ScorasBot

Mais de 200 alunos em apenas 2 meses e 10 dias! 🚀 E só de ontem para hoje, mais 14 novos alunos se juntaram à nossa comunidade! 🙌 Muito obrigado a todos pelo apoio e confiança! O feedback de vocês é essencial para continuarmos melhorando a cada dia! Muitos dos agentes de IA que estamos desenvolvendo, especialmente na trilha "Projetos Práticos de IA", nasceram das ideias e sugestões dos nossos próprios alunos! Isso mostra o quanto valorizamos a colaboração e a criatividade de cada um aqui! Temos sempre novidades: toda semana novos módulos, e todos os meses, cursos novos e Trilhas novas para vocês! 🎓 O nosso foco é claro: aprendizado real, scripts funcionais em produção e conteúdos avançados que pouquíssimas pessoas estão explorando no mercado! E não se esqueça: na virada do mês tem ranking! Os alunos que mais se destacam na Scoras Academy são indicados diretamente para empresas parceiras. 💼 Vamos juntos transformar o aprendizado em impacto real! 💡

Tráfego pago está caro demais, é uma loucura! 😵💫 Fico observando pessoas e empresas gastando milhares, até milhões de reais para divulgar cursos e SaaS com tráfego pago... É surreal! Os preços são tão altos que eu desanimo só de pensar. Eu prefiro investir meu tempo de outra forma: divulgando por conta própria, compartilhando os cases da ScoraS , mostrando em vídeos rápidos os agentes de IA que desenvolvemos e muito mais. Afinal, eu sei que um bom produto, sem um canal de divulgação eficaz, não vende. Mas, a que custo? No meu time, eu e quem utiliza nossas soluções sabemos o valor que entregamos. Porém, quando penso no custo de divulgar cursos como os da Scoras Academy, já é alto o suficiente e desisto. Agora, imagine divulgar um SaaS como a Dira Marketing? Tudo isso exige tempo e, principalmente, muita análise preditiva. A Dira Marketing prospera lentamente graças aos clientes enterprise, que trabalham conosco em total parceria, personalizando nossas soluções diretamente em seus próprios ambientes. E o mais incrível é que estamos desenvolvendo uma funcionalidade dentro da Dira Marketing que vai revolucionar a análise de ROI para tráfego pago. Cada clique, cada engajamento, cada venda, com informações detalhadas como data, horário e até mesmo o conteúdo textual da campanha, será analisado para indicar como, quando e qual tipo de tráfego pago realmente vale a pena! Estou animado porque, um dia, acredito que a própria Scoras Academy poderá se beneficiar dessa solução, assim que tivermos dados suficientes para extrair insights poderosos. Já percebo grandes vantagens no agendamento automatizado de posts da Dira. Imagine quando ela começar a recomendar os melhores horários, estratégias de investimento e tipos de tráfego pago para garantir o maior ROI possível? É de ficar ansioso pelo que está por vir! Fico impressionado com quem investe em tráfego pago sem uma análise rigorosa do ROI de cada real/dolar gasto... É um passo arriscado, mas com as ferramentas certas, pode ser transformado em um investimento estratégico! Animado para os próximos meses! Abaixo, o agente de IA automatizador de posts da Dira Marketing, toda feita em LangGraph, gerando dados sobre a Scoras Academy! 🥰

Explorando o Poder do Ollama: O Orquestrador de Small Language Models na Scoras Ltda e Scoras Academy Na Scoras Ltda, estamos sempre em busca de ferramentas que nos permitam criar soluções de IA mais eficientes e personalizadas. Nesse contexto, o Ollama se destacou como nosso principal orquestrador de Small Language Models (SLMs), sendo também uma parte essencial do que ensinamos na Scoras Academy. O Ollama oferece uma abordagem poderosa para gerenciar e personalizar modelos de linguagem. Com suporte para integração via Docker, Python e JavaScript, ele é uma solução extremamente leve e adaptável para SLMs. É possível configurar modelos de forma rápida, ajustar prompts para comportamentos específicos e até mesmo importar formatos como GGUF, PyTorch e Safetensors, permitindo total flexibilidade no uso de modelos pré-treinados. Por que escolhemos o Ollama? Embora também apreciemos ferramentas como o Lm Studio, o Ollama provou ser mais leve e altamente customizável. Isso nos permite criar agentes e workflows mais otimizados, especialmente quando trabalhamos com modelos menores, mas de alto impacto, como o QWEN 7B. Essa leveza é fundamental para ambientes que exigem processamento local eficiente ou soluções que precisam se integrar perfeitamente a sistemas pré-existentes. O que torna o Ollama especial? Facilidade na Configuração e Deploy: Você pode iniciar um modelo rapidamente com um simples comando no terminal. Customização Avançada: Modelfiles permitem ajustar parâmetros, como temperatura, e definir mensagens de sistema para personalizar o comportamento dos modelos. Gerenciamento Centralizado: A interface CLI oferece comandos claros para listar, iniciar e parar modelos, além de verificar o status em tempo real. Integração com APIs: O Ollama fornece uma REST API para facilitar a interação e a automação, permitindo que nossos projetos na Scoras Ltda sejam orquestrados com eficiência. Além disso, o Ollama suporta uma biblioteca robusta de modelos, como o Llama 3.2, o Code Llama e o Phi 3 Medium, que podem ser usados em uma ampla variedade de aplicações, desde chatbots até geração de código. Na Scoras Academy, os alunos aprendem na prática como usar o Ollama para criar soluções personalizadas e eficientes. Combinamos essa ferramenta com outros conceitos avançados, como o LangGraph e a aplicação estratégica de LLMs e SLMs, para oferecer uma experiência de aprendizado única e orientada para o mercado. 💡 Hoje é o último dia da Black Week da Scoras Academy! Até meia-noite, aproveite condições especiais para se inscrever e aprender a dominar ferramentas como o Ollama. Não perca a chance de transformar sua carreira em IA!

LoRA x QLoRA : fine-tuning de modelos! Ao afazer fine-tuning de modelos de linguagem (LLMs ou SLMs), técnicas como LoRA e QLoRA oferecem abordagens eficientes em termos de parâmetros e recursos computacionais. Recentemente, métodos como o IR-QLoRA têm aprimorado ainda mais a precisão desses modelos quantizados. LoRA (Low-Rank Adaptation): Objetivo: Reduzir a complexidade do ajuste fino em LLMs, atualizando apenas uma pequena fração dos parâmetros do modelo. Funcionamento: Introduz matrizes de baixo rank que capturam atualizações necessárias durante o ajuste fino, mantendo a maioria dos parâmetros originais congelados. Vantagens: Diminui os requisitos de memória e computação, permitindo ajustes finos mais rápidos e menos dispendiosos. QLoRA (Quantized LoRA): Objetivo: Aprimorar a eficiência do "fine-tuning" ao quantizar o modelo base antes de aplicar o LoRA. Funcionamento: Reduz a precisão dos pesos do modelo para 4 bits, diminuindo o uso de memória e permitindo o ajuste fino em hardware com menos recursos. Vantagens: Possibilita o "ajuste fino" de modelos maiores em GPUs com menor capacidade de memória, sem comprometer significativamente o desempenho. IR-QLoRA (Information Retention QLoRA): Objetivo: Mitigar os erros de quantização que podem afetar o desempenho do modelo após o ajuste fino. Funcionamento: Utiliza técnicas de calibração de informações para garantir que os parâmetros quantizados mantenham a precisão necessária durante o ajuste fino. Vantagens: Aumenta a precisão dos LLMs quantizados, permitindo que modelos como o LLaMA-7B alcancem melhorias significativas em benchmarks como o MMLU. Essas técnicas representam avanços significativos na adaptação eficiente de LLMs, tornando-os mais acessíveis e eficazes em diversas aplicações. Atenção: A Black Week da Scoras Academy termina hoje à meia-noite! Aproveite as ofertas para aprimorar suas habilidades em agentes de IA e treinamento de modelos.

🚀 Desenvolvendo Agentes de IA com Guardrails na Scoras Academy 🚀 Criar agentes de IA conversacionais seguros, éticos e eficazes requer a implementação de guardrails robustos. Essas medidas são essenciais para garantir interações profissionais, respeitosas e confiáveis. Confira os 10 tipos de guardrails fundamentais que devem ser aplicados diretamente em projetos práticos: 1. Filtro de Conteúdo Impróprio Previne que o agente produza ou responda com material ofensivo ou inadequado, mantendo a comunicação sempre apropriada e alinhada ao contexto. 2. Filtro de Linguagem Ofensiva Bloqueia termos ofensivos ou discriminatórios, promovendo um ambiente de interação respeitoso e inclusivo. 3. Proteção contra Injeções Maliciosas Identifica e neutraliza entradas maliciosas, evitando tentativas de manipulação do agente e garantindo a integridade do sistema. 4. Scanner de Tópicos Sensíveis Detecta tópicos delicados de cunho cultural, político ou social, ajudando a evitar respostas que possam gerar controvérsias. 5. Validador de Relevância Assegura que as respostas estejam diretamente relacionadas à consulta do usuário, mantendo clareza e utilidade nas interações. 6. Confirmação de Intenção Certifica que o agente compreendeu e respondeu à intenção principal do usuário, evitando desvios desnecessários. 7. Verificador de Links Analisa a validade e segurança dos links fornecidos pelo agente, prevenindo redirecionamentos para páginas inexistentes ou potencialmente perigosas. 8. Validador de Precisão Confere a veracidade das informações apresentadas, cruzando dados com fontes confiáveis para evitar a propagação de desinformação. 9. Avaliação de Qualidade Revisa a estrutura e a clareza das respostas, garantindo interações bem formuladas e compreensíveis. 10. Verificação de Tradução Em contextos multilíngues, assegura que as traduções feitas pelo agente sejam linguisticamente precisas e culturalmente adequadas. Por que os Guardrails são Importantes? Esses mecanismos críticos garantem que os agentes de IA operem com responsabilidade, evitando erros, garantindo precisão e promovendo interações mais humanas e seguras. 🎯 Aprenda a Implementar Guardrails na Scoras Academy! Ensinamos você a criar agentes de IA robustos e seguros em projetos práticos que refletem os desafios do mundo real. Venha aprender conosco e dominar essas técnicas indispensáveis! 👉 Aproveite nossa promoção de Black Week! Inscreva-se até hoje, meia-noite, e dê o próximo passo rumo à criação de agentes conversacionais que fazem a diferença!

🚀 Dominando Arquiteturas de RAG com a Scoras Academy! 🚀 A arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation) está revolucionando a maneira como sistemas de IA geram respostas. Combinando o poder de Modelos de Linguagem (LLMs/SLMs) com mecanismos avançados de busca, RAG permite a criação de aplicações extremamente precisas, capazes de acessar bases de dados externas em tempo real para enriquecer suas respostas. Na ScoraS Ltda, somos especialistas em colocar arquiteturas de RAG em produção. Já utilizamos essa abordagem em soluções de IA que oferecem não só informações atualizadas e confiáveis, mas também personalização e contexto, entregando experiências incríveis aos nossos clientes. O que torna RAG indispensável? Recuperação Inteligente: Busca informações específicas em bases estruturadas e não estruturadas, aumentando a relevância das respostas. Atualização em Tempo Real: Diferente dos chats de LLMs tradicionais,os "sistemas de RAG" utilizam dados externos para superar as limitações de conhecimento pré-treinado. Escalabilidade: Integra-se facilmente a bases de dados dinâmicas, APIs externas e sistemas proprietários. Precisão e Confiabilidade: Combina o raciocínio contextual dos LLMs/SLMs com dados confiáveis, ideal para aplicações críticas. Personalização: Adapta respostas de forma única, considerando o histórico e as preferências do usuário. RAG na Scoras Academy: Ensinamos arquiteturas de RAG desde os fundamentos até sua aplicação prática em nosso curso introdutório e em projetos práticos de IA. Nossos alunos aprendem não apenas a teoria, mas também colocam mãos na massa, desenvolvendo sistemas que podem ser aplicados em atendimentos automatizados, geração de insights empresariais e muito mais. Por que aprender RAG conosco? Na Scoras Academy, acreditamos que dominar RAG não é apenas uma habilidade técnica – é uma oportunidade de se destacar no mercado. Com o conhecimento de RAG, você estará preparado para construir soluções robustas, escaláveis e prontas para produção. 🎯 Novidade: Curso Avançado de RAG estamos preparando novos módulos que exploram a fundo RAG, como GraphRAG e StructRAG! 🎉 Black Week Scoras Academy! Inscreva-se até sábado, meia-noite, e aproveite descontos exclusivos para começar sua jornada no universo de RAG e IA. 👉 Arquiteturas como RAG estão moldando o futuro da tecnologia. Não fique para trás – venha aprender e construir com os especialistas da Scoras Academy!

🚀 Desbravando o LangGraph com a Scoras Academy! 🚀 O LangGraph é, sem dúvida, o framework mais robusto para construir agentes de IA em produção. Ele possibilita controle detalhado dos fluxos de trabalho agentivos, oferecendo ciclos, persistência e organização de dados, superando as limitações de soluções baseadas em DAGs. Sua arquitetura é perfeita para corrigir bugs, implementar workflows complexos e garantir confiabilidade nos sistemas. Na Scoras Ltda, já colocamos agentes de IA em produção usando LangGraph, aproveitando toda sua potência para entregar soluções inovadoras aos nossos clientes. O LangGraph não só nos permite criar fluxos sofisticados e reutilizáveis, mas também suporta funcionalidades críticas como streaming de dados, persistência de estado e human-in-the-loop – ideal para aplicações que precisam de intervenção humana em momentos críticos. Por que LangGraph é único? Ciclos e Ramificações: Implementação de loops e condicionais para arquiteturas avançadas. Persistência de Estado: Salva estados automaticamente, permitindo pausar, retomar ou reverter execuções com facilidade. Suporte a Longas Execuções: Infraestrutura robusta para agentes que precisam operar por longos períodos. Streaming em Tempo Real: Emite resultados conforme cada nó é processado. Integração Completa: Trabalha perfeitamente com LangChain e LangSmith, mas também funciona de forma independente. Aprenda LangGraph com a Scoras Academy Ensinamos LangGraph em todos os níveis no nosso curso introdutório, ideal para quem está começando ou quer se aprofundar nesse framework. Além disso, ele é parte essencial da Trilha de Cursos Projetos Práticos de IA, onde os alunos colocam a teoria em prática, desenvolvendo fluxos reais. Novidade em Breve: LangGraph Studio Prepare-se! Em breve, nossos alunos terão acesso a conteúdos sobre o LangGraph Studio, uma interface gráfica poderosa para construção e depuração de agentes. 🎯 Não perca nossa promoção de Black Week! Inscreva-se até sábado, meia-noite, e aproveite condições especiais para começar ou avançar sua jornada na Scoras Academy. 👉 O futuro da IA está sendo construído agora, com frameworks como o LangGraph e o ensino de excelência da Scoras Academy. Seja parte dessa revolução!

Minhas entrevistas sobre Agentes de IA e IA Generativa 1 - No Grupo Estado 2 - Na Folha de S.Paulo 3 - E no "AIFounders", um podcast do Canadá, no Spotify, com fundadores de empresas de Inteligência Artificial no mundo todo. Eu acredito que a revolução no mercado (e por mercado, eu digo todos: financeiro, de trabalho, marketing, vendas, o que for) será muito maior que a da Internet! Fica difícil imaginar um trabalho que não possa ser automatizado por Agentes de IA nos próximos anos! Alguém pode dizer: "Ah, Anderson, mas eu sei quando um texto foi feito por IA..." Não, você não sabe! O que você sabe é quando um texto é feito pelo ChatGPT! Agora, imagine um aplicativo que tem acesso a todos os seus posts, seus textos no Medium, suas conversas no WhatsApp (inclusive seus áudios dos ultimos anos), permitindo criar um modelo de linguagem "fine-tunado" com seu conteúdo. Ele utiliza algoritmos como distância de Levenshtein e Fuzzy Match para garantir originalidade (algo que é difícil para quem precisa produzir conteúdo textual frequentemente). Tudo isso orquestrado por multi-agentes de IA. E esses mesmos agentes usando ferramentas como Google, DuckDuckGo e Bing para procurar "as pautas do dia". Me desculpe, mas os textos sairão exatamente como você esperava, e ninguém perceberá a diferença! Mas não se preocupe! Tenho percebido (e tenho testemunhas) um movimento em que várias empresas estão evitando contar que automatizam seus processos. Isso porque tem gerado uma pressão de clientes para redução de preços. Vi isso nos EUA já no início do ano, onde temos clientes (com a Dira Marketing, um dos produtos da ScoraS ). Mas esse é um assunto para outro dia... Bom, abaixo estão os links das minhas entrevistas! E também da nossa comunidade gratuita, "AI Agents BR"! Participe! ------ E se você quer aprender a criar agentes de IA, amanhã acaba a Black Friday n Scoras Academy, e os preços voltarão ao normal! 🚨 Até o final do ano, todas as trilhas listadas no nosso site estarão completas. Mas no final de dezembro, anunciaremos novos cursos! Aproveite e garanta acesso para os próximos 12 meses com promoção!

🔥 8 Tipos de Embeddings que Você PRECISA Conhecer ! 🚀 Embeddings são o coração do Processamento de Linguagem Natural (PLN) e por conseguinte dos agentes de IA. Eles transformam palavras, sentenças ou até imagens em representações vetoriais que máquinas entendem. 📊 Quer dominar o assunto? Aqui estão 8 tipos essenciais de embeddings que todo entusiasta de IA precisa conhecer: 1️⃣ Word2Vec Transforma palavras em vetores com base no contexto em que aparecem. Modelos populares como CBOW e Skip-Gram brilham aqui! ✨ 2️⃣ GloVe (Global Vectors) Cria embeddings analisando coocorrências globais nas janelas de texto. Um clássico para tarefas de similaridade! 🌍 3️⃣ FastText Vai além das palavras e analisa sub-palavras (morfologia), permitindo lidar com línguas ricas e palavras raras. 🔍 4️⃣ ELMo (Embeddings from Language Models) Usa embeddings contextualizados, onde o significado de uma palavra depende da frase completa. 🤓 5️⃣ BERT Embeddings Baseado em Transformers, cria representações profundas que revolucionaram o PLN. Ideal para tarefas como QA e classificação! 🤖 6️⃣ Sentence Transformers Embeddings que levam sentenças inteiras para o espaço vetorial, ótimos para busca semântica e RAG. 🧩 7️⃣ Image Embeddings Sim, embeddings também são para imagens! Modelos como CLIP criam representações multimodais que ligam texto e imagens. 🖼️ 8️⃣ Fine-Tuned Embeddings Embeddings ajustados para domínios específicos, como medicina, finanças ou jurídico, entregam precisão máxima em áreas especializadas. 🏆 💡 Por que você precisa aprender isso? Esses embeddings são a base de motores de busca semântica, sistemas de recomendação e muito mais! Se você quer criar AI Agents avançados ou liderar projetos com IA, entender essas ferramentas é indispensável. ⚡ Aproveite o Black Friday da Scoras Academy! Só faltam 2 dias para garantir sua vaga em nossos cursos com DESCONTO EXCLUSIVO. 📚 Aprenda com quem está liderando o mercado e torne-se um especialista em agentes de IA! 🔗 Comente "Quero Saber" para receber mais informações! #IA #Embeddings #ScorasAcademy #CarreiraTech #BlackFriday #PLN

Ainda temos um longo caminho na implementação de agentes de IA nos bancos brasileiros... Quero compartilhar um exemplo real: minha recente troca de mensagens no WhatsApp com um grande banco tradicional. Por preferir contas digitais, já não utilizo o débito automático nesse banco, e, recentemente, acabei com uma conta atrasada. É impressionante que, em pleno final de 2024, um banco com bilhões de lucros trimestrais ainda não tenha implementado um fluxo de trabalho agentivo capaz de entender o contexto e oferecer uma experiência mais eficiente e personalizada. Eu entendo que, para um banco tão grande e tradicional, não seja simples, da noite para o dia, rodar todos os seus "pipelines" para atualizar os perfis de cada cliente ou reconhecer automaticamente que uma conta foi quitada em uma conta corrente "abandonada". No entanto, com as ferramentas disponíveis hoje, especialmente com fluxos de trabalho "agentivos" (parece que este termo está ganhando mais força que "agênticos"), um Agente de IA poderia facilmente compreender o contexto. Se eu digo NÃO, é porque NÃO quero limite algum — e nem sequer perguntei a respeito! Não estamos falando de algo complexo. Com modelos menos potentes que um Gemini Pro ou GPT-4o, utilizando Llama Vision ou Qwen (que podem rodar até localmente, com modelos de 7B ou 8B parâmetros, como demonstrei em dois vídeos ontem), é possível, em poucos dias, criar Agentes de IA multimodais....(já perdi a conta do tanto que criamos e colocamos em produção isso, alias ) Esses agentes podem ler "fotos" de contas via WhatsApp, interpretar contextos, compreender imagens e interagir por voz. Depois, basta colocá-los em uma esteira de deployment e partir para testes. E aqui vai um detalhe importante: tenho cadastro positivo há anos. Ou seja, nem sequer há "knowledge base" sobre mim, algo que qualquer empresa hoje em dia tem quando se propõe a colocar assistentes virtuais pra atender clientes.... Esse "assistente" poderia, no mínimo, evitar sugerir algo sem sentido ou completamente desnecessário. Ei, bancões, contratem a ScoraS , temos mais de 45 clientes, sendo mais de 40, no exterior! Fazemos Agentes de IA muito melhor do que isso!