IA em ação: Tutoriais de IA

NESTA LIÇÃO, VOCÊ VERÁ...

Explore projetos práticos de inteligência artificial.
Praticar a modificação ou ampliação de soluções existentes

Com os tutoriais abaixo, você terá a chance de ver como tudo o que aprendeu pode ser usado em projetos reais. Mesmo que você já tenha visto algo semelhante antes, tente abordá-lo com novos olhos e poderá encontrar uma nova solução ou insight.

Juntos, dividiremos conceitos complexos em lições práticas e acessíveis, perfeitas para iniciantes e mentes curiosas prontas para construir com IA!

Você pode encontrar tutoriais baseados em sua plataforma e conceitos de aprendizagem seguindo as instruções abaixo. Eles incluem o SDG específico que o tutorial aborda, mas você ainda pode aprender os conceitos e aplicá-los independentemente do SDG que estiver abordando com o o projeto.

TUTORIAIS POR PLATAFORMA/IDIOMA

Estou usando o App Inventor e quero saber mais sobre...

Clique em cada aplicativo para ver o tutorial.

Aplicativo

O que você aprende

ODS

Tutor pessoal

Componente de chatbot de IA

Consciente da marca

detectar e ler texto em uma imagem
Integração de API

WeHeroes +

Integração da API da Lista Vermelha da IUCN
Componente de chatbot de IA

Detector de Plantas Invasoras

Classificação de imagens por máquina ensinável
Planilhas Google
Mapas, marcadores

Estou usando React e Javascript e quero aprender mais sobre...

Clique no aplicativo para ver o tutorial.

Aplicativo

O que você aprende

ODS

Ligue o interruptor

Chatbot com inteligência artificial
APIs

Estou usando Python e quero aprender mais sobre...

Clique no aplicativo para ver o tutorial.

Aplicativo

O que você aprende

ODS

RavenSight

bibliotecas programação
como importá-los e usá-los em o app

Estou usando Python e Streamlit e quero aprender mais sobre...

Clique em cada aplicativo para ver o tutorial.

Aplicativo

O que você aprende

ODS

Rastreador de crescimento

detecção de objetos em imagens
visão computacional com a biblioteca OpenCV

Detector de emoções por voz

usar um modelo de machine learning existente
detecção de emoções por meio da captura de fala

Qualidade da água do lago

criar um modelo de machine learning usando um conjunto de dados numéricos públicos
previsão da qualidade da água

inWORKsive

criar um conjunto de dados de texto/numéricos sintéticos
treinar um modelo de machine learning

Caminho da Justiça

Armazenamento de dados JSON
API de chatbot de IA

Estou usando o Google Earth Engine e quero saber mais sobre...

Clique no aplicativo para ver o tutorial.

Aplicativo

O que você aprende

ODS

Comparação de manguezais

sensoriamento remoto com imagens de satélite
detecção de mangue

RavenSight, da ex-aluna Ashlyn Gao

Ravensight é um aplicativo de tecnologia agrícola móvel que ajuda os agricultores urbanos a detectar anormalidades ambientais, rastrear o crescimento e prever a colheita. Ele fornece monitoramento em tempo real usando IA e visão computacionalinsights preditivos e alertas personalizados. Ele aborda SDG 2, Fome Zero.

Rastreador de crescimento

Este tutorial mostra como você pode usar algumas das bibliotecas sobre as quais Ashlyn falou em seu tutorial para criar aplicativos avançados. Saiba como usar a biblioteca openCV (visão computacional de código aberto) para identificar plantas em uma imagem e medir o comprimento de suas folhas. Ele aborda SDG 2, Fome Zero.

Flip the Switch
pela ex-aluna da Technovation Jessica Schmilovich

Flip the Switch é um aplicativo multiplataforma que apresenta citações motivacionais, conselhos com tecnologia de IA para reformular pensamentos negativos, acompanhamento diário do humor e desafios orientados por IA para elevar os usuários. Ele também fornece tendências semanais de humor e insights para apoiar a saúde mental.

Incluído no tutorial:

Crie telas React Native usando JavaScript
Usar axios para enviar a entrada do usuário para as APIs OpenAI e Gemini
Lidar com respostas e estado da API com ganchos React
Conecte os dados baseados no humor aos desafios impulsionados por IA

Ele aborda ODS 3, Boa saúde e bem-estar.

Aplicativo de voz e emoção inspirado no Oripal pela equipe SpesDojo

Este tutorial mostra como você pode usar um modelo de machine learning pré-treinado modelo de machine learning que detecta emoções em vozes para fornecer suporte e motivação para idosos que participam de um projeto de origami em grupo.

Tutor pessoal

Este tutorial mostra como você pode incorporar a IA generativa em o app. Este aplicativo de tutor pessoal usa o componente Chatbot do App Inventor para personalizar o aprendizado para cada usuário.

InWORKsive inspirado pela equipe BusinessGirls InWORKsive

inWORKsive é um aplicativo que usa um modelo de machine learning para fazer a correspondência entre funcionários com deficiência e empregadores. O modelo faz a correspondência com base nas acomodações que o funcionário precisa e que o empregador oferece.

Este tutorial usa o aplicativo da equipe inWORKsive que foi originalmente codificado no App Inventor e o transfere para um aplicativo web usando o Streamlit. O modelo é criado usando um Jupyter Notebook e mostra como criar um conjunto de dados sintéticos quando não há dados suficientes disponíveis.

Ele aborda ODS 8, Trabalho Decente e Crescimento Econômico.

JusticePath, da ex-aluna Anika Jha

O JusticePath é um exemplo de aplicativo que serve para tornar os direitos legais acessíveis a todos, a qualquer momento.

Ele inclui três recursos principais:

Recursos de amostra baseados em localização: Exibição automática de recursos baseados em países, levando em conta a localização do usuário
Banco de dados de direitos pesquisável: que funciona por meio da leitura de um arquivo JSON
Integração do chatbot: Usando o Hugging Face para o recurso de perguntas e respostas

Ele aborda ODS 16, Paz, justiça e instituições sólidas.

Qualidade da água do lago

Este tutorial mostra como você pode criar um modelo de machine learning com dados numéricos de qualidade da água e, em seguida, usá-lo para prever a qualidade da água em um lago para um determinado mês.

Ele aborda ODS 6, Água Limpa.

Aplicativo de qualidade da água

2 Vídeos

23:50

15:36

BrandAware

Este tutorial mostra como você pode usar uma combinação de APIs que usam IA para detectar texto em uma imagem e ler o texto. Um usuário pode verificar a etiqueta de uma marca antes de comprar para ver o quanto essa marca é sustentável. Ele aborda SDG 12, Consumo responsável.

Comparação de manguezais

Este tutorial mostra como você pode rastrear e visualizar o crescimento dos manguezais programação um aplicativo web usando o Google Earth Code Engine. O aplicativo analisa e cria composições de imagens de satélite da NASA para detectar e visualizar o crescimento dos manguezais. Você pode comparar o crescimento entre dois anos diferentes e ver como as áreas mudaram ao longo do tempo.

Ele aborda ODS 14, Vida debaixo d'água. Os manguezais são ecossistemas costeiros críticos que fornecem serviços essenciais para a qualidade da água e a saúde do planeta. Os manguezais atuam como filtros naturais de água, essenciais para a manutenção da biodiversidade marinha. Os manguezais armazenam de 3 a 5 vezes mais carbono por hectare do que as florestas terrestres. Seus densos sistemas de raízes estabilizam as linhas costeiras e oferecem proteção natural contra tempestades, tsunamis e erosão.

WEHeroes +

Este tutorial leva o aplicativo WEHeroes, criado pelas ex-alunas Giovanna e Arlen, um passo adiante. Aprenda a usar a API da IUCN para obter uma lista de espécies ameaçadas de extinção e, em seguida, use o componente ChatBot App Inventor para tornar as informações do site da IUCN mais adequadas à idade dos usuários mais jovens.

Detector de Plantas Invasoras

Este tutorial de 8 partes mostra como

reunir imagens para um conjunto de dados
treinar um modelo de machine learning no Teachable Machine para identificar plantas invasoras
adicionar o modelo a um projeto App Inventor
armazenar plantas classificadas em uma planilha do Google
Adicione os dados a um mapa usando marcadores e destacando pontos críticos de invasão

Ele aborda ODS 15, Vida na Terra.

Lista de reprodução

8 Vídeos