Curso de IA Interativa

Study Notes

Criação de uma Inteligência Artificial Interativa

Desenvolvimento de um curso focado na construção de uma IA que aprende com as interações do usuário.
A IA deve analisar o texto digitado no chat e adaptar suas respostas com base nesse aprendizado contínuo.
Foco em técnicas de aprendizado de máquina, especialmente no processamento de linguagem natural (NLP).

Componentes Necessários

Bibliotecas de Programação: Utilização de bibliotecas como TensorFlow e PyTorch para metodologia de aprendizado de máquina.
Modelo de Linguagem: Implementação de modelos de linguagem pré-treinados, como GPT ou BERT, para processamento eficiente de texto.
Sistema de Feedback: Criação de um sistema que coleta feedback do usuário para melhorar a precisão das respostas.

Exemplos de Códigos

Código para inicializar um modelo de linguagem:

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

Código para gerar respostas com base na entrada do usuário:

input_text = "O que você deseja saber?"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
response_ids = model.generate(input_ids, max_length=100)
response = tokenizer.decode(response_ids[0], skip_special_tokens=True)

Implementação de um método de ajuste de modelo conforme o feedback:

def ajustar_modelo(nome_modelo, dados_feedback):
    # código para re-treinar ou ajustar o modelo com novos dados
    pass

Importância do Aprendizado Contínuo

A IA deve se adaptar às preferências e estilo de cada usuário, proporcionando uma experiência personalizada.
O aprendizado contínuo aumenta a competência da IA em fornecer respostas relevantes e contextualizadas.

Desafios e Considerações

Garantir a privacidade dos usuários e o uso responsável dos dados coletados durante as interações.
Manter a atualização do modelo para prevenir obsolescência e melhorar a compreensão do contexto.