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https://github.com/erichidekimiyahara/projeto_imersao_aula04

Opções para Tratamento Psicológico Gratuito para Vítimas das Enchentes no Rio Grande do Sul Contexto: Diante da recente catástrofe das enchentes que devastaram diversas cidades no Rio Grande do Sul, causando perdas materiais e emocionais significativas, este projeto surge como uma resposta à necessidade de suporte psicológico.
https://github.com/erichidekimiyahara/projeto_imersao_aula04

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Opções para Tratamento Psicológico Gratuito para Vítimas das Enchentes no Rio Grande do Sul Contexto: Diante da recente catástrofe das enchentes que devastaram diversas cidades no Rio Grande do Sul, causando perdas materiais e emocionais significativas, este projeto surge como uma resposta à necessidade de suporte psicológico.

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README

        

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# Tratamento Psicológico Gratuito para Vítimas das Enchentes no Rio Grande do Sul 2024🤕

### Sobre o projeto
Esse projeto foi desenvolvido durante a [`Imersão Dados_IA_2º_Edição`](https://cursos.alura.com.br/imersao), disponibilizada pela [`Alura`](https://www.alura.com.br/), mais especificamente, como desafio da aula 04. Nele, teve como objetivo, fornecer informações acessíveis e organizadas sobre opções de tratamento psicológico gratuito disponíveis para as pessoas que enfrentaram as enchentes no Rio Grande do Sul em 2024. A iniciativa visa auxiliar as vítimas a encontrarem o suporte necessário para lidar com o trauma, o estresse e outros desafios emocionais decorrentes dessa experiência traumática... Dentre algumas tecnologias apresentadas, estão: Gemini, Google AI Studio, Google Colab. Foi um projeto que pontuou sobre o impacto significativo de como as inteligências artificiais podem auxiliar aquelas pessoas.

![consulta](https://github.com/EricHidekiMiyahara/Projeto_Imersao_Aula04/assets/139871798/b5ad6cfb-2e41-47c2-894d-ac2b6e177022)
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### Descrição 👨‍💻
Inicialmente, para esse projeto foi utilizado duas técnicas de engenharia de prompt. A primeira chama-se "zero shot prompt", ou seja, não tem nenhum exemplo pronto para envio do prompt. A segunda chama-se "chain-of-thougt", ou seja, é uma cadeia de pensamentos ou um contexto bem introduzido para envio de um prompt. Essas duas técnicas foram explicadas e abordadas na Aula 02: Melhores técnicas em Engenharia de Prompt, da Alura. A codificação foi realizada por meio da linguagem Python, que foi usada no ambiente de desenvolvimento Jupyter Notebook, e que é do Google Colab. Essa codificação foi parcialmente explicada na Aula 4: Criando seu próprio chatbot com a Gemini API no Google Colab, da Alura. Por fim, para fins de pesquisa de como fazer os códigos foi usado o Google AI Studio, o Gemini e as aulas da Alura. Esses fins foram explicados na Aula 1: Mergulhando no Gemini, a IA do Google e na Aula 3: Explorando os parâmetros do Google AI Studio, da Alura.

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### Público-alvo 👥
* Pessoas desinformadas ou leigas sobre quais organizações ou instituições oferecem tratamento psicológico gratuito.
* Pessoas com familiaridade com a linguagem Python.
* Pessoas com familiaridade com o ambiente Jupyter Notebook.
* Pessoas com familiaridade com o Google Colab.
* Pessoas com familiaridade com o Google AI Studio.

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### Tecnologias usadas 🖥️
* Python
* Jupyter Notebook
* Google AI Studio
* Gemini

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### Observações 🔍
* Para uma melhor visualização do meu chatbot é necessário fazer o passo a passo dos códigos que estão disponíveis no arquivo "Desafio_Aula04.ipynb" desse repositório. Dessa forma, você vai ter que fazer as mesmas perguntas e ter as mesmas configurações do Google AI Studio. Porém, pode ser que o Google AI Studio dê uma resposta diferente. Portanto, é necessário você fazer todos aqueles procedimentos para a visualização das respostas do chatbot que criei.
* Você pode perguntar qualquer coisa relacionada a psicologia ou tratamento psicológico gratuito.
* O Google AI Studio, na sua versão 1.5 pro latest, não vai apresentar informações e dados de 2024, ou seja, o escopo das pessoas que sofreram com as enchentes atingindas no Rio Grande do Sul, não vai ser abordado por ele.

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### Conclusão 👨‍⚕️
Este projeto demonstrou o potencial do uso de inteligência artificial, através de técnicas de engenharia de prompt e plataformas como Google AI Studio e Gemini, para fornecer informações importantes sobre tratamento psicológico gratuito para vítimas de enchentes. Apesar das limitações atuais do Google AI Studio em acessar dados de 2024, o chatbot desenvolvido oferece um ponto de partida para conectar pessoas afetadas por desastres naturais com recursos de apoio psicológico. A acessibilidade da linguagem Python e a familiaridade com as plataformas utilizadas tornam este projeto um exemplo prático de como a tecnologia pode ser utilizada para o bem social, criando um impacto positivo na vida daqueles que mais precisam.