PROMPT EVOLUTIVO. CHATGPT + Algoritmo GENÉTICO. INGRESSOS PARA CPBR15 SORTEIO. PARTICIPE

# Introdução ao Prompt Evolutivo

Visão Geral da Seção: Nesta seção, o palestrante introduz o conceito de Prompt Evolutivo ou Prompt Genético na construção de prompts para solução de problemas usando o chat GPT.

Conceito do Prompt Evolutivo

• O prompt evolutivo é uma técnica de otimização baseada no princípio da evolução biológica.

• Em vez de uma população biológica, utiliza-se uma população de soluções para um problema.

• O algoritmo genético é aplicado a essa população, gerando novas soluções e avaliando sua probabilidade de sucesso.

Funcionamento do Algoritmo Genético

• Um problema é passado para o chat GPT, que gera uma coleção inicial de soluções.

• Essas soluções são avaliadas por um analisador que verifica sua probabilidade de sucesso.

• Com base nessa verificação, as melhores soluções são ranqueadas e combinadas em um laboratório utilizando mutações percentuais.

• Esse processo é repetido várias vezes até se obter uma solução campeã.

# Sorteio de Ingressos para a Campus Party Brasil 15

Visão Geral da Seção: Nesta seção, o palestrante anuncia um sorteio especial para os seguidores do canal, oferecendo dois ingressos gratuitos para a Campus Party Brasil 15.

Detalhes do Sorteio

• Como embaixador da Campus Party Brasil, o palestrante está sorteando dois ingressos no valor de R$400 cada.

• A Campus Party Brasil é um festival de inovação, tecnologia e entretenimento.

• Para participar do sorteio, os interessados devem se inscrever no canal, curtir o vídeo e deixar um comentário.

• O sorteio será realizado em uma data específica e os vencedores serão anunciados no perfil do palestrante no Instagram e no YouTube.

Conclusão

O prompt evolutivo ou prompt genético é uma técnica de otimização que utiliza o algoritmo genético para gerar soluções para problemas utilizando o chat GPT. Esse método envolve a geração de uma população inicial de soluções pelo chat GPT, a avaliação dessas soluções por um analisador, a combinação das melhores soluções através de mutações percentuais e a repetição desse processo até se obter uma solução campeã. Além disso, foi anunciado um sorteio de ingressos para a Campus Party Brasil 15 para os seguidores do canal.

# Armazenamento Global e Perfis

Visão Geral da Seção: Nesta seção, o palestrante discute a criação de um espaço de armazenamento global simulado e a definição de dois perfis: analisador e geneticista.

Criação do Espaço de Armazenamento Global

• O palestrante está simulando um espaço de armazenamento global chamado "problema" para guardar informações sobre o problema em questão.

• Além disso, ele também cria espaços de armazenamento globais chamados "soluções" e "melhores soluções", onde serão armazenadas as soluções criadas ao longo dos passos do algoritmo genético.

Perfil do Analisador

• O perfil do analisador atua como consultor do problema.

• Ele avalia as soluções em ordem decrescente de sucesso, calcula probabilidades de sucesso, resume prós e contras e transfere as melhores soluções para o espaço "melhores soluções".

Perfil do Geneticista

• O perfil do geneticista combina as melhores soluções existentes e realiza mutações.

• A combinação gera novas soluções filhas, que são adicionadas ao espaço "soluções".

• A radicalidade da mutação é determinada por uma taxa de aleatoriedade.

# Definindo o Problema e Executando o Processo

Visão Geral da Seção: Nesta seção, o palestrante fala sobre a definição do problema específico abordado no vídeo e descreve como executar o processo completo.

Definindo o Problema

• O palestrante define o problema como a necessidade de encontrar um título curto e criativo para um vídeo que utiliza a teoria do algoritmo genético na resolução de problemas usando o chat GPT.

• Ele menciona que o título atual é "Pronto Evolutivo: Chat GPT com Algoritmo Genético na Resolução de Problemas".

Executando o Processo

• O processo começa com a criação de três soluções iniciais para o problema definido.

• Essas soluções são avaliadas, ranqueadas e passadas para o perfil do geneticista.

• O geneticista combina as melhores soluções e gera novas soluções filhas através da mutação genética.

• Esse processo é repetido até obter as melhores soluções finais.

# Conclusão

Visão Geral da Seção: Nesta seção final, o palestrante conclui sua explicação sobre o processo do algoritmo genético aplicado à resolução de problemas.

• Ao seguir os passos descritos anteriormente, é possível chegar às melhores soluções para um determinado problema utilizando o algoritmo genético.

• A combinação das melhores soluções existentes e a introdução de mutações permitem explorar diferentes possibilidades e encontrar resultados mais eficientes.

• O palestrante enfatiza que esse processo pode ser aplicado em diversos contextos, não se limitando apenas ao exemplo apresentado no vídeo.

# Introdução ao Algoritmo Genético

Visão geral da seção: Nesta seção, é introduzido o conceito de algoritmo genético e como ele pode ser aplicado para resolver problemas. O palestrante explica a estrutura básica do algoritmo e destaca a importância de identificar o problema e criar soluções simples.

Criando Variáveis para Armazenar Habilidades e Problemas

• É possível criar variáveis para armazenar habilidades delimitadas em um perfil específico.

• Identificar o problema dentro das tags "problema" e armazená-lo em uma variável.

• Escrever três soluções extremamente simples para o problema e armazená-las no espaço global de armazenamento simulado.

Executando o Algoritmo Genético

• Repetir várias vezes o processo do algoritmo genético.

• Utilizar as ações do perfil analisador para verificar a probabilidade de sucesso de cada solução.

• Ranquear as soluções com base na probabilidade de sucesso.

• Usar as melhores soluções para criar cruzamentos e mutações que gerem novas soluções.

# Exemplo Prático: Aumentando a Audiência Feminina no YouTube

Visão geral da seção: Nesta seção, é apresentado um exemplo prático de como aplicar o algoritmo genético para aumentar a audiência feminina em um canal do YouTube. O palestrante descreve o problema e as possíveis soluções geradas pelo algoritmo.

Identificando o Problema e Gerando Soluções

• O problema é a baixa adesão do público feminino em um canal do YouTube.

• O algoritmo identifica o problema como "aumento de audiência feminina" e gera três possíveis soluções.

• As soluções propostas são: criar conteúdo voltado para o público feminino, colaborar com criadores de conteúdo populares por mulheres e investir em publicidade direcionada para mulheres no YouTube e outras plataformas de mídia social.

Análise das Soluções

• O analisador avalia as soluções e calcula a probabilidade de sucesso para cada uma delas.

• As probabilidades de sucesso são: 70% para criar conteúdo voltado para o público feminino, 60% para colaborar com criadores de conteúdo populares por mulheres e 50% para investir em publicidade direcionada.

Aplicando Cruzamentos e Mutações

• O perfil geneticista realiza cruzamentos e mutações nas melhores soluções, gerando uma nova população de soluções.

• A nova população é analisada novamente pelo analisador, que determina quais são as melhores soluções.

• Ao final do processo, serão obtidas oito novas soluções que representam a evolução genética da audiência feminina no canal do YouTube.

Conclusão

O algoritmo genético é uma abordagem eficaz para resolver problemas e encontrar soluções otimizadas. No exemplo prático apresentado, foi possível identificar o problema da baixa adesão do público feminino em um canal do YouTube e gerar possíveis soluções por meio do algoritmo genético. A análise das soluções e a aplicação de cruzamentos e mutações permitiram evoluir as soluções e buscar uma maior audiência feminina.

Processo Genético para Melhores Soluções

Visão Geral da Seção: Nesta seção, o palestrante discute o processo genético para encontrar melhores soluções.

Execução do Processo Genético

• O palestrante possui três soluções iniciais com 72% de probabilidade de sucesso.

• Ele executa um processo genético novamente, misturando as melhores soluções e realizando mutações.

• Após a análise, ele obtém 8 novas soluções com diferentes probabilidades de sucesso.

Identificação da Melhor Solução

• Uma das novas soluções é identificada como tendo 75% de probabilidade de sucesso.

• O palestrante decide realizar mais uma rodada do processo genético combinando o geneticista e o analisador ao mesmo tempo.

• A última análise será considerada como a solução vencedora.

Resultados Obtidos

• Após a última iteração, são encontradas várias soluções com probabilidades de sucesso entre 81% e 84%.

• O palestrante descreve em detalhes a melhor solução encontrada, incluindo sua implementação e prós e contras.

Critérios de Sucesso e Genética Evolutiva

Visão Geral da Seção: Nesta seção, o palestrante aborda os critérios de sucesso utilizados no processo genético e explica os conceitos relacionados à genética evolutiva.

Definição dos Critérios de Sucesso

• Os critérios de sucesso são estabelecidos levando em consideração a relevância, viabilidade e eficácia das soluções.

• É possível perguntar ao analisador quais são os critérios específicos utilizados.

Cruzamento e Mutação das Soluções

• O processo genético envolve o cruzamento, que combina características das soluções, e a mutação, que introduz variações.

• O palestrante mostra os critérios de cruzamento e mutação baseados na genética e biologia evolutiva.

Repetição do Processo Genético

Visão Geral da Seção: Nesta seção, o palestrante discute a repetição do processo genético para melhorar as soluções encontradas.

Repetição do Processo Genético

• Para melhorar as soluções encontradas, é possível repetir o processo genético várias vezes.

• O palestrante utiliza um loop para executar o geneticista e o finalizador em sequência por 20 vezes.

Resultados Obtidos

• Após 20 iterações, são obtidas soluções com uma probabilidade de sucesso de 84%.

• O palestrante descreve a solução vencedora em detalhes, incluindo sua implementação e prós e contras.

Descrição da Solução Final

Visão Geral da Seção: Nesta seção, o palestrante descreve a solução final encontrada pelo processo genético.

Descrição da Solução Vencedora

• O palestrante solicita ao analisador que descreva em detalhes a implementação da solução final.

• Também são fornecidos os prós e contras da solução, bem como uma análise SWOT.

Considerações Finais

Visão Geral da Seção: Nesta seção, o palestrante faz algumas considerações finais sobre o processo genético.

Repetições Adicionais

• O palestrante menciona que é possível realizar mais repetições do processo genético para melhorar ainda mais as soluções.

• No entanto, é importante ter cuidado para evitar travamentos ou problemas de desempenho.

Resultados Obtidos

• O palestrante mostra a solução final encontrada pelo algoritmo genético, incluindo todos os detalhes e análises realizadas.

Essa estrutura permite uma visão geral clara do conteúdo abordado no vídeo e facilita o estudo do mesmo.