PODCAFÉ TECH
Aqui você encontrará um bate-papo informal entre profissionais de TI e convidados das mais diversas áreas tratando temas quentes com muito bom humor. Se você é apreciador (ou não) de um belo cafezinho, com certeza vai curtir esse bate papo. Uma forma descontraída e agradável de se informar e manter-se atualizado com as principais questões da gestão de tecnologia. Nossos hosts Gomes, Mr. Anderson e Dyogo Junqueira nos conduzem através deste podcast, sentados em torno desta mesa virtual, tentando reproduzir o prazer daquela conversa inteligente acompanhada pelo cafezinho da tarde, vez ou outra deslizando para uma mesa de bar, afinal ninguém é de ferro. Feito pra te acompanhar na estrada, no metrô na academia ou onde mais quiser nos levar, colocamos o “Pod” no seu café! Pode desfrutar, pois foi feito pra você!
PodCafé Tech
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Mikaeri Ohana | Da Explicami ao Futuro da IA
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PODCAFÉ TECH | Com Mikaeri Ohana (Explicami)
Neste episódio, recebemos Mikaeri Ohana, criadora do Explicami, um dos maiores projetos de divulgação científica em ciência de dados e inteligência artificial no Brasil. Antes mesmo da febre do ChatGPT, Mikaeri já criava conteúdos acessíveis que ajudavam milhares de pessoas a entrar no universo da IA.
Hoje, além de produtora de conteúdo, ela é cientista de dados em multinacional, pesquisadora de mestrado na Unicamp e referência premiada pelo Google, Microsoft e LinkedIn.
☕ Falamos sobre:
Como nasceu o Explicami e a missão de democratizar a ciência de dados 🌍
O boom da IA e o impacto do ChatGPT 📈
O papel da educação e da comunidade para quebrar barreiras de entrada 🎓
Rotina de pesquisadora, criadora de conteúdo e cientista de dados ⚡
Como lidar com críticas e se expor aprendendo em público 💬
O futuro da IA e como começar nessa área hoje mesmo 🚀
💡 “Compartilhar enquanto aprende é um ato de coragem — e transformação de coletiva.” –Mikaeri Ohana
PodCafé Tech é um podcast onde Mr Anderson, Guilherme Gomes e Dyogo Junqueira, recebem convidados para falar de uma forma descontraída sobre Tecnologia, Segurança e muito mais.
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Apresentação de Mikari Ohana
Speaker 1Música . Muito bem , muito bem , muito bem . Estamos começando mais um Podcafé , tech Podcast , tecnologia e cafeína . Meu nome é Anderson Fonseca , eu sou o Mr Anderson , e hoje você vai descobrir que a IA aprende com seus próprios erros E você .
Speaker 2Vamos que vamos Aqui é Guilherme Gomes da CS Pro E o Anderson agora tá filósofo .
Speaker 3Diego Junqueira , ceo da CS Pro , da C-Cyber Pro . Pra nós é um prazer receber ela , nossa amiga tá famosíssima , andando pra todo lado aí . Quem não segue vai seguir .
Speaker 4Vou deixar ela mesmo se apresentar gente , é um prazer imenso estar aqui com vocês . Obrigada pelo convite . A última vez foi online , né primeira vez agora gravando presencial . Super empolgada por falar de muita AI por aqui . Eu sou a Mikari Ohana . Eu sou criadora de conteúdo no Explicame , onde a gente democratiza a ciência de dados e IA há bastante tempo antes do chat de EPT ele existir . Eu sou de gerente de dados IA numa multinacional CIT . Faço mestrado na Unicamp na ciência da computação com foco em inteligência artificial , premiada pelo Google , microsoft e LinkedIn também pelas minhas contribuições , e super animada pra gente bater muito papo por aqui .
Speaker 3É , você viu a apresentação ? ainda brincadeira . não , isso é só a headline dela . velho Vai brincando . Pensa bem vai brincando , cara , eu sigo ela e tem hora que eu penso que hora que ela tem vida , né Um pouco a gente vai entrar nesse tema , mas antes tem lojinha , mr Nessa Tem lojinha .
Speaker 1Vamos lá , você , nosso ouvinte , que há anos pede camiseta , caneca e tudo mais , o pessoal , né Caraquinha e tal . Muito bem , acesse agora podcafétech igual tá aqui E se você não sabe escrever tech .
Speaker 2Tira essa camisa que você não é de TI entendeu Porque não é possível escrever tech Não dá , não dá .
Speaker 1Podcafétech . acessa lá A lojinha tá disponível pra você adquirir todos esses produtos . e um plot twist Todos esses produtos eles são uma contribuição para a Nail Autismo . Quer dizer , nós temos 100% de conversão de todas as arrecadações da loja para uma instituição que trabalha em favor daquele que é autista . Então você , que é de TI , possivelmente autista , também contribua lá com a gente .
Speaker 1É um ramo onde você consegue ficar de boa trabalhando tranquilo , sem ninguém te incomodar . Mas pô , qual é a parada ? Todas essas iniciativas são a contribuição , instituição de anos no mercado . Gente séria , a gente tem prazer de estar somando , de estar colaborando , de estar abrindo espaço pra falar deles Também pra você receber , pra você fazer a sua contribuição diretamente pra eles . Pode fazer direto lá , acessa lá , troca uma ideia , conhece o trabalho deles . Vá também lá no nosso Instagram , no arroba podcafetec . Você também vai ver lá vídeos sobre eles , vai saber um pouco mais e vale muito a pena e não deixa de ter a sua canequinha é caneca eco bag imã tem de tudo lá na nossa lojinha Camiseta tá 100% da renda vai pra instituição .
Speaker 1E tem as camisetas exclusivas .
Speaker 3também lá , coleções exclusivas Tem coleção do Cisa de mim paciente tá saindo da Silvia agora .
Speaker 4Vai sair da .
Speaker 3Silvia Tem collab ? Vamos lá , tem vários collabs , sensacional , vamos lá . Mi , bem-vinda de volta Depois de bastante tempo . Gravamos a primeira vez ali . A gente ainda fazia só digital , só no áudio . Passamos desde a temporada passada aqui no estúdio e tivemos o prazo .
A jornada de Mikari na tecnologia
Speaker 3Então desde a temporada passada tentando ajeitar as agendas , né , mas a Mi pô cada hora no lugar . Eu acompanho ela sempre ali no Explica Mi e troco o WhatsApp . Ah , não , hoje eu tô aqui , tô ali . Não é fácil , a agenda não tá . E pra começar , quem não te conhece ainda explica pra gente primeiro . Que trocadilho .
Speaker 4Que eu amei esse trocadilho .
Speaker 3Eu acho que ele fez sem querer cara . Ele fez sem querer cara , foi genuíno , foi bom Quando eu pensei no usuário já tava , Você tá vendo Explica pra gente , você tá vendo , então explica pra gente primeiro da onde surgiu essa ideia , né Antes do ChatGPT ou seja conteúdo original realmente , né A gente 100% original . Da onde surgiu essa ideia de começar a passar conteúdo com o ExplicaMid , de fazer essa ?
Speaker 4maneira de transmitir de forma acessível o conhecimento pelos seus redes . Bom demais , assim eu comecei . Foi próximo da pandemia ali , porque eu comecei a me conectar mais com a inteligência artificial . Foi em 2018 e eu sentia muita dificuldade pra começar na área . Assim sabe , aquelas disciplinas de estatística , matemática que você fazia mais mesmo pra passar no ensino médio , te entendo bem , ah já achei que você tava falando da faculdade cálculo 1 , cálculo 2 , eu só fazia pra passar mas tem essa parte também , só que o meu cálculo foi mais nos primeiros , assim né .
Speaker 4E aí eu tinha feito uma faculdade de análise e desenvolvimento de sistemas na FATEC e eu gostei muito . Lá eu tinha contato com o Arduino , com vários mainframe , vários cursos diferentes e qualquer curso que tinha . Eu queria fazer muito mais pra me conectar tudo . Acho que , como era gratuito , eu queria absorver todo aquele aprendizado você estudou mainframe também , cara .
Speaker 3Ela é nerd você conhece o EasyTree Plus olha por esse nome .
Speaker 4Aí eu estudei , mas eu não usei , só o teste .
Speaker 2Ele fez uma brincadeira Que três pessoas sabem , e ele é uma delas . Eu não conhecia A gente entrevistou alguém aqui que conhece .
Speaker 4É teste pra falar da idade né .
Speaker 1Se souber parabéns Não existe .
Speaker 4Eu gostava de fazer essas coisas sabe .
Speaker 1Sim , você ficava no Match Lab brincando lá .
Speaker 3Sim , Não , mas assim gostava é uma palavra forte , Porque você gosta ainda . Né Assim pô , você faz coisa pra caramba , né Você tem o seu trabalho . Vamos dizer assim Você tá lá , você tá em todos os lugares , tá Fazendo apresentando podcast em alguns lugares , Tá em evento , tá fazendo apresentando podcast em alguns lugares , tá em evento , tá viajando pelo Google pra vários lugares e em outras empresas e tava fazendo mestrado também . E aí eu fico realmente , eu fico olhando assim e penso como é que você tem vida , Como é que você tem , como é que você administra seu tempo , Como é que é ? isso aí Conta pra gente , pra pessoal , ter ideia de como é que é a sua rotina .
Speaker 4Olha , eu acho que a minha , eu acho que eu gosto muito de rotina assim , acho que é um ponto bem importante , assim Eu acho que o ordinário é onde tem o extraordinário pra mim . Então , por exemplo , eu gosto muito , eu romantizo muita coisa , assim Vou fazer um café com a gente de manhã , né Agora eu tenho um café com a do rádio de vocês eu ganhei .
Speaker 2Agora eu estou muito mais preparada . O ritual do café de manhã .
Speaker 4Então eu gosto muito dessa parte assim , de toda parte do meu dia , eu ir conseguindo ver valor e prazer , naquilo sabe . Então vou pra Unicamp , vou pegar a estrada porque eu moro em Jundiaí e faço a faculdade é uma est , a faculdade é um mestrado em Campinas , então coloco minha playlist que eu mais gosto , indo pra lá . Então tem coisas assim . Eu tento gostar muito da minha rotina no dia a dia . Acho que é bem nessas pequenas coisas que você vai tendo prazer de viver . Na minha opinião né , mas óbvio , né assim , sábado e domingo não é o momento que eu também paro 100% .
Speaker 4Então eu sempre conecto as coisas do Explicame , eu tento fazer esse equilíbrio . Né que eu não acredito 100% nesse equilíbrio acho que não tem como realmente eu trabalho bastante pra dar conta de tudo . É inevitável , mas eu gosto muito , sabe , assim , acho que quando você recebe um feedback de uma pessoa que falou assim nossa , eu comecei em IA e tô gostando muito dessa área porque você publicou um artigo no Medium em 2018 . Então , assim , o motivo por eu começar o Explicame foi porque pra mim foi muito difícil entrar em IA .
Speaker 4Sabe , acho que eu tinha uma base de matemática , tinha os cálculos ali que a FATEC me deu de bagagem . Só que a FATEC me preparou pro mercado de trabalho . E aí , quando você vai pro mercado de trabalho , tem coisas que saem da base que você recebe , tem coisas que são mais específicas , e machine learning pra mim foi muito complexo . Aí , eu falei assim sempre quando eu entro na internet eu vejo pessoas já que já são role models , já conseguiram alcançar vários steps , e eu não consigo pegar ninguém que tá aprendendo ainda . Então eu falei assim ah , eu vou então expor meu aprendizado enquanto eu aprendo machine learning . Então as pessoas vão começar a ver alguém que tá aprendendo e tá começando na área e eu também , abaixo a guarda de quem ia me criticar porque eu falo assim .
Speaker 3Cara , eu tô aprendendo você vai me criticar porque ?
Speaker 4eu realmente não sei entendeu então , assim foi uma , uma coragem , um ato de coragem , eu acho , porque rede social não é algo simples , não é algo fácil né .
Speaker 2E toma muito tempo também , né A posição , né Porque numa posição onde estou aprendendo e a possibilidade de crítica é muito maior .
Speaker 4Mulher né .
Speaker 2Jô .
Speaker 3As pessoas são más . Sim , Tem gente má ali atrás de um comentário , alguma coisa .
Speaker 2Não , como ela disse , tem muita gente boa , mas a gente sabe que aqueles más às vezes acabam pegando no .
Speaker 3Realmente você se expõe bastante . E assim o mais interessante pra mim e já achava interessante isso quando a gente teve a primeira conversa , que ainda não existia chat GPT , você ter escolhido IA Antes de escolhido IA . Né Assim , antes de IA hoje , qualquer coisa , churros com IA , café com IA , qualquer coisa , se não tiver IA hoje o pessoal não gosta , é basicamente isso Tem que ter IA . Qualquer evento que você for , tecnologia , tudo tem IA . E antes de isso , é claro , pós chat GPT aconteceu todo esse boom e você já tinha escolhido esse negócio lá atrás , ou seja já tá aí uma consolidada . Né Sabendo muito antes da galera realmente estar Peraí o que tá acontecendo . Tem gente que tá agora querendo se entender desse mundo por causa das LLMs .
Speaker 4Exatamente . Acho que uma coisa que Esse ato de coragem que eu tomei lá atrás , né De começar a aprender sobre IA , me trouxe vários pontos positivos assim , e eu acho que Eu não acreditava muito nesses pontos de virada . Sabe Que aconteceu isso na sua vida e que sua vida nunca mais foi a mesma ? Eu sempre achei que era uma consequência de várias coisas que iam agregando , só que na minha vida teve dois momentos . Acho que esse momento onde nesses cursos ali , mainframe e tudo mais , eu fiz um de Arduino E eu adorei na FATEC , e Eu fiz um de Arduino E eu adorei na FATEC E na FATEC eu queria ter na verdade prestado unicamp pra graduação , mas eu não passei por uma questão .
Speaker 3Sério , me senti mal , me senti super… . Já que você é nerd , você deve ter sentido mal mesmo .
Speaker 2Ela é nerd pra caralho , mas é unicamp né cara Imagina você fazendo mestrado mesmo .
Speaker 3O mundo da voz . Ah , entendeu .
Speaker 4E acho que assim não era pra assinar naquele momento né .
Speaker 1Embora eu tivesse , vou te dizer que a Fatech errou , mas olha só que engraçado .
Speaker 4A Fatech . Ela foi essencial na minha vida porque eu fiz esse curso de Arduino . E aí , olha que engraçado esse curso de Arduino . Eu comecei a me conectar muito e meu professor falou assim já que você gostou o que você acha de ter o Arduino Day , que é um dia no ano onde a gente chama a comunidade pra ensinar Arduino ? E aí eles falaram assim você vai lá e me ajuda a dar essa aula de Arduino . E eu falei pô , beleza , vamos lá . E aí , quando eu fui dar essa aula , eu tava achando incrível , porque era a minha primeira experiência expondo conteúdo pra pessoas que eu não conhecia , um conteúdo que eu gostava , e eu recebi um retorno positivo quando eles conseguiam fazer lá o projeto , eu falei ponto , eu gosto dessa parte de comunidade . E aí foi quando eu comecei a sair lá de um dia . Aí meu pai preparava um pãozinho com carne pra mim . Eu pegava , comenta , pagava , pra mim era caro pagar 50 reais , um cometa e voltar .
Speaker 4E aí eu vinha pra eventos tipo assim Big Techs , aqui eu achava incrível os prédios espelhados , né e tudo mais . E aí eu chegava , participava de meetups e voltava e falava nossa , eu gosto de comunidade . E aí o ponto de virada , o primeiro foi quando eu dei a sala de Arduino e descobri que eu gosto de comunidade , que me guiou pro segundo . Quando eu fui dar uma palestra , falei vou compartilhar no LinkedIn Porque tem pessoas lá do Nordeste que não vêm aqui . E isso foi antes da pandemia , então não tinha muita live assim tão forte né , não , não , não tinha conteúdo , era você veio veio , não veio , perdeu conteúdo .
Speaker 4Então eu comecei a compartilhar no LinkedIn . A galera começou a gostar E aí , nessa de eu apenas assistir , começaram a me chamar essas empresas que eu vinha participar . E aí foi quando a Microsoft me notou , notou a empresa que eu trabalhava e a empresa que eu trabalhava falou assim você gosta de falar e tal Fala desse slot aqui . Então com a Microsoft , e aí eu fiz um bot porque eu pesquisei quais eram os assuntos que estavam bacanas na época pra falar e o chatbot tava super hypado . Gente , o chatbot era hypado em 2018 . Tá vendo , mas não tinha essa questão do chat GPT .
Speaker 3Ainda assim , amor Não era um outro chatbot , Era outra história .
Speaker 1Lembrar do nome . Se eu falava o lá , meu nome é Mikaele .
Speaker 3Não lembrava até o final ? Claro que não . Você tinha as opções ali e ia seguir aquele roteiro lá né .
Speaker 1E o outro deu errado irmão Volta . Tudo É um fluxo , E aí assim , eu gostei muito dessa parte .
Speaker 4eu dei essa palestra , eu vi que teve retorno e eu falei assim nossa , isso aqui eu usei IA , que legal . Então quer dizer que dá pra eu aprender IA , né ? Mas aí eu tava fazendo uma questão que era meio que drag and drop , um pouco mais Low code ali .
Speaker 4No code , low code . E aí quando eu fui começar a ver , tá bom , mas o que isso aqui tá chamando . E aí foi quando eu entrei de fato em IA E eu falei isso aqui é um caminho sem volta . Eu chegava em casa , estudava IA , voltava pro trabalho , trabalhava como desenvolvedora de software mesmo . Então eu tava mirando minha carreira pra arquitetura de software e ser charme do NET .
Speaker 1Assim acho que bateu mental né Tá pra usar isso Total . E aí eu tomei a decisão Até os arduínos né As possibilidades são muito grandes .
Speaker 4Aí eu tomei a decisão e foi um ato de coragem . Assim , porque quando você tá numa jornada que tá dando muito certo , você tomar uma decisão , né Quando tá tudo dando certo é muito mais difícil do que quando você não tem mais Com certeza É quando tá errado qualquer decisão , é aquela .
Speaker 3Agora , quando tá tudo dando , certo , pô é difícil .
Speaker 4E aí quase ninguém me apoiou , mas Mas eu imagino , eu imagino que você é profissionalmente cientista de dados , começou com a Arduino .
Speaker 1Eu tô esperando . assim , na sua casa você faz o café de manhã , as pessoas abrem o armário pra fora com café . entendeu , isso Era um lance meio da Top Brown , entendeu ?
Speaker 2Uma possibilidade . Você abre a cortina . A gente tá com tanta xícara de café .
Speaker 1Vem um bracinho pega o café morre o café Sabe aqueles Aquelas máquinas de .
Speaker 4Alex era protótipo perto de nós , É certeza .
Speaker 3Então fala-se muito aí das LLMs , né ? E aí a gente tem aí as diversas outras questões bem mais simples e específicas , como as Decision Trees , as SVMs
LLMs vs modelos discriminativos
Speaker 3, qual o trade-off entre essas LLMs e essas outras matrizes . Vamos dizer assim não sei como é que você vai chamar .
Speaker 4Boa , então , quando a gente fala de LLM é um modelo generativo , então ele gera imagens , gera texto , gera os vídeos . quando a gente fala de LLM é um modelo generativo , né , Então ele gera imagens , gera texto , gera os vídeos que a gente tem visto . E esse modelo generativo ele tem ali uma questão que o pessoal comenta né Que ele não vai gerar a mesma coisa conforme você vai solicitando . Ele não é determinístico . né , Então você não vai esperar que . E por isso que falam na alucinação , Ah , então eu pedi uma coisa esperar que E por isso que falam na alucinação , Ah , então eu pedi uma coisa ele não vai gerar aquilo sempre , né .
Speaker 3Então esse é um ponto . E mesmo se você pedir pra o chat , tipo assim eu quero essa mesma imagem diferente , mas assim completamente diferente , a imagem né É .
Speaker 4E assim é normal , por conta característica mesmo , ele cria as coisas . E esses modelos que a gente falou Random Forest , SVMs , uma regressão logística são modelos que a gente meio que comenta que são discriminativos . Né Porque eles são modelos , que eles são determinísticos . Então eu , a partir de uma entrada , eu espero que haja uma saída , Então vou fazer uma predição pra verificar a fraude . Por exemplo , Eu tenho entradas de fraude , não fraude , eu espero que a saída seja então , se aquilo é fraudulento ou não , O que acontece .
Speaker 4Né Esses modelos generativos , eles não foram criados para esse propósito aqui da fraude , Até porque eles são muito mais caros , eles demandam muita energia , milhões , bilhões de parâmetros , e eles não são para esse propósito . Então , por exemplo , se você vai fazer um chatbot , você vai querer criar textos , né Conversar , né Um propósito um pouco mais abrangente , você não vai usar uma regressão logística , um modelo um pouco menor . Mas se você tem um problema como esse que eu comentei , uma previsão de demanda , que são problemas já estabilizados no mercado , que você precisa explicar aquilo , um banco vai querer saber porque você rejeitou ou não um cliente ter um crédito . Então esses modelos eles ajudam pra isso , pra você conseguir explicar , pra você conseguir modificar esses pesos , por isso que a gente defende tanto que LLM não é bala de prata . Então você saber escolher qual que é o teu problema , né .
Speaker 3E aí é o X da questão . Muitas vezes o pessoal fala pô , vou pôr o chat EPT pra analisar a fraude da minha empresa , analisar o crédito . Todo mundo acha que o chat EPT , que todas as soluções que estão no mercado são as únicas coisas que tem em IA . Tem muita gente que pensa isso , né Tem curso falando disso e daquilo , e aí quando você vai pra algo muito mais específico , essas LLMs deixam de ser interessantes e não é a solução né .
Speaker 4Exato . Elas são muito mais caras também . Né Então ? você pensando assim , depende muito do seu propósito . Regras , coisas regulatórias ? né Então você tem uma API que é de um outro fornecedor , então se esse fornecedor ficar fora do ar , você também não vai conseguir ter esse acesso .
Speaker 3E aí tem uma coisa também que se fala muito em IA , que é aprender , ensinar . Né O que significa aprender e ensinar pra uma IA , pra treinar uma IA Então isso aí é um termo muito utilizado hoje em dia , principalmente quando você vê pessoas de mercado conversando . No seu dia a dia você pô deve ter que treinar uma IA pra uma determinada análise de crédito , por exemplo , assim por diante , o que é esse treinamento , esse ensinamento , o que significa isso ?
Speaker 4Boa , então tem vários tipos de modelos de IA os não supervisionados e semi-supervisionados . Também vou falar dos que são supervisionados pra explicar um pouquinho . Então . Supervisionado , eu tô ensinando ele então , isso aqui é um cachorro , isso aqui é um gato , é como se fosse um professor com um aluno . O não supervisionado , por exemplo , então a gente tem algumas canecas aqui , a partir das características ele vai entendendo que isso aqui tá no mesmo grupo que esse que tá diferente do meu celular , por exemplo , por causa das nossas propriedades aqui , que tem em comum esses itens . Né Então , um ponto importante falando do supervisionado é eu ter os dados categorizados . Né então , ó , isso aqui é uma fraude , isso aqui não é uma fraude , etc . E além disso , né eu consegui decidir esse algoritmo e esse algoritmo na boa , o que que ele faz . Eu sempre tenho aqui alguns pesos que ele vai dando , então olha pra decidir o que é fraude . Vamos dar um exemplo A localização , onde essa pessoa mora , é uma variável muito importante . Qual que é o peso que ela tem pra decidir esse problema ? né Então você vai ter lá um peso associado E aí a gente tem no final essa predição que foi feita com base nessas variáveis . Né então pode ser que o a localização seja uma delas , a quantidade já de transações .
Speaker 4Essa pessoa fez enfim várias coisas e no final tem uma predição . Essa predição eu vou comparando depois com o que é meu verdade , que é o ground truth . Né , então , primeiro eu faço isso pra comparar , depois eu vou fazer se eu gostei do modelo , eu coloco ele pra funcionar lá na vida real . Então , até o momento eu tô comparando com o que eu já sei . Então , isso aqui é fraude , isso aqui tá beleza , deu certo , não deu certo , etc . Eu tenho uma sequência de métricas que eu uso e uma função de perda . Essa função , na verdade eu quero sempre minimizar , esseendo de uma maneira muito resumida , com essa função de erro que a gente vai calculando . Quanto mais a gente vai melhorando essa função de perda , melhor eu vou calibrando esses parâmetros para ter uma previsão mais acertada E aí eu consigo depois aplicar isso em outro problema .
Speaker 3Interessante . E aí o que leva em consideração para a gente tentar diminuir esse erro , essa perca , quais são os fatores que são levados em consideração ? A quantidade de dados , a quantidade de análise , o que é levado em consideração para conseguir diminuir até X% de perca E quanto . É claro que eu sei que depende de negócio para negócio , mas vamos colocar um negócio de análise de fraude , por exemplo . Quanto é a porcentagem de perca que a gente coloca aceitável numa situação dessa ?
Speaker 4Boa , depende muito , assim , do negócio . Isso é bem importante porque assim nós , assim como uma pessoa científica de dados , você vai ter que trazer uma questão junto com a pessoa de negócio , assim o quanto que você tá disposto a perder aqui . Então , o que é mais importante pra você , o meu algoritmo ele errar falando que aquilo é uma fraude e aquilo não é uma fraude , ou eu falar que aquilo na verdade não é uma fraude e é uma fraude Não é possível .
Speaker 3Né , então é uma decisão ali que envolve negócio .
Speaker 4Envolve negócio total , Então um falso negativo em fraude eu falar que Falso negativo , Então eu tô falando que não é fraude . mas é , Isso é muito pior , É muito pior Vai causar prejuízo . É muito pior porque o meu celular , por exemplo , ele apita . Às vezes um banco meu falou olha você , sua transação foi cancelada . Negou . E aí eu vou lá e falo não fui eu que fiz . Então assim você fica assim , mas é melhor do que você perder sei lá 50 mil reais porque ?
Speaker 3o banco não pergunta . O banco me pergunta É , eu prefiro confundir Quantas vezes eu preciso ir lá fazer a confirmação de rosto C6 , te amo , eu te odiava .
Speaker 2O C6 é um inferno . Vou fazer um pix de dois reais .
Speaker 4Ele perdeu meu rosto Ele te humilha , ele te humilha . Olha pra cá , olha pra cima .
Speaker 1E agora ele mudou .
Speaker 4Cara é cheio de .
Speaker 2Mas agora , por favor , continua , dá três pulinhos . Eu até brinco Por dois reais . Deixa o cara , entendeu .
Speaker 3E assim a quantidade de dados que ele analisa com base nesses modelos é fundamental pra tentar diminuir essa quantidade também Totalmente .
Speaker 4E assim a parte de fraude não é um problema fácil . Por exemplo , que a gente tá falando porque você tem poucos casos de fraude comparados com os vários de não fraude
Como IAs aprendem com erros
Speaker 4, então assim é muito difícil pro modelo entender , até porque como é que ele vai aprender com tão pouco , né ? então tem várias técnicas que você consegue fazer . Por exemplo , tem muitas pessoas que falam assim ah , então se eu tenho sei lá três exemplos de fraude e doze mil de não fraude , eu vou aumentar os meus exemplos de fraude pro modelo ficar balanceado . Mas isso também pode gerar um problema porque no mundo real não é assim .
Speaker 4E o modelo ? ele modela o mundo real . Então você tem outros mecanismos , como por exemplo balancear os P's dessas classes , pra que você conseguir ter um pouco mais de equilíbrio dentro dessa predição . Então assim o mundo de Machine Learning é muito vasto . Justamente pra ajudar que você tenha essa previsão correta no final .
Speaker 1Na verdade , quando você , quando o modelo tá errando e ele erra milhares e milhares e milhares de vezes você tá evitando que esses erros né que eu falei até aqui no início , de aprender com os erros você está evitando que esses erros venham de fato a acontecer no mundo real . Vou dar um exemplo Em 2007 , eu estive no Japão , tinha lá , fiz um amigo lá e ele falou não estou indo com a minha esposa para ter o filho no Brasil . Eu falei mas por que você vai ter o filho no Brasil ? Ele falou não , os médicos daqui , deus me livre , eu não vou , não vou no médico aqui , de jeito nenhum . Fiz uma cirurgia de apêndice aqui .
Speaker 1Os caras não queriam me dar medicação , dizendo que não tá tranquilo , isso aí vai curar sozinho . E ele falou não , cara , vai dar uma infecção aqui . Não , não precisa de inflamatório , não tá tranquilo . Se inflamar , a gente dá um remédio . Ele falou cara , mas vai inflamar . E ele falou o seguinte falou que um médico bom lá é um médico com quem já morreu muita gente na mão dele , porque eles são tão bons em prevenção . Assim , segurança do trabalho extremamente metódicos , segurança disso extremamente metódicos , segurança daquilo , tudo extremamente limpo e tal . Então , assim eles têm poucos incidentes onde os caras se treinam em incidentes reais . Então ele falou cara , quase nada dá errado aqui , então os médicos não têm muita experiência de lidar com o problema , igual tem no Brasil . Ele falou assim eu vou pro Brasil porque lá os caras já estão .
Speaker 3Errado pra caramba Exato cara Sacanagem .
Speaker 1É mas o que acontece , Lida com acidente , lida com um monte de outras coisas . Os caras têm muito mais prática .
Speaker 3É não faz sentido .
Speaker 1A comparação E lá lá eu fiquei caramba , que loucura . E eu fiquei pensando da importância do erro pra aprendizagem E pensando nisso , a nível de IA , esse é um super poder da IA de poder simuladamente errar milhares de vezes e criar conhecimento a partir daí . Isso é muito bacana .
Speaker 4É literalmente errando . O que você aprende né É , não tem como né cara .
Speaker 3Literalmente no caso , Quando a gente fala de engenharia de dados , né porque é importante quando você fala de VE , engenharia de dados , a curadoria realmente desses dados , hoje O que você pode falar pra gente .
Speaker 4Ai , eu acho que uma coisa muito importante pra gente setar é que a gente pensa às vezes que o algoritmo ele representa a maior questão , a maior parte da qualidade , né do modelo . Mas na verdade o algoritmo que você vai selecionar , se é um SVM , né igual você estava falando se é uma agressão logística , né um .
Speaker 4LNM , isso é só a ponta do iceberg . Né Então , você , tendo o seu problema claro e definido , se você não tiver os dados gatos , você já não consegue fazer um bom tratamento aí desse modelo . Né Então , o modelo , a decisão ali é no final . Mas se esse modelo não tem dado bom , curado , limpo , sabe Diverso , você já tem um problema grande . Né Então , como é que você vai fazer uma predição Se é um cachorro ou um gato , se você tem dois negocinhos de gato e um monte de cachorro , ele vai às vezes falar que é um cachorro , na verdade era um gato . Né Então , esse é um exemplo muito básico , e não só isso . Né . Acho que uma questão muito importante é que cada Quando a gente fala de LLM , a gente vê muitos LLMs foram gerados , por exemplo , nos Estados Unidos , outros foram gerados na China , outros no Japão , etc . E isso carrega muito viés .
Speaker 4É isso que eu ia falar . Não tem como , não tem como , então não é . É impossível falar que a IA ela é justa , porque a IA ela tem , ela foi criada por um humano . Pode ser que o modelo lá , o modelo com os pezinhos dele , ele seja inofensivo , mas o humano que foi lá e escolheu qual técnica eu vou pôr , o class weight . Eu vou pôr o . Eu vou pôr o class weight , eu vou pôr o . Eu vou aumentar as classes de fraude pra ficar igual . Eu estou tomando essa decisão . Então o modelo não tô nem falando de dado o modelo em si , ele já não é justo assim , não é fair .
Speaker 2Então ele não é e aí você vai colocar . Já viu vários exemplos de aquelas IAs de Twitter .
Speaker 1Mesmo que cara , em um dia a IA virou racista , xenofóbico e tal , porque a galera foi do zoado , mas ela tá até em outra esfera . Não é nem a questão do dado .
Speaker 2Mas no próprio algoritmo , lá como é que o cara tá tratando isso , ou ?
Speaker 4na escolha do modelo do negócio E não é tipo , por exemplo , se eu comparar uma tesoura né , uma tesoura em si ela é inofensiva . Agora , dependendo de como você usa , se é pra cortar papel , cortar às vezes uma mão numa pessoa , isso que é errado . Na verdade , não é nem esse o ponto , Porque a tesoura que a gente tá falando ela em si já tem uma questão , porque alguém já deixou ela afiadinha o suficiente , sente né os pezinhos né . Então isso é importante , falar né e as pessoas falam ah , é um modelo que não tem nada , ele é inofensivo .
Speaker 3Não é bem assim , não existe então modelo inofensivo sempre vai ter um viés , não importa qual né .
Speaker 4Você decide o quanto que pra onde esse viés tá indo .
Speaker 3Então , por isso que tem muita gente , às vezes muitas empresas que estão fazendo a sua própria LLM para não ficar dependente talvez dessas LLMs públicas , entre aspas , para tentar sair um pouco dos viés ou tentar controlar um pouco essa situação , Eu vejo que tem muitas questões .
Speaker 4Tem uma preocupação também de os dados das empresas estarem indo para outros lugares . Então algumas empresas têm uma preocupação de que os meus dados não podem ir para a OpenAI dos meus clientes . Então eu venho aqui , eu pego um modelo base já existente pra não criar nada do zero e imputo lá informações , né Eu faço um fine-tuning com as minhas informações . Tem um outro ponto também que eu não quero que isso saia pra internet né .
Speaker 1Então quero ter aqui um premise Tem pontos de .
Speaker 4Quero falar que eu tenho um LLM porque pra mim é importante no negócio .
Speaker 3Tem muito . Tem muito , ainda mais hoje em dia , né , cara É importante .
Speaker 1Eu tenho , tenho Tá aqui .
Speaker 2A minha é uma cópia da dele , mas eu tenho a minha com o meu nome .
Speaker 4Mas tem gente que faz né . Tem muita empresa que vê valor nisso né De alguma maneira .
Speaker 1Virou meio que uma corrida espacial . Né cada um tem que ter uma tecnologia , ver qual que tá mais avançado , e virou uma uma questão de poder também . Né Tem .
Speaker 4assim , quando você vê né a parte geopolítica , né eu acho que de fato você vê que tem muita LLM de algumas regiões específicas , né . E se você fala que o LLM ele tem os dados que as pessoas escolheram colocar , então se você perguntar quem é o dono do mundo , por exemplo pra um LLM aqui que foi criado nos Estados Unidos , ele vai responder uma coisa E ele vai responder outra coisa dependendo de um outro , outra região . Então também tem um pouco disso . Por isso que o pessoal tava com tanto receio do DeepSeek , né . Então por quê ? Porque carrega também se a pessoa vai aprender com o LLM .
Speaker 1hoje em dia as pessoas estão aprendendo primeira coisa pra ele , a minha , e a Tatiana diz , se eu pergunto pra ela assim , quem manda Ela já sua esposa ?
Speaker 2Ela já tá acertando .
Speaker 4A sua esposa concorda .
Speaker 1Mas olha só tem uma coisa assim vamos lá ao mesmo tempo que você faz perguntas nocivas , tipo como é que faz uma bomba , ou então uma pergunta racista ou alguma coisa . Assim ela está preparada para rejeitar aquele tipo de raciocínio , não te ajudar a desenvolver aquilo , mas também defendendo algumas propriedades , por exemplo nome de algumas pessoas , também asLNM . Algumas delas não respondem coisas sobre determinadas pessoas .
Speaker 2Se a pessoa colocar lá pra não perguntar tá de todo jeito que não responde O que ela entende como racismo . Alguém teve que setar isso pra ela . E aí é o X da questão O que é racismo pra uma pessoa pode não ser pra outra , entendeu ? E aí você tem , depende muito do ponto de vista .
Speaker 1Isso é geral , cara . O que é pra uma é pra todo mundo .
Speaker 3Não , sim , mas é o que é , mas é o que é , não , não , eu posso falar que , por exemplo , a turma do Monark tem um pensamento diferente .
Speaker 2Ah sim , Entendeu .
Speaker 3Foi só um exemplo . Você falou de educação cara . E aí tá um debate muito interessante , porque pô você vê que a China , por exemplo , colocando aí já inteligência artificial no currículo desde cedo , A Mika teve todo um trabalho , pra não dizer a palavra China .
Speaker 3Ela rodou um geopolítico , não mas eu tive que falar da China . Não tem . Como Não tive que falar da China ? É , eu tive que falar da China porque é um dos exemplos . Aí você pega por exemplo os Emirados já tem Open AI pra todo mundo . Né , todo mundo que mora lá já vai ter ele . O cara não precisa pagar os 20 dólares por mês , enfim . E aí tem muita gente falando do uso da IA na educação . Como é que é a sua opinião realmente do uso da IA como coadjuvante hoje na educação , seja educação básica , técnica , superior , enfim das diversas fases ?
Speaker 2Ei , você aí já se inscreveu no nosso canal , Já ativou o sininho das notificações E aquele comentário E as nossas redes sociais . Você já seguiu a dos apoiadores da CESPRO , da CESCYBER . Bora lá , tá tudo aqui na descrição .
Speaker 4Eu acho que a AI é uma baita ferramenta super importante na educação . Eu super concordo de usá-la . No entanto , eu vejo um bom gap entre pessoas que aprenderam a base a lógica sem AI e depois aperfeiçoaram , afinaram o martelo , e aí as pessoas que usaram a base da IA Porque , como eu falei anteriormente , então a IA tem um contexto político também embutido nela , que tem os parâmetros , tem os dados , tem métodos de treinamento , tudo isso . Então , tudo isso é um viés de quem criou . Se você usa isso como a base e você troca o que antes era ensinado na faculdade , universidade , no ensino médio apenas por IA , isso pra mim é muito preocupante E acho que isso também gera muitas pessoas . Essa primeira geração que tá vindo aí agora , sei lá , a atual , é a primeira . Eu vejo que tá tendo a oportunidade de ver e ir junto no ensino fundamental assim .
Speaker 4Então eu acho que é uma preocupação a gente garantir que as escolas sabem que momento em B dá . Aí há como lidar com estudantes que vão trabalhar com isso no dever de casa e tal , e ter o senso crítico pra criticar né Porque cortar o uso . Eu acho que não vai acontecer , não rola .
Speaker 3O moleque vai jogar lá . Né , cara Você fala proibido . Cara , o moleque vai pegar o dever dele , o trabalho dele e vai jogando aí .
Speaker 2Ah , a gente sabe como é que é o ?
Speaker 4estudante Mas ele sabendo criticar o que aí Ia fala . Eu acho que essa é a questão sabe Porque tentar ?
Speaker 1proibir . Eu acho que realmente não vale a pena . Pra mim a questão tá três passos atrás , pelo seguinte como é que funciona a educação hoje ? Do mesmo jeito que funcionava cem anos atrás ? O cara tem lá um quadro negro ou verde ou branco , mas tá lá a pessoa vai e joga aquela informação
Viés nos dados e modelos de IA
Speaker 1ali e tem a galera sentada do outro lado e toda essa mecânica , as formas de avaliação , a forma como você faz uma prova e tal , aquilo ali é que é burlável . Com uma IA Você pode pegar lá uma resposta e jogar lá Aquele modelo é burlável . Mas se você pegar uma IA para avaliar o conhecimento de uma pessoa , aí ferrou .
Speaker 4Então um ponto que eu vejo , Anderson , é que assim você aprendeu sem IA . Então , quando IA , você usa IA pra melhorar teu dia a dia E pra aprender alguma coisa também . Obviamente , né Pra repaginar , ajustar , né Agora você sabe quando tá errado E você vai saber falar . É um processo crítico . Peraí , vou ver essa referência . Eu vou buscar mais informação . Tive a base , consigo falar sobre agora . O preocupante é você não teve a tua base aí . Você vai olhar lá e vai assim com os dois pés na porta seguir o que está sendo falado . Isso é preocupante . Né eu acho que essa é a maior dor que eu tenho nas próximas gerações , se a gente não mudar esse formato né . Então , pra tua pergunta da educação , eu acho que esse é o ponto .
Speaker 1Assim , Eu tenho então um ponto que eu acho muito legal nas LLMs , que é o seguinte , e eu acho fascinante , toda vez que eu vejo isso , eu elogio Se você chega numa LLM e pergunta pra ela sei lá qual é a raiz quadrada de 757 , ela não te dá um número de resposta , Ela te dá toda uma construção de raciocínio e te dá a resposta , Então assim é claro que as pessoas podem ignorar tudo que veio antes e irem direto lá pro final E pro moleque de 14 anos .
Speaker 3Se vai ignorar tudo e vai pegar a resposta A minha preocupação é o moleque de 14 anos ali , realmente ignorar todo o resto e colocar aquilo ali , que é o que ela tá falando .
Speaker 2Você aprendeu sem o chat EPT , Então você consegue olhar e entender o que tá acontecendo . Pra um cara que tá novo , ele não tá nem aí com o meio porque ele vai ter sempre o chat EPT pra fazer o meio .
Speaker 3Na opinião dele . O chat EPT tá lá pra responder pra ele .
Speaker 2Pra ele , o chat EPT tá lá vai responder ele vai acreditar que aquilo é verdade , vai levar pra vida que aquilo ali é uma verdade E pode ser uma conta matemática , tudo bem . Um mais um é dois . Mas quando você vai pra outras matérias , aí a gente começa a ficar meio , Começa a ser meio perigoso .
Speaker 4O ponto bom é que eu vi que assim tem gente usando , porque aí nesse ponto que você falou , eu não tô passando nenhum contexto pra IA , eu tô , eu não tô passando nenhum contexto pra IA , eu tô usando o que ela tem . Agora , se eu pego os materiais que eu vi , eu vi um vídeo no TikTok que eu achei ótimo a menina . Ela pegou todos os materiais do que o professor mandou , o PDF , colocou na IA e falou me explica como se fosse uma fofoca .
Speaker 3E você é carioca aí é outra história , eu gostei é porque fofoca é uma coisa que ela gosta de ouvir , entendi .
Speaker 2É o jeito dela aprender . O cara vai criar o storytelling pra ela Legal .
Speaker 4Ela captura o conteúdo , foi pra prova .
Speaker 3Genial , genial , 10 vezes Aprendeu .
Speaker 4Então assim eu acho que é uma outra maneira de você fixar um conteúdo e outras abordagens de aprendizado que pro teu ponto , o ensino , realmente ele precisa de uma repaginada pra essa geração nova que tá capturando tanta coisa que eu fico gente , como é que cabe tudo isso nessa mente ?
Speaker 1Tem que ser urgente , isso aí Eu acho que as formas de avaliação elas podem evoluir em muitos anos . Porque , por exemplo , uma prova com 10 questões , aquilo ali consegue aferir o teu conhecimento em um determinado assunto ? Eu acho que não . Se de repente você coloca uma IA pra trocar ideia com a pessoa e cara avalia essa pessoa exprime , ela descobre o quanto ela domina desse assunto . Ela faz perguntas , ela mede conhecimento , mede raciocínio , ela puxa tudo o que consegue puxar daquela pessoa e chega com um veredito Ó , essa pessoa conhece 70% do assunto . Eu acho que pode ser um caminho legal pra evoluir a avaliação das pessoas , porque a forma de avaliar hoje é muito falha .
Speaker 2E eu nunca vi um jeito de melhorar isso . A gente entra naquele mesmo problema . Ela tá avaliando com base no que alguém disse . como ela vai avaliar ?
Speaker 3Sim , mas tem escopo .
Speaker 2Então ? mas o escopo é sempre definido por alguém . Então , por exemplo , pôr uma IA pra tomar uma decisão , Vamos pensar que a gente tá vivendo numa escola pública , num governo de direita . Essa LMM vai te dar respostas com um estereótipo de direita .
Speaker 3Se o governo quiser colocar lá porque é o ministro que tá lá da educação , pode falar isso E se vira-se pra esquerda .
Speaker 2A gente pode ter um Infelizmente é verdade . E aí eu tô dizendo nem um lado nem o outro . Tá , eu tô dizendo que pode acontecer , ou com algum pensamento que alguém queira imputar numa população , e aí a gente tá retendo isso E sempre é possível , E aí vem pra um outro ponto , e aí gente é .
Speaker 1Pô bem-vindos à humanidade .
Speaker 3Sempre foi , mas agora em grande escala , né Em grande escala com grande quantidade de informação onde uma pessoa está acreditando em tudo que vem dali , como se fosse sempre a verdade Aí vai para outro ponto , que é a questão de regulação ética e etc . Como é que você está vendo , acho que está bem devagar ainda né . Se fala bastante , mas vejo pouco acontecer Essa questão de pô , quem é responsável por aquela informação , aquela ação da IA . A gente teve uma brincadeira aqui uma vez que pô , daqui uns dias vamos ter que mandar uma data de prisão pro chat EPT , vamos prender o chat EPT , vamos Então assim , o que você acha dessa questão de realmente quem vai ser accountable por aquela questão ? Como é que é o seu ponto de vista hoje que ainda tem Se fala bastante , todo mundo fala que tem , tem , tem , mas na prática se faz pouco ainda né .
Speaker 4Eu acho que o Brasil está trazendo agora bastante intenção no assunto . Né Então entendemos agora que realmente o Brasil tem um espaço . Né Então eu vejo até iniciativas do governo . Recentemente , acho que foi semana passada , lançaram então até um , como se fosse um marco , mesmo falando o que é IA , o que a gente compreende como IA e o que é importante a gente tomar precaução , como nós achamos que a IA pode se conectar com a nossa estratégia de educação . Então achei interessante . Tem um documento . Até compartilhei no meu LinkedIn . Achei bem bacana que é um posicionamento .
Speaker 4A gente precisava desse posicionamento eu acho que isso é importante e até mesmo como a gente planeja usar IA . Então eu vejo até alguns estados brasileiros tentando fazer seus próprios modelos pra testar como que isso funciona . Então acho que é um pouco do que você estava comentando . Então esse esforço de a gente ter IAs proprietárias e até começar a ter os mesmos , acho assim pode ser que os estados queiram criar suas IAs . Né a gente tá falando , tem já empresas que criaram suas próprias IAs e mas algumas não compartilham esses dados . Então se a gente começar a compartilhar tais dados , aí ia ficar bacana pra gente conseguir aumentar esse dataset e aí ter um modelo talvez né que consiga ser mais conectado em diferentes partes do Brasil E , falando nisso , para chegar na periferia , chegar realmente ali na Vamos dizer na massa o que você acha que tem que ser feito hoje com relação a IA .
Speaker 4Nossa , a conversa na periferia vai muito além de IA . Né eu acho A educação mesmo eu acho que é uma pauta muito importante e a gente tem que andar algumas casas , né a gente tá falando aí de questões que pra mim não existem . A meritocracia não existe e essas pessoas que estão lá , elas precisam de acesso , né à tecnologia . Primeira coisa eu acho pra gente democratizar isso é que o bom do chat GPT é que ele deixou acessível um negócio que antes era só empresa , que tinha medo ainda de usar IA . Quando chegou o chat GPT , pf né pessoa física começou a usar e falou nossa , tá aí a IA , ela pode me ajudar .
Speaker 3Sim , isso eu também achei sensacional . Você vê , cara , eu tava . Ela pode me ajudar . Sim , isso , eu também achei sensacional . Você vê , cara , eu tava A diarista lá de casa , tava usando a IA pra ver a questão de receita , um monte de coisa , e a grande disrupção foi essa , foi .
Speaker 2Popularizar uma tecnologia que pô ? a gente sabe que a IA não é nova . A gente vê , por exemplo , a IBM , mesmo com o Watson , porra . E aí veio o chat PT e deu um tapa na cara de todo mundo .
Speaker 3Tá aqui galera Popularizou , deixou aí as LLM . Isso aí foi algo bacana , e aí foi onde cara todo mundo viu o poder da , ferramenta na mão né .
Speaker 4E aí eu acho que esse é um ponto que é acessível , né As pessoas , hoje elas só precisam ter um celular , e aí pelo menos essa questão dos aparelhos ficando um pouco mais baratos e as pessoas conseguindo , né mesmo em lugares que são menos favorecidos , terem acesso . Cara , eu tenho uma IA no meu celular . Se eu tiver uma internet , se eu tiver um celular , eu consigo ter acesso assim em gama de informação . Então assim agora pra mim ficou bem mais acessível do que um dia foi a gente conseguiu colocar a IA nesses lugares que são tem menor poder aquisitivo , menor acesso . Então acho que esse é um ponto . Aí aí vem aquela questão né Será que uma , uma pessoa consegue chegar até ter a escola , porque pra mim o problema da periferia não é nem se eu consigo eu tenho um celular , é se eu consigo deixar os meus três irmãos porque eu cuido da casa . Eu tenho sei lá dez anos e eu sou a pessoa que cuida .
Speaker 2Então assim , pra mim As preocupações deles estão às vezes cara o que eu vou comer hoje .
Speaker 4Então , incentivos assim mais de política pública , mesmo assim , de ter um ônibus que é gratuito , leva as crianças até um lugar e lá vai ter os celulares , né os equipamentos que empresas doam , né , coloco , financiamento privado mesmo . Então assim pra mim tem ali a questão que a IA , pra mim ela tá acessível . Agora tem outras questões que é eu consigo chegar lá , eu consigo ter comida no prato dessa galera que aí resolve , entendeu ?
Speaker 3Porque vai ser bem importante . Essa galera também tá presente ali pra ter realmente uma amostra de dados ali que abrange todo mundo , né isso ? eu acho que é por aí , é Mi eu tive com a vontade eu tive lá no sul agora há pouco .
Speaker 1Até abraço pro Trigo né nosso Vivente tava lá sapateando com o Vivente , nosso amigo , e o que que eles fizeram ? a gente foi pra um evento . Eles colocaram lá um webcam , colocaram a aplicaçãozinha rodando local , que era de acho que era uma aplicação para segurança no trabalho . Então tinha lá o vídeo das pessoas ao vivo no evento e ele via se o cara estava usando EPI , se
IA na educação e desafios
Speaker 1ele estava com capacete , se ele estava de óculos , se ele estava de luva . Era só isso . Então , se o cara não tá de luva , tava lá tudo vermelho , o cara bota a luvinha , ficou verdinho , tá de luva , tá de óculos , e tal . Eu falei pô bacana . Aí eu comecei a trocar ideia sobre a aplicação . Veja bem , essa é uma aplicação limitada . A gente não tá falando de uma LLM , a gente tá falando que a aplicação não tá rodando ali . Né Velocidade da aplicação . Sensacional , cara , tá rodando onde ? Só nesse servidor aqui Tá conectado online . Nada online tá rodando aqui . Beleza , o que é esse servidor aí ? Ah , esse é o servidor Dell . Falei quanto custa o servidor desse ? Ah , 600 mil .
Speaker 1Falei 600 mil reais . É , ele falou mas a gente não está usando tudo ali . Não , eu falei não , não por quê ? ah não , porque o algoritmo ele roda mais na CPU do que na GPU . Ele tem uma GPU gigantesca , mas esse design ali está rodado para a CPU . Eu falei pô legal , bacana , então torna ele mais acessível . Você consegue rodar ele em CPU . O que ele está fazendo está jogando frame a frame , está reconhecendo , está voltando com informação para lá , a forma como você vai desenhando o algoritmo . Você também tem possibilidade de controlar o consumo da máquina . Como é que vai ser essa aplicação ? vai rodar local ? se não vai rodar , o que que você , o tempo de resposta também da aplicação tem , coisa que se torna inviável de você jogar o dado pra internet pra processar em outro lugar e voltar , você tem que rodar local . Como é que essa coisa na vida real , lá no campo , como é que se toma essas decisões ?
Speaker 4Boa , a gente tá falando aí de edge computing , né ? Então assim às vezes equipamentos muito menores , gadgets mesmo que vão ter esses modelos , aí entra alguns modelos menores quando são desenvolvidos , então a gente vê lá o Lhama com vários bilhões de parâmetros . Não é isso aí que vai pro campo . Pro campo vai um modelo menor . Então se você for , por exemplo , no Hugging Face , tem vários modelos muito menores , abertos que você consegue colocar nesses devices um pouco menores Que esses Tiny LLM , vários bem pequenininhos . Então já existe isso , justamente porque não vai ter às vezes internet , não é um Starlink que vai às vezes ser possível de comprar .
Speaker 1Vai ter um monarquiajo Exato , porque as pessoas estão pensando em aplicação de IA e sempre assim existe uma tendência , por causa da hype das LMs , pensar em IA nesse formato . Cara , não é isso , pera . Aí Você pode ter um modelo menor , você pode ter um modelo rodando local . Sim , você tem possibilidade , de acordo com a necessidade do teu negócio E tem framework .
Speaker 4Né então , por exemplo , o TensorFlow , que é um dos frameworks que a gente utiliza pra desenvolver também modelos de inteligência artificial , ele tem ali dentro dos seus capabilities pra você fazer modelos menores , justamente pensando não só em pessoas rodando , em smaller devices , tipo vão rodar lá no campo , mas também no celular . Então , ah , eu quero ter uma LLM rodando no meu celular , assim um modelo de Deep Learning você consegue . Então assim já é possível . Né , já é uma coisa . Até antes desse boom aí do chat GPT , muitas pessoas já tinham modelos rodando . Não eram generativos , mas eram modelos de detecção , por exemplo de planta doente tá lá no meio do campo . Você quer detectar ? Não vai ter internet , não tem como .
Speaker 1Tem que saber ali o que tá rodando O catálogo de possibilidades ele traz pra você uma resposta .
Speaker 3É isso , é isso , mi , no seu dia a dia lá na C&T . Abraço o pessoal da C&T . A C&T é cliente nosso lá , parceiro nosso há bastante tempo . Estive , abraço Wagner e aí assim depois eu vi seu LinkedIn ali foi subindo . Você é gerente lá de dados e a começou lá como cientista de dados . Pós GPT teve uma demanda maior de trabalho . Lá no seu dia a dia você viu uma demanda maior . Surgiu novas ideias , novas coisas serem feitas ou seja esse boom que foi pro mundo externo , pra todo mundo viu no seu dia a dia também teve alguma coisa nesse sentido . Começou a gerar demanda pra caramba , coisa pra caralho pra desenvolver como é que foi .
Speaker 4Ah , com certeza .
Speaker 3Imagino Essa era a minha curiosidade que eu falei pô a Mi tava fazendo isso antes do GPT vir . A hora que o GPT vir deve ter chovido demanda ali . o negócio deve ter ficado uma loucura .
Speaker 4Assim eu comecei na CIT como data engineer , então assim eu queria muito conversar em inglês e ter uma oportunidade na CIT . Eu sempre gostei muito da CIT porque ela é uma empresa muito diversa , focada na IA tradicional . Né Vamos falar assim , aquela que a gente falou anteriormente . E aí quando veio esse boom aí do OpenAI , obviamente foi um movimento de criar hipóteses e a gente entender como que isso funciona . Isso realmente pode deixar a gente mais eficiente em algum momento . Tem alguma parte do nosso ciclo de desenvolvimento de software que de de fato pode ser otimizado com esse produto . Né , então foram sendo feitos vários testes , porque é experimentação , é sair na rua , é testar , ver qual que é o nosso gargalo hoje , o que que tá doendo . Vamos por IA aqui nesse fluxo , mas o que que a gente vai fazer com IA , então foi legal que foi esse processo , até mapear . Né como isso é feito com IA e sem IA realmente tem uma melhoria . Então testes também , teste A e B teve que ser feito .
Speaker 4Nossa Foi muita coisa . Eu fiquei muito feliz por poder levar a parte científica do teste A e B pra isso . Né então , se você tá , por exemplo , num sprint e aí um deve que tá trabalhando com IA e o outro sem IA . Não é só essa questão que você vai avaliar , mas as tarefas são iguais . Um tá fazendo uma API em sei lá usando Node e a coisa nova pra ele Node . E se ele programa sei lá em Python e vai fazer em Node , já é uma diferença aí .
Speaker 4Então isso afeta teu teste . Né então era LLM , é , mas aí tem um viés científico de teste que eu gostei de trabalhar . Né Então acho que Pude aplicar ali , realmente Pude aplicar numa questão que era uma dor , que é a mensuração de eficiência , produtividade . Então foi legal porque foi um teste . A empresa ela postou e tem dado muito certo . Né Hoje eu tô trabalhando nessa parte de liderança , essa estratégia de IA e é muito legal assim você poder ver que tem clientes que realmente tem essa melhoria , essa eficiência e a gente vendo , né vamos colocar aqui e agora quando a gente coloca IA aqui caraca , isso aqui ficou muito mais rápido o que a gente faz . Agora temos um outro problema que é muito código . Quem que vai ficar aprovando os pull requests ?
Speaker 3então a IA tira os problemas , que vai ficar aprovando os pull requests ? Sim , então aí ela vai ter que gerar uns problemas e vem com outros , né E inventa outro pra poder resolver . Né Sensacional , eu imaginei que eu fiquei pensando caramba , cara . Outra pergunta que é curiosidade sim , pô , você teve oportunidade de ir pra Singapura , vegas , falar de IA , de machine , vários países . Como é que está o Brasil em relação ao mundo , em relação ao que você viu fora ? Você teve a oportunidade de falar né em nome do Google , em nome de várias empresas em outros países , enfim , como é que nós estamos bem posicionados , estamos atrás , estamos na frente . O que você pode dizer do mercado brasileiro e o mercado internacional .
Speaker 4Nossa é uma baita , pergunta É uma baita responsabilidade Exato é difícil É ou não Nossa é uma baita pergunta , É responsabilidade responder Exato , É difícil , É assim . Acho que vamos considerar então o contexto que a gente tem no Brasil , né O Brasil é um país , que ele é bastante desigual .
Speaker 2Começa por aí .
Speaker 4Então na questão de IA a gente continua com as mesmas desigualdades que a gente tem , que a gente não resolveu De educação . Comparar o Brasil com o Singapura é muito unfair , porque o Singapura tem política pública há muito tempo focada em educação , é outro nível , assim sabe , e lá eles tem muita questão de investimento focado em educação você pode perder a guarda do seu filho se o seu filho for mal na escola no Singapura , só pra você ter ideia , é um negócio muito sério então , assim é óbvio , tem essas questões de igualdade .
Speaker 4Mas eu tô vendo que a passos até lentos a gente tá indo e eu acho que a gente agora tá ganhando a clareza , assim sabe de qual que é o real , assim o objetivo que a IA tem , como a gente consegue aplicar . E agora com essa questão de regulação indo pra frente , né até mesmo com a questão de dados , né que avançou bastante , então assim a meta foi meio que parada . Aí , viu , você não vai avançar assim não Sim exato .
Speaker 4Aí colocaram lá o formulário pra aceitar de você compartilhar seus dados enfim . Então eu acho que a gente… .
Speaker 3Isso foi legal né cara . Eu achei bacana , foi um emocionamento assim Eu achei que o pessoal da NPD fez aqui não velho , vamos regulamentar porque senão todo mundo chega lá , vai treinando , usando os dados , sem pedir , sem falar nada . Eu achei um dos trabalhos , das ações que a NPD um abraço pessoal tomou , que eu achei bem , eu achei ótimo assim não é a casa da mãe . Joana é isso se posicionar .
Speaker 4Né então a gente tá se posicionando bem . Eu acho que a gente tem um contexto bacana pra começar agora a expandir isso , né então ? eu acho que é natural a gente ver mais iniciativas de testar seus próprios LLMs . Eu acho que a gente vai começar a fazer isso com maior avanço daqui pra frente .
Speaker 3Mas eu tô vendo que a gente tá caminhando bem . eu tô gostando da direlegas da área de TI , de segurança de outros países é que o brasileiro , ele tá muito mais aberto a testar na prática , literalmente dentro das empresas , do que outros países desenvolvidos , países europeus , americanos , enfim . Eu vejo que o pessoal tem muito mais receio de testar , de colocar , de fazer um teste AB , uma questão de IA , de mexer em que tá certo que é no Brasil . No Brasil eu acho que o brasileiro é bem aberto a esse tipo de situação . Você sentiu isso também ou não ?
Speaker 4Eu sinto , eu acho que tem uns prós e contras aí também .
Speaker 3Vamos lá .
Speaker 4Porque antes a gente saiu de um cenário onde as pessoas tinham receio de testar IA . Né , então eram só algumas empresas que testavam e ainda assim com medo de colocar meus dados ali né , porque eu não sei muito
Brasil vs mundo em tecnologia de IA
Speaker 4bem como o IA funciona .
Speaker 4O IA é caro . Aí agora a gente tá lá gastando token , token , token , nem sei pra onde tá indo . Algumas empresas querem só falar que estão usando o IA e às vezes elas usam um app do chat da OpenAI . Então você tá contratando às vezes um serviço que você não sabe o que acontece . Um envelope , um envelope , e aí tem a API da OpenAI e alguém tá vendendo isso pra você Isso e tá tipo cobrando e ganhando em cima .
Speaker 3Tá cheio de envelopadora aí né cara Tá recebendo um prompt .
Speaker 4Tá armazenando uma base . Você não sabe pra onde esse dado tá indo .
Speaker 3Entendeu Se é um servidor ali que é um MongoDB A transou extremamente polêmica . Até se você for analisar , é a quantidade de empresas de startup , de IA que tem no mercado e a maioria delas eu fiz essa análise dias pra trás que eu tô lendo muito a respeito que tem de envelopadora , que literalmente tá pegando ali as LLMs de outras empresas e melhorando , entre aspas , seu prompt , amarzenando sabe Deus onde e te entregando a resposta via API . Não tá no GB , né Tem demais . Isso aí é perigoso , perigoso e desnecessário , né .
Speaker 4Você tá armazenando dados de prompts , que são dados que têm informações identificáveis das pessoas . Né , Então , se você coloca aquilo ali , sem anonimização , sem uma máscara no banco de dados , é muito preocupante . Então , assim , quando você vai desenvolver hoje eu desenvolvo o sistema de A generativa né Então tem toda uma preocupação em guard-rails . Né , Tanto na entrada quanto na saída , Você consegue saber se , ah , tô usando o da OpenAI , por exemplo . Mas qual que é o termo de usar a OpenAI ? Porque uma coisa eu garanto aqui , mas eu tô mandando pra lá .
Speaker 3Daí pra frente , é o termo dele exatamente . E lá .
Speaker 4Como que tá ? Ah tem uma retenção , do quê Retém ? por quê Trinta dias ? Ah , mas por que que retém ? Ah , é só pra questão de abuso e tudo mais . Ah , pô , mas isso todos os providers fazem A não ser que você tenha o seu próprio LLM , LLM que é outro estado .
Speaker 2Então , assim , eu acho que as pessoas não estão indo nesse nível Não , e essa informação não necessariamente que é via uma LLM de terceiros , mas a informação chegar lá . eu retenho os seus dados , esses dados são enviados pra fora , retém e tudo mais e o cara aceitar legal . mas o foda é você pega uma informação de um terceiro , joga numa LLM pública de uma outra pessoa e a responsabilidade disso fica com quem O problema é que eles , não , as pessoas não têm o senso crítico pra saber .
Speaker 4Então as pessoas explicam e aproveitam a ingenuidade Sim , e aí que é o problema sabe Que é um outro problema ?
Speaker 2né , essa é a falta de conhecimento sobre a tecnologia por parte de quem tá querendo usar . Muitas empresas só querem usar , não importa como , não importa o risco .
Speaker 3E aí é uma reflexão né Que às vezes os gestores , o pessoal que quer entrar no hype , vamos tentar Pra que você vai usar , Como você vai usar , Qual problema você quer resolver . Vamos parar pra pensar e não usar só por usar . Né Porque às vezes tem gente querendo usar só por usar e não tá dando .
Speaker 4É a resposta pro seu problema , porque talvez não seja né resposta . Pro problema é o famoso teste A , B às vezes , mas aí talvez ele só vai descobrir se ele testar , ele tem que testar agora vai experimentar com o que . Qual que é esse wrapper que você vai testar aí é o .
Speaker 3X da questão .
Speaker 1E aí é a maior parada , porque assim não só testar se você for pelo caminho de você educar , também você construir ali o teu aprendizado de máquina . Você vai ter que entender daquele universo , vai ter que ter alguém que opera aquilo .
Speaker 3Aí , já é outra parada . Vou sair para ter uma LLM interna Legal Aí a gente vai .
Speaker 2Qual é o custo disso ? Qual é o custo de manutenção ? É muito profissional envolvido , tem metodologia em torno disso . Que é ?
Speaker 1assim você domina o assunto , você freia um pouco , você solta um pouco , você tem métodos de , de tem empresa que não tem esse ponto pois é , e isso vai de acordo com a tua necessidade . Então assim uma coisa sob medida é muito diferente de você jogar lá numa LLM e lidar com as variáveis que eles voltarem pra vocês .
Speaker 3Isso é com certeza na sua opinião , mi o que você acha mais preocupante ? Uma IA super inteligente , inteligente pra caramba , ou seja aquela que tá superando um ser humano ? vamos dizer assim , né como diz o outro , ou então a mal treinada .
Speaker 4Olha , eu vou dar Que dia é hoje mesmo Dia 23? .
Speaker 3Hoje é 23 .
Speaker 423 de junho de 2025 . Até agora , pra mim , com toda certeza é uma IA que tá sendo treinada , e de maneira errada . Com toda certeza sim , porque a IA super inteligente . pra mim ela ainda é uma . pra ser muito sincera , é uma hipótese Com as arquiteturas que a gente tem hoje pra esses modelos .
Speaker 3Fala isso pra mim ser antes que ele é preocupado pra cara , que ele acha que o mundo vai terminar , É muito mais preocupante do que tá acontecendo agora , porque um outro é uma hipótese , o outro é uma realidade .
Speaker 4Então a gente hoje tem IAs que são treinadas de com peso errado , com viés intencional pro erro ali , né do que tá sendo colocado IAs sendo usadas em momentos errados na trajetória de desenvolvimento de software e mesmo assim no de fato , assim no nosso dia a dia , então assim você coloca , às vezes tem IAs que estão tomando decisões totalmente erróneas , assim Não tem IA fazendo defesa de alguns advogados , que a IA colocou lá uma jurisprudência que não existia , invent E a Yá colocou lá uma jurisprudência que não existia , inventando , alucinando , apresentando pro juiz um monte de coisa que não existia .
Speaker 4Ou até uma defesa , tipo assim , reconhecimento facial de uma pessoa ali que tá Se ela deve ou não ser presa . Um monte de coisa errada . Assim sabe Direto , assim Passou .
Speaker 2A Yá falou , isso vai fundo Às vezes até a pergunta que você tá fazendo pra essa IA , porque às vezes a IA também não é tão mal treinada , mas ela não tá treinada pra dar a resposta que você quer . Então a pergunta que você faz pra utilizar aquela IA também é um , é um problema . Eu vi em algum lugar uma IA que foi jogar xadrez com um atalho e perdeu Porra . a IA não consegue superar um Atari no modo fácil .
Speaker 4eu lembrei daquele do cara lá do xadrez que o cara né o cara lá é mais fraco do que um Atari .
Speaker 2Não , mas foi usado da maneira errada . Tá aí , eu vou citar .
Speaker 3Vou citar aí o robô aqui , eu sabia né em algum momento ia chegar a Zimove o bolão hoje aqui , quando ele ia tocar em uma hora de gravação vamos lá aquele momento em que o o cara questiona pra uma , pra um robô ?
Speaker 1ah pô , mas você consegue compor uma sinfonia , o robô não . E você ? depende de quem que ele tá falando o cara não ganhou do xadrez do Atari . Tá , você ganha .
Speaker 4De repente não entendeu então assim as inteligências são específicas se você for robô , você não esperava que fosse fazer isso pra essa , não , já imaginava qualquer outra coisa , assim eu sempre .
Speaker 3Ele cita muito .
Speaker 2Mas qual pergunta você está fazendo pra ela ?
Speaker 1Olha só , o ser humano está perseguindo a ideia do EGI , Está perseguindo Essa inteligência geral , essa máquina Cara existe . Essa coisa É uma corrida espacial . Estão perseguindo isso . A gente tá longe disso , a gente tá perto disso . É outra história . A gente nunca esteve tão perto , mas a gente ainda tá longe . A gente nunca esteve tão perto . Então , assim , quanto tempo vai levar ?
Speaker 2Essa aí que você falou que vai dominar o mundo . vou pôr ela pra jogar com o Atari e eu Já era entendeu , dominar o mundo beleza Só depois que você ganhar do Atari .
Speaker 3Já era do Atari , aqui , meu amigo Sacanagem , né Cara sem ser Batalha final Chate PT .
Speaker 2Quem ganhar domina o mundo . Mas chat PT . Quem ganhar domina o ?
Speaker 1mundo . Mas assim são coisas que a humanidade está perseguindo , é símbolo de poder e tal . Então assim , ah , vai ser fim do mundo . Nada disso estou falando , cara . É uma coisa que se persegue , é uma coisa que estão buscando e eventualmente a gente vai acabar chegando lá . Assim como a computação quântica que pô foi do hiperteórico até hoje chegar a algum grau de realidade , a gente vai chegar num ponto em que vamos misturar as coisas e nós vamos ter E aí você tá falando por exemplo , um aprendizado de máquina usando computação quântica , mas é batata Uma hora vai chegar
Speaker 2lá , ah não mas vamos entrar em computação quântica , não Porque minha cabeça , ainda tá doendo do episódio quântico .
Speaker 4É pra lá que nós vamos ? Eu não entendi direito .
Speaker 2Ele tem que poder dizer Ou é zero e um . Não dá pra entender cara .
Speaker 3Cara , assim a gente se prende com muita coisa , né A gente que não tá no dia a dia viar como você . Mas o que você viu nos últimos tempos , assim que realmente te surpreendeu , assim Falei pô , caramba , isso foi foda E realmente teve algo que te surpreendeu . Ou você que já tava ali estudando , ah , ok , faz parte , você consegue ver os códigos . Que pra mim pô , sendo bem sincero , é que eu vi o Amo Iá girando umas imagens ali , o GPT girando aquelas imagens do caramba ali , de acordo . F imagens ali , o GPTG dando aquelas imagens do caramba ali , de acordo . Eu falei caralho , esse negócio é muito foda , entendeu , fiquei viajando me surpreendeu pra caramba o realismo , o View 3 ali , o View 3 do Google , cara , fiz uns videozinhos ali com Fiquei , assim o que é aquilo ?
Speaker 2Os memes cara tão lindos . Exato O TikTok tá assim , tá picocando .
Speaker 3Meme de brasileiro , top velho , eu fiquei impressionado . Agora eu imagino você que já trabalha com IA há bastante tempo . Você vê isso , aí você se surpreende também . Tem algo que te surpreende ainda . Ou você fala pô , não faz sentido .
Speaker 4Não total . Eu vejo os POV lá do Viu .
Speaker 3Você está no Egito e você está andando num camelo . Aí a pessoa mostra assim 0.5 , né o outro angular .
Speaker 4Amém , então , assim eu olho isso , eu acho que o que tá me impressionando mais é o quanto tá acessível , então tá ficando cada vez mais barato pras pessoas usarem . Então o poder computacional do hardware tá aumentando muito , o que também me preocupa por conta da questão de energia , a questão do cara tá cada vez mais .
Speaker 3Ninguém nunca tá falando de energia ainda porque essa conta deve ser cara . Viu , essa energia , lá que é muito cara .
Speaker 1A gente tá planejando usinas nucleares privadas pra rodar essa coisa toda .
Speaker 3Hoje não é um bom dia falar de energia nuclear . É bom falar que não é nuclear . Ela já dá bom episódio , então vamos lá assim véi .
Speaker 2A gente tá mais com medo da treta que tá rolando lá , do que a IA vai dominar Que mundo que a IA vai dominar , eu tô falando sobre geração de energia nuclear para alimentar .
Speaker 1Ninguém fala de nuclear aqui Para que possamos assistir o programa do Miranha no Instagram . entendeu , É esse o contexto que nós estamos vivendo ?
Speaker 4Eu acho que não vai rolar nada nuclear pelos próximos 10 anos privados , ou talvez 50 anos entendeu Mas me impressiona muito assim a galera como eles estão usando , porque tá misturando muito essa questão de criatividade e as pessoas colocando realmente esses modelos pra rodar . Então acho que isso é o que tá mais me impressionando , assim sabe , juntamente com algumas capabilities . Por exemplo , foi lançado aí pelo Google recentemente no Google IO , e cada semana estão lançando alguma coisa nova . Agora o Gemini . Ele consegue , quando você está conversando com ele , ele entender se , por exemplo , estou falando com você aí o Anderson me chama . Aí eu olho para o Anderson , falo com ele e você é o Gemini . Por exemplo , você vai conseguir capturar como Gemini que eu falei com o Anderson , não com você .
Speaker 3Ele vai entender que você deu uma pausa com ele . Isso é sensacional .
Speaker 4Isso é muito legal .
Speaker 3Então essa nuance da voz sabe O GPT tá fazendo também Começou , mas ainda não tá tão bom . Não tá tão bom Mas ela dá , ela entende que antes alguém interrompia e começa tudo certo .
Speaker 4Agora ela já entende que pô não é como ela mas ainda não tá tão bom . Então isso é muito legal E assim , falando em pesquisa científica , assim eu acho que isso é bem interessante .
Speaker 3Sensacional . Eu tinha dúvida se tinha algo que surpreendia a mim nesse negócio . Isso é uma .
Speaker 1Assim é muito legal que Talvez as pessoas olhem e fiquem Nossa e fiquem nossa cara , mas assim é uma
Usos impressionantes da IA hoje
Speaker 1melhoria de algoritmo . Você vê claramente , opa melhoraram o código aqui e ele tá agindo de forma melhor . Ele tá trabalhando melhor . As cidades estão chegando pra ele , né ? Sim , isso é muito diferente de uma inteligência de fato né , Não é caramba , ele entendeu . Não , ele só tá processando melhor E melhor .
Speaker 3vamos ser sinceros , Pô , eu vi aí cara , e aí de novo brasileiro é bom , né , porque é brasileiro consegue pegar o negócio , deixar o negócio engraçado pra cara . os memes , tão assustador vei eles começaram a fazer e não .
Speaker 4O que é mais bizarro é que estão monetizando isso . Criaram um perfil de uma apresentadora e as pessoas acompanham .
Speaker 3É cara , mas ela é maior , é Marisa Maior aqui nessa mesa é engraçadíssimo o negócio inclusive está convidada Marisa Maior .
Speaker 1Se quiser participar do pote de café , a gente grava com ela .
Speaker 3Você vai trazer ela aqui vai fazer online vai fazer online está aqui o desafio Marisa . Duvido você vir online . Sei lá , se a foto tá bom , a gente pode ficar aqui até amanhã , mas chegou naquela hora .
Speaker 1né Adoraria , Eu queria inclusive ter cavocado mais questões técnicas com a Mi , porque assim a Mi sabe tudo É radical .
Speaker 4Nós deveríamos . Tem que fazer outro agora . Tem que fazer os dois .
Speaker 3Tem que nós deveríamos . Tem que fazer o outro agora .
Speaker 1Tem que ativar a agenda tem que chegar numa camada mais introdutória e depois ir descendo que senão não dá , então tem que ter uma continuidade , com certeza , mas Mi está em suas mãos o microfone . Agora , para suas considerações finais , você pode deixar mensagem motivacional . Link jabá , pode ficar à vontade .
Speaker 4Fala ali na três e É isso aí , boa Gente , obrigada pelo convite , foi muito incrível participar do papo com vocês . É sempre muito gostoso , uma troca muito interessante . Então , obrigada mesmo Agradecer você aí de casa que acompanhou a gente . Também tava aí com a tua bebida favorita , aqui assistindo a gente . Então , obrigada , e se vocês gostam dessa parte de ar , tem interesse , querem aprender mais ? me sigam ali no arroba , explica Mi . No LinkedIn também . Tô por lá No YouTube também postando vlogs de Las Vegas , singapura . Então , misturando um pouquinho das coisas . Também tenho curs , singapura , então , misturando um pouquinho das coisas , também tem o curso . Então entra lá no Instagram e a gente vai conversando e eu ajudo você nessa jornada aí tão incrível que já tô só começando , é isso Sensacional , mi .
Speaker 3Os links vão estar todos na descrição do episódio , então , muitíssimo obrigado . Uma honra novamente ter você aqui e os microfones estão sempre abertos . Esperamos gravar novamente em breve , obrigada valeu demais .
Speaker 4E aí a gente fala tecnicamente no próximo É , vamos pagar .
Speaker 1A gente tem muita coisa né Vale a pena porque assim quem quer realmente colocar a mão na massa aí mais fundo nisso tem que sair dessa camadinha de LLM , sair da camadinha dos memes e ir pra dentro , entendeu ? Então fica aí E é isso . E obrigado a CS Pro que mais uma vez trouxe pra gente mais um episódio de Podcafé Tech .
Speaker 3É isso aí Sensacional .
Speaker 1Beijo galera Podcafé . Quero café , Quero café .
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