Chatbots com Python e Dialogflow: O Guia para Iniciantes

Description

Dentro da área de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina) existe uma sub-área que é o Processamento de Linguagem Natural, que tem o objetivo de reproduzir em computadores a compreensão automática de línguas humanas naturais. Alguns exemplos clássicos dessa área incluem: tradução de voz para texto, texto para voz, sumarização automática de documentos, adição automática de legendas em vídeos, detecção de entidades em textos, geração de linguagens, reconhecimento óptico de caracteres (OCR), dentre várias outras. E uma das aplicações mais famosas e relevantes atualmente são os chatbots (robôs de conversa), que consistem em sistemas de Inteligência Artificial que são capazes de entender a linguagem humana e darem respostas, tanto em texto quanto em voz! Esse tipo de tecnologia vem sendo cada vez mais utilizado por grandes empresas para acelerarem o atendimento ao cliente, ou seja, ao invés de você conversar com uma pessoa você conversa com um chatbot. Várias empresas de tecnologia tem investido grande capital no desenvolvimento de chatbots, como por exemplo: a Apple (Siri), a Microsoft (Cortana), o Google (Google Assitant) e a Amazon (Alexa).

Várias previsões sugerem que 80% das empresas usarão chatbots até 2020, e empresas que ainda não integraram esse tipo de tecnologia às suas operações comerciais podem ficar atrás da concorrência! Devido a isso, existe uma grande demanda para a construção de chatbots básicos que trabalhem para as empresas. Empresas procuram desenvolvedores dessa área, o que abre novas oportunidades no mercado de trabalho! E essa demanda não está somente relacionada a chatbots complexos (assistentes virtuais) como os desenvolvidos pelas grandes empresas, mas sim chatbots que fornecem informações básicas sobre as empresas. Por exemplo, uma empresa de consultoria pode precisar de um chatbot para apresentar seus produtos e serviços para novos clientes, informar horários de atendimento ou simplesmente fazer o primeiro contato com um potencial novo cliente. A tendência é que muitas empresas precisarão deste tipo de chatbot muito mais do que ferramentas complexas que requerem um investimento muito maior. Do ponto de vista do desenvolvedor/programador, o desenvolvimento de chatbots do zero complexos requer um conhecimento muito mais avançado na área de Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural, além de requerer recursos computacionais maiores.

Pensando nisso, o objetivo deste curso é apresentar a área de chatbots de maneira fácil e rápida para que você consiga desenvolver seus próprios chatbots! Ao final você terá as ferramentas necessárias para construir chatbots básicos que possam ser utilizados pelas empresas. Veja abaixo os projetos que você desenvolverá passo a passo:

• Chatbot básico para pedido de pizzas com a ferramenta Dialoflow, sendo integrada em um site web e também no Messenger do Facebook

• Conversar com a Eliza, que foi o primeiro chatbot da história desenvolvido em 1966! Usaremos o Python e o pacote chat da biblioteca NLTK (Natural Languagem Toolkit)

• Chatbot baseado em regras para conversar sobre diversos assuntos, também usando o Python e o NLTK

• Chatbot para pesquisa de textos em documentos: criaremos um pequeno crawler para extrair textos de páginas web, e depois, nosso chatbot será capaz de responder perguntas feitas pelos usuários sobre os textos! Também usaremos o Python e a técnica de TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) para fazer a filtragem do documentos

Este curso é categorizado como nível iniciante, ou seja, para quem está começando no mundo dos chatbots!

Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo você no curso! :)

What You Will Learn!

• Crie um chatbot básico para pedidos de pizza com o Dialogflow
• Implante os chatbots em sites web, no Facebook Messenger e utilizando a API Flask do Python
• Execute a Eliza no Python, que foi o primeiro chatbot da história
• Crie um chatbot para pesquisa textual de documentos, utilizando o modelo TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)
• Desenvolva um crawler básico para extrair textos de páginas web
• Entenda as oportunidades de mercado que a área de chatbot pode trazer para os profissionais de tecnologia da informação

Who Should Attend!

• Pessoas interessadas em aprender como construir seu próprio chatbot
• Alunos que tenham interesse em construir chatbots básicos de maneira fácil, rápida e sem conhecimentos avançados em Deep Learning
• Profissionais que desejam fornecer o serviço de chatbots para seus clientes
• Empresas que desejam implementar chatbots básicos em seus negócios
• Alunos de graduação e pós-graduação que estão estudando disciplinas ligadas a área de Inteligência Artificial

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