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O uso de IA pode aumentar muito a produtividade de quem escreve códigos de Python, seja na análise ou na ciência de dados. Neste artigo, mostramos como usar a IA do Google para agilizar a escrita de código através da interface do Colab.
Neste post, vamos explorar como utilizar o modelo de linguagem Gemini do Google para analisar demonstrações contábeis anuais da Eletrobras e extrair informações relevantes para tomada de decisão. Através de um código Python, vamos importar os dados direto da CVM, conectar com o Gemini e gerar resumos sobre as contas das demonstrações e perspectivas futuras sobre as finanças da empresa.
Realizar previsões de séries financeiras é uma tarefa inglória. Ainda mais quando utiliza-se uma variável tão errática quanto um índice de mercado. Mas, e se ao invés de utilizarmos modelos já conhecidos, fazermos o uso da IA Generativa? Neste exercício usamos Gemini, Python e técnicas de Engenharia de Prompt e Árvore de Pensamento para prever o Ibovespa.
Apesar de serem muito utilizados para compartilhar informações, os arquivos PDFs podem ser um empecilho para extrair dados. Neste artigo mostramos como usar IA para superar este desafio facilmente através do Python.
Modelos de IA Generativa podem ajudar na análise de dados tal como o Self Checkout do mercado: economizando tempo e recursos. Através de um AI Assistant integrado na dashboard, o usuário pode obter respostas para suas dúvidas sobre os dados de forma rápida e interativa. Neste exercício mostramos o caminho para adicionar Inteligência Articial na análise de dados usando Python Shiny.

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