologias em chatbots, incluindo atividades práticas e projetos hands-on. Além disso, o curso fornece recursos de aprendizado, como documentação da Hugging Face e tutoriais práticos.

Desejável conhecimento básico sobre uso de computadores, arquivos e noções básicas sobre vetores. Será apresentada uma introdução à Linguagem de Programação Python a ser utilizada nos projetos.

Aulas online síncrona, tudo é gravado e fica disponível, durante o curso, através da plataforma Google Education Suite. Durante o curso, os alunos participam de 2 oficinas onde poderão desenvolver projetos de seu interesse. Professores e monitores também estarão acessíveis remotamente durante a semana, através da plataforma de ensino Google for Education, para ajudá-lo a cada passo.