| Processo: | 20/14348-2 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico |
| Data de Início da vigência: | 01 de janeiro de 2021 |
| Data de Término da vigência: | 31 de março de 2021 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
| Pesquisador responsável: | Aguinaldo Pereira da Silva |
| Beneficiário: | Alexandre Teixeira |
| CNAE: |
Consultoria em tecnologia da informação Atividades de teleatendimento Atividades de cobrança e informações cadastrais |
| Vinculado ao auxílio: | 18/15378-2 - Plataforma de autoatendimento baseada em nuvem usando protocolo aberto de comunicação e aderente às novas regulamentações de proteção de dados pessoais, AP.PIPE |
| Assunto(s): | Autoatendimento |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Auto-atendimento | Bot | Protocolo de computação | Sistemas de Computação |
Resumo RESUMO do trabalho a ser desenvolvido:1. Desenvolvimento do Chatbot, com a especificação e implementação dos seguintes elementos:1.1. respondente, que é a parte que desempenha o papel de interface entre as principais rotinas do chatbot e o usuário;1.2. classificador, que é a parte que faz a ligação entre o respondente e o graphmaster;1.3. graphmaster, que organiza o conteúdo do cérebro, armazenando e retendo os algoritmos de correspondência de padrões;2. Desenvolvimento de API (Application Programming Interface) para integração.Este bolsista será responsável por colaborar com o desenvolvimento dos seguintes componentes do desenvolvimento do Chatbot, com a especificação e implementação do respondente, do classificador, do graphmaster, e da API (Application Programming Interface) para integração entre as plataformas.Além disso, o Bolsista 3 irá pesquisar e desenvolver na prática, novas habilidades integrando conceitos como:1.Técnicas de comunicação e interação entre humanos e computadores;2. Partes constituintes de um chatbot, ou seja, (1) respondente; (2) classificador; e (3) graphmaster;3. Técnicas de Deep Reinforcement Learning (DRL ou Aprendizagem por Reforço Profundo);4. Técnicas de Aprendizado Profundo (Deep Learning);5. Técnicas de Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning);6. Desenvolvimento de API (Application Programming Interface).Espera-se que o bolsista tenha uma das seguintes formações Engenharia de Computação ou Ciência da Computação ou Análise e Desenvolvimento de Sistemas, com no mínimo cinco anos de experiência, preferencialmente cursando mestrado ou doutorado. O perfil esperado de tal bolsista inclui o conhecimento nas seguintes áreas: Inteligência Artificial e Machine Learning. É desejável também que o bolsista tenha as seguintes habilidades: Bom relacionamento interpessoal (imprescindível); Trabalhar em equipe (imprescindível); Conhecimentos de Metodologias Ágeis (imprescindível); Conhecimentos de Design Thinking (desejável); Conhecimentos de LGPD (diferencial).Esse bolsista será estimulado a assumir diversas responsabilidades e adquirir novas competências, iniciando com a capacitação nas tecnologias envolvidas no projeto e participando em conjunto com bolsistas com outras formações e experiências.Outros entregáveis que deverão ser produzidos incluem: relatórios de atividades, relatórios de pesquisa, documentos de especificação, documentação dos procedimentos, entre outros. Espera-se também que seja produzido, sob orientação do Pesquisador Responsável, pelo menos uma produção técnico-científica, ou em formato de artigo ou relato técnico para submissão em evento ou periódico científico. | |
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