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| 1 | +(0:00) Então, vou explicar o que é o quantum graph. (0:04) E o primeiro porquê do nome, né? (0:07) O nome é por quê? Porque eu quero, futuramente, não ter nenhum projeto ainda em andamento, (0:13) eu estou ainda aprendendo a parte de computação quântica, né? (0:18) Então, eu quero muito aprender e colocar isso em prática. (0:22) Futuramente, nós vamos acessar computadores quânticos na nuvem, (0:28) provavelmente, né? Algo desse tipo. |
| 2 | +(0:31) Usaremos computadores quânticos para referência rápida ou baixa latência em nossos sistemas, né? (0:38) Então, essa é uma parte que eu quero aprender. (0:40) O graph, né? De grafo, vem da teoria dos grafos. (0:44) É uma das teorias que eu gosto muito, né? (0:48) Acho muito interessante e eu uso e aplico. |
| 3 | +(0:52) Isso, sim, está aplicado na prática em sistemas agênticos, (0:56) sistemas de inteligência artificial, de multiagentes. (0:59) Eu uso um framework chamado Link Graph. (1:04) Esse framework é muito bom para criação de agentes e tudo. |
| 4 | +(1:10) E agora estou indo para usar esse Link Graph, (1:15) para usar essa aplicação via Python puro, front scratch, do zero, (1:25) ao invés de usar um framework. (1:28) Mas, ainda assim, eu tenho grande apreço pela teoria dos grafos. (1:32) Não somente pela criação de sistemas agênticos, (1:35) mas também como base de dados, como banco de dados em grafo. |
| 5 | +(1:40) Nós temos vários bancos de dados em grafo, (1:43) como o Neo4j, que é o mais conhecido deles. (1:48) E é muito eficiente, inclusive, para graph reg, (1:52) e alocações de vários documentos, (1:56) e a correlação entre os relacionamentos, (1:59) entre as entidades, nossos documentos, etc. (2:02) Então, esse é o porquê do nome. |
| 6 | +(2:05) Agora vamos para os serviços e o que a empresa faz em si. (2:10) A Quantum Graph é uma empresa que está em fase de início. (2:17) Ela tem um cliente fixo. |
| 7 | +(2:21) Esse cliente fixo, na verdade, é via contrato indireto (2:25) com a SysManager. (2:28) O contrato indireto é a empresa Quantum Graph (2:32) presta serviço para a SysManager, (2:36) que a Quantum Graph presta serviço para a Globo, (2:40) mas com o nome de SysManager, (2:42) por ser o contrato indireto. (2:47) Então, eu presto serviço para esse cliente (2:52) como projeto de consultoria de ciência de dados, (2:55) sou consultor de ciência de dados sênior, (2:59) e eu aplico essa... (3:04) o conceito de criação de modelos de Machine Learning. |
| 8 | +(3:08) Nós criamos modelos de Machine Learning na empresa, (3:12) segmentação. (3:13) Estamos nos focando, por ser o cliente, (3:16) ser a Globo, o cliente final, ser a Globo. (3:19) Estamos nos focando em dados de publicidade. |
| 9 | +(3:24) Então, muita segmentação de clientes, (3:26) recomendações de serviços e produtos da Globo, (3:29) seja horário, alguma propaganda (3:33) entre os horários que a Globo tem de televisão, (3:38) como também propagandas dentro dos serviços dele, (3:41) como algumas propagandas dentro da... (3:46) do Big Brother Brasil, (3:48) e outros grandes serviços que a Globo também tem (3:52) de hospedar tempo de esportes, futebol, (3:57) tem agora de golfe, a Fórmula 1 que chegou também, (4:02) voltou para a Globo e etc. (4:07) Então, trabalhamos muito com segmentação (4:10) e recomendação, modelos que fazem (4:14) recomendação e segmentação de clientes, (4:16) identificação, experimentação também, (4:19) e também a parte de criação de tudo isso também (4:23) via sistema agêntico de ar. (4:27) Sistema de agênticos de ar, (4:30) onde nós usamos tanto modelos (4:36) proprietários, quanto modelos (4:39) open source, open weights também, como o Lama, (4:43) como o Gwen, (4:47) e outros modelos também open source. |
| 10 | +(4:50) E nós criamos esses funções agênticos (4:53) também para recomendação, nós conseguimos também (4:58) produtos internos para a própria Globo, (5:00) para automatizar diversas tarefas deles, (5:04) como identificação dos pensadores do serviço Globo, (5:11) em base de dados, muitos dados sensíveis, (5:14) identificação dos clientes deles (5:19) pelo nome, onde nós criamos (5:21) um banco de dados vetorial que vai caçar o nome (5:25) dos clientes e vai ver se bate (5:29) com outra base de dados e conseguimos fazer (5:32) uma melhor manejo das bases de dados sensíveis da Globo (5:37) e de outras bases de dados também. (5:40) Então, esses são os serviços que englobam o trabalho. (5:45) Serviço de Ciência de Dados (5:47) e Engenharia de Ar, no mais alto nível (5:52) mais avançado possível, pois o profissional que sou eu (5:56) Davi Samor, presta serviço a nível sênior. |
| 11 | +(6:00) Então, tem um (6:04) interesse em estruturar (6:07) essa parte do GitHub (6:12) para poder estar de acordo (6:16) com os serviços que a empresa presta. (6:20) Então, esse GitHub page tem que estar (6:24) coberto com essas informações. (6:28) Eu vou te passar alguns links também, (6:31) que é o link tanto da pessoa que trabalha na empresa, (6:35) por enquanto é uma empresa de apenas um homem, ou seja, somente eu trabalho. |
| 12 | +(6:40) Eu vou te passar o link do meu LinkedIn, (6:44) do meu GitHub pessoal, o GitHub (6:47) da empresa, o link do GitHub da empresa (6:53) que é a Quantum Graph (6:56) e agora vamos voltar um pouco de como é que eu quero (6:59) o site, o website, como é que ele tem que ficar. (7:03) O website é para ser extremamente futurístico. (7:07) Tá bom? (7:10) O cliente vai passar o cursor do mouse, vai descer (7:15) a página e ele tem que se sentir como se estivesse (7:18) num universo de grafos, onde ele está (7:23) dentro de um grafo e que cada nó desse grafo (7:27) é um tipo de serviço que a empresa presta. |
| 13 | +(7:31) E aí ele clica, por exemplo, ele está lá e ele clica na página (7:35) ele clica nesse grafo e esse grafo todo é em 3D, tá? (7:38) Ele é em 3D e ele muda, quando você abaixa a página (7:43) ele muda, ele vai modificando, ele vai mudando (7:46) de forma interativa, tá? Durante toda a página. (7:51) Aí ele clica, por exemplo, no grafo, tem outro grafo que é a empresa. (7:56) Aí dentro desse grafo tem vários nós, aí tem o nó sobre (8:00) tem o nó serviços (8:03) tem o nó clientes, tem diversos nós (8:07) lá que ele pode clicar para conhecer a empresa. |
| 14 | +(8:11) Depois tem outro grafo e aí sempre que ele clica em um grafo (8:15) esse grafo se expande (8:19) e ele consegue clicar nos nós desse grafo. (8:23) A cor do universo desses grafos (8:27) dessa webpage vai ser similar ao que (8:31) ao logo da empresa, tá? Eu vou mandar as cores (8:35) então as cores vão ser similares àquelas cores que eu vou te mandar. (8:39) Aí você vai usar como referência essa imagem. |
| 15 | +(8:44) Aí ele clica no botão (8:47) voltar para sair daquele grafo. (8:50) Aí ele volta e vai ver todos os outros grafos e vai clicar no nó (8:56) de produtos, por exemplo, ou serviços (8:59) especializados. Aí vai clicar machine learning (9:02) o que nós podemos trabalhar com machine learning dentro da empresa para ele (9:07) a engenharia de ar (9:11) vai ter também outros subgrafos e dentro de machine learning (9:15) também terá outros subgrafos também. |
| 16 | +Para saber a machine learning (9:19) aí tem, por exemplo (9:24) previsão e (9:26) aí tem (9:31) aí dentro de cada subgrafo (9:33) vai ter o serviço, por exemplo (9:37) de machine learning vai ter regressão, classificação e vai explicar de forma (9:42) voltada ao negócio, o que é cada coisa. (9:46) E dentro de engenharia de ar também vai ter uns lá falando (9:50) sistema de ar, chatbots, sistemas agênticos (9:54) banco de dados em grafo, reg (9:58) entre outros também. Quero que sejam bem (10:02) interessantes essas páginas. |
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