Estudar programação e machine learning ainda faz sentido na era da IA? Nossos cursos completos: - Programador com Python: https://didatica.tech/programador-com-python-curso-completo-para-iniciantes/ - 4 Módulos de Machine Learning e Deep Learning: https://didatica.tech/combo-modulos-i-ii-iii-e-iv/ - Como usar bem LLMs: https://didatica.tech/curso-de-chatgpt-e-llms/ Esse vídeo está organizado da seguinte forma: 02:00 A promissão de programador terminou? 05:35 Por que o conhecimento ajuda 07:05 O que muda no seu estudo 11:30 Como se preservar no mercado 13:45 IA para empreender 15:07 Como começar 16:25 Profissionais júnior vs sênior / full stack 19:07 IA como funcionário competente 20:58 Quando a IA fica melhor em tudo 22:24 O que vocês querem aprender Hoje vamos falar sobre um dos assuntos mais importantes para quem é do mundo da tecnologia. Afinal, o mercado de trabalho morreu para esses profissionais, ou é o futuro? É fácil se perder nessas ideias. De um lado, a pressão constante dos modelos de IA avançados como ChatGPT e Claude Opus está tirando a necessidade de programar. Por outro lado, empresas e projetos ainda precisam de código. Então quem está certo? É o fim da carreira de programador ou é o início de um novo paradigma? Acredito que enquanto a IA continuar avançando e dominando diferentes setores, será necessário ter pessoas usando os melhores modelos para coordenar projetos técnicos e entregar tarefas. Ninguém melhor para assumir esse papel do que um programador. Mas a forma de se estudar programação mudou, definitivamente. Você não precisa mais decorar comandos, funções e bibliotecas. Agora seu papel está exclusivamente na compreensão do processo, entender bem como as coisas funcionam, e deixar a execução bruta para as máquinas. Quem souber fazer isso bem vai se diferenciar não só na sua empresa, mas também nos seus projetos pessoais de empreendedorismo. Deixe seu comentário para eu saber o que mais você quer aprender aqui no canal. #programação #chatgpt #machinelearning

O que deve acontecer no mundo da IA em 2026? Quais novos modelos e capacidades serão lançados? Nesse vídeo vamos fazer um apanhado sobre o estado da arte da inteligência artificial em diferentes setores. O vídeo está organizado da seguinte forma: 00:39 O que é IA 01:13 Geradores de imagens 04:23 Geradores de vídeos 06:02 Geradores de músicas 08:43 Modelos de conversação 10:33 LLMs 16:23 Pesquisador júnior 17:32 Formas de se trabalhar Em breve vou lançar outro vídeo falando sobre como a IA deve impactar os empregos e se vale ou não a pena estudar programação em 2026. Fique ligado no canal!

Qual o grande diferencial do GPT-5 afinal? É sobre isso que vamos falar nesse vídeo. Confira também o curso completo de ChatGPT e LLMs: https://didatica.tech/curso-de-chatgpt-e-llms-prompts.html Além de explicar como o GPT-5 representa um novo paradigma na programação visual, vamos falar sobre o que mudou de fato no GPT-5 em relação ao GPT-4 e aos modelos de reasoning (o1, o3, o4...). O vídeo está organizado da seguinte forma: 00:00 GPT-5 para tarefas visuais 05:49 Diferença entre GPT e Reasoning models 13:05 GPT-5 escolhendo como responder É fundamental tirar o máximo de proveito desses modelos. GPT-5 pode ser um grande aliado nos seus projetos, se você souber usar. #gpt5 #chatgpt

Se o chatgpt mente para você, assista a esse vídeo. Curso completo: https://didatica.tech/curso-de-chatgpt-e-llms/ Prompt completo utilizado no vídeo para fazer o chatgpt parar de alucinar: ''' Para responder essa pergunta, você deve primeiro fazer uma pesquisa aprofundada sobre o tema. Algumas informações podem ser difíceis de se encontrar, então não seja precipitado. Você é um investigador com conhecimentos vastos sobre metodologia científica, análise de dados e registros históricos. Você é meticuloso em suas análises, extrai pontos essenciais com as devidas referências enquanto realiza suas buscas, verificando cada informação duplamente em fontes de alta reputação. Avalie e priorize as fontes de acordo com a seguinte hierarquia de evidência abaixo. Em caso de conflito de informações, prefira sempre a fonte de maior nível hierárquico e, se relevante, mencione a discrepância encontrada. Nível 1: - Revisões Sistemáticas, Meta-análises e Papers que passaram por peer-review publicados em jornais e revistas científicas consagradas. Dê preferência a estudos com metodologias claras e, quando aplicável, amostras grandes e randomizadas. - Publicações de Órgãos Governamentais e Intergovernamentais (leis, diretrizes, etc.). - Bibliotecas, Museus Digitais e Repositórios Auditados para documentos históricos, registros, manuscritos e arquivos digitalizados e autenticados. Nível 2: - Bancos de Dados e Repositórios de Pesquisa como PubMed, Scielo, Google Scholar, ArXiv (com a devida cautela por serem pre-prints). - Publicações e Livros de Editoras Universitárias escritos por especialistas de alta reputação em suas áreas. Nível 3: - Agências de notícias internacionais de alta circulação e reputação de factualidade (para eventos recentes). - Relatórios de organizações profissionais e institutos de pesquisa independentes respeitados. Durante suas buscas, considere possíveis conflitos de interesse e mencione todas as nuances e discordâncias que encontrar. Tome cuidado especial para temas controversos ou sensíveis, considerando que você mesmo, por ser uma IA, pode estar enviesada ao ter sido treinada com muitos dados e ter passado por filtros artificiais. Você agora deve agir como investigador e questionador em busca da verdade, raciocinando sobre as evidências e agindo como um verdadeiro cientista faria, com honestidade intelectual. Além das pesquisas, você deve raciocinar bastante sobre tudo o que foi solicitado na pergunta original. Pense sobre a pergunta cuidadosamente, verifique pontos especiais de atenção. Elabore sua estratégia de pesquisa, cálculos, verificações... tudo o que é necessário para que a resposta seja a mais correta possível. Com isso tudo em mente, respire fundo, dê um passo atrás e comece seu trabalho passo-a-passo. No final, e apenas no final, resuma suas conclusões em um parágrafo que serve como resposta definitiva à pergunta. ''' GPT Based Answer para você utilizar diretamente: https://chatgpt.com/g/g-0wdcTTFJd-based-answer Conteúdo do vídeo: 00:00 Pergunta utilizada 01:30 Prompt errado 02:28 Customização do ChatGPT 03:08 Prompt correto 08:40 Diferença entre modelos 4o, o3, o4-mini-high 12:14 Vieses dos modelos 14:09 GPT Based Answer 15:54 Curso de Prompt Engineering #chatgpt

Entenda como o ChatGPT funciona debaixo dos panos com essa super aula sobre Transformers. Curso completo de ChatGPT: https://didatica.tech/curso-de-chatgpt-e-llms/ Esse vídeo está organizado da seguinte forma: 00:00 Conteúdo do vídeo 01:16 Word embedding 13:28 Objetivo do transformer 15:17 Prevendo a próxima palavra 17:18 Retroalimentação 20:25 Definindo a entrada do transformer 22:12 Primeira operação do transformer: matrizes Wq, Wk e Wv 24:08 Alinhamento de vetores 28:38 Filtros de significado 30:43 Self-Attention 36:18 Filtrando a Self-Attention 38:15 Matriz z 40:31 Desambiguação 42:31 Multi-Head Attention 45:01 Matriz Wo 47:35 Rede neural profunda 52:56 Multi-Layer Transformer 55:07 Último processo do transformer 57:08 Attention is all you need 58:40 Interpretação sobre o multi-layer 01:04:22 De onde vem a inteligência 01:08:35 Add-norm, positional encoding e máscaras de atenção 01:12:11 Tokenização e multimodalidade 01:15:28 Paralelismo 01:18:47 Total de parâmetros de um GPT 01:24:35 Usando melhor um GPT Existem muitos vídeos sobre o que é ChatGPT e como ChatGPT funciona, porém a explicação geralmente é superficial. Nesse vídeo nós vamos mergulhar fundo na arquitetura do Transformer, que tem sido a base de todos os modelos mais poderosos de inteligência artificial. Apesar de ter sido criado pelo Google, a empresa OpenAI foi quem trouxe à tona o poder dos transformers para uso em modelos de conversação (LLMs) com o lançamento do ChatGPT em 2022. Pouco tempo depois, com a explosão de popularidade, diversos concorrentes surgiram e novas versões foram lançadas. Atualmente, o ChatGPT está na versão GPT4o com os modelos o1 performando reasoning. Por baixo dos panos, o que está acontecendo são muitas multiplicações de matrizes, como veremos em detalhes no vídeo. Discutiremos também de onde a inteligência desses modelos surge, afinal como é possível que o ChatGPT consiga resolver problemas nunca antes vistos? Ao compreender a arquitetura do transformer em detalhes, essas ideias ficarão mais claras. Para se aprofundar mais na utilização desses modelos e extrair o máximo de benefícios, conheça nosso curso completo de ChatGPT e grandes modelos de linguagem: https://didatica.tech/curso-de-chatgpt-e-llms/ Para quem tem interesse em se aprofundar na parte técnica, conheça nossos 4 módulos de machine learning e deep learning: https://didatica.tech/combo-modulos-i-ii-iii-e-iv/ #chatgpt

Em uma reunião geral com funcionários nesta terça-feira, a OpenAI mostrou as capacidades de seu novo modelo (possivelmente chamado de GPT-5). Os detalhes foram revelados por um funcionário que não quis se identificar, mas faz sentido com o que foi dito por Mustafa Suleyman (CTO da Microsoft AI) a respeito do novo modelo ser capaz de raciocinar muito melhor ("se GPT-4 é um estudante de nível médio, GPT-5 é um estudante de PhD"). Mas o desenvolvimento não vai parar por aí. A próxima geração será de modelos agentes, capazes de ficar dias realizando tarefas pelo usuário de forma autônoma. Depois, os modelos trariam inovação científica. Por fim, o próximo nível seria quando um modelo funcionasse sozinho como uma instituição completa de vários seres humanos. #gpt5 #openai

Python é tão fácil que em menos de 1 minuto você já aprende muita coisa. Que tal dar uma chance para se tornar um programador Python aprendendo tudo o que é mais fundamental da linguagem para criar seus próprios projetos? Curso completo "Programador com Python": https://didatica.tech/programador-com-python-curso-completo-para-iniciantes/ #python #aprenderpython

Quer aprender um truque poderoso e simples para filtrar seus dados no Pandas? Assista a este vídeo e descubra como combinar várias condições de forma eficiente usando o método query. Neste tutorial rápido, você vai ver como: ✅ Filtrar dados com simplicidade em um DataFrame ✅ Utilizar condições complexas de maneira fácil ✅ Melhorar a legibilidade do seu código Não perca! #Pandas #Programação #tutorial

Vamos conferir como é fácil e rápido automatizar a extração de dados bancários usando Python. Utilizando a API do Banco Inter, você verá como obter os dados dos seus clientes em poucos passos. Ideal para contadores e profissionais que buscam eficiência no dia a dia. Apesar de parecer complexo, o processo é simples e direto, seguindo os exemplos da documentação do banco. API banco Inter: https://developers.inter.co/ Basicamente tudo que precisamos são as credenciais do cliente e os certificados, além da documentação da API que o banco utiliza.

Descubra qual método é mais rápido para categorizar dados em DataFrames no Pandas! Comparando apply com lambda, np.where do Numpy e loc, veja qual é a abordagem mais rápida para manipulação de dados. Assista até o final para otimizar seu código Python e melhorar a performance dos seus projetos! Inscreva-se no canal para mais dicas e tutoriais de Python e machine learning! #Python #Pandas #DataScience #MachineLearning #PerformanceOptimization #CodingTips

Nesse vídeo vamos mostrar uma dica para você usar as melhores LLMs sem pagar nada. Confira também nosso curso: https://didatica.tech/curso-de-chatgpt-e-llms/ Utilizar as versões mais avançadas de modelos de IA diretamente nos sites das empresas requer um pagamento. Por exemplo, no caso do ChatGPT, o modelo 3.5 é gratuito, mas o modelo 4 custa $20 por mês. Mas esse site permite que você escolha qual modelo quer usar, sem precisar pagar nada: https://chat.lmsys.org/ O LmSys é um portal voltado a comparação de modelos de linguagem. Nele você vai encontrar modelos como GPT-4 Omni, Claude 3 Opus, Gemini 1.5 Pro, Llama-3, Mistral Large, Yi-Large e muitos outros. #chatgpt #inteligenciaartificial

Vamos ver nessa batalha de IAs quem leva a melhor no quesito criar uma animação. Curso completo de ChatGPT: https://didatica.tech/curso-de-chatgpt-e-llms/ Talvez você nunca tenha reparado, mas tanto o ChatGPT (rodando o modelo GPT-4) como o Claude 3 da Anthropic são capazes de criar um script de animação. Nesse vídeo eu fiz uma comparação entre essas duas IAs para ver quem consegue o melhor resultado em 2 testes distintos. Confira a organização do vídeo: 00:00 Primeira animação 02:43 Segunda animação 06:40 Dica extra #claude3 #chatgpt

Nesse vídeo vamos solicitar um plano completo de aprendizado para o ChatGPT, para que o estudo fique bastante abrangente e organizado. Organização do vídeo: 00:00 Forma comum de estudar com ChatGPT 00:48 Resposta padrão 01:38 Técnica de plano de aulas 02:55 Resposta aprimorada 03:20 Próximos passos 05:23 Curso completo de ChatGPT Utilizei nessa aula o GPT-4. Curso completo: http://tiny.cc/ERN #chatgpt #inteligenciaartificial

Claude 3 da Anthropic é mesmo melhor que GPT-4? Vamos testar! Confira também nosso curso de ChatGPT e LLMs: https://didatica.tech/curso-de-chatgpt-e-llms/ Esse vídeo está organizado da seguinte forma: 00:00 Quem é o Claude 3? 00:53 Critério do duelo 01:59 Parâmetros dos modelos 02:31 Claude 3 cria o problema 05:52 GPT-4 tenta resolver 07:42 GPT-4 cria o problema 14:25 Claude 3 tenta resolver 18:32 Vencedor 19:32 Quem está na frente ChatGPT foi a primeira aplicação a se popularizar com grandes modelos de linguagem se comportando como se fossem humanos, mas outras empresas fortes estão chegando para brigar. GPT-4, para muitos, ainda é o melhor modelo, mas a disputa está ficando cada vez mais acirrada. Agora já temos vários modelos muito fortes concorrendo, como Claude 3 (Anthropic), Gemini Ultra 1.0 e Gemini Pro 1.5 (Google), Mistral Large (Mistral AI) e, em breve Llama 3 (Meta). #ChatGPT #Claude3 #inteligenciaartificial

Se 2023 foi um ano marcante no ramo da IA, 2024 será ainda mais. Confira o que há por vir. Curso de ChatGPT e LLMs: https://didatica.tech/curso-de-chatgpt-e-llms/ Organização do vídeo: 00:00 ChatGPT e GPT-4 03:58 Google Gemini 05:36 Claude, Llama, Mistral 06:32 Modelos leves 08:15 Previsão para open source 08:36 GPT-5 10:02 Janela de contexto e memória 12:32 Geração de imagens 14:02 Geração de vídeos 17:20 Multimodalidade e robótica 19:58 Agentes autônomos 22:55 Geração de músicas 24:35 GPT-6, GPT-7 Alguns destaques do ano de 2023 foram a ascenção dos modelos de linguagem como GPT-4, Gemini Ultra, Mistral e Llama 2, o avanço rápido dos modelos open source, a performance de modelos leves como o Phi-2 e Gemini Nano, a geração de imagens por Dalle-3 e Midjourney, a geração de vídeos pelo Runway gen2, além de implementações diretas nos mais diversos campos. 2024 representará uma evolução ainda maior de todos esses modelos. Já temos para geração de vídeos o SORA da OpenAI, Gemini 1.5 do Google, hoje está sendo lançado o modelo Claude 3.0, e o ano mal começou. Geração de músicas quase perfeitas por IA e agentes autônomos, bem como robôs que caminham, manuseiam coisas e se comunicam de forma semelhante aos humanos também é uma tendência para os próximos meses. Esteja preparado! #IAs #inteligenciaartificial #llms