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Este encontro Open edX destacará três apresentações, cobrindo análise de dados, extensões de plataforma e métodos para aproveitar a IA para simplificar o processo de criação de conteúdo.
A primeira apresentação será conduzida pelo Indian Institute of Management Bangalore, que apresentará uma visão geral perspicaz de sua experiência em análise de dados utilizando Panorama Analytics em seus programas profissionais na plataforma Open edX. Esta apresentação conduzirá os participantes pela jornada da instituição, desde a implementação inicial de ferramentas analíticas até a extração de insights valiosos e acionáveis que fortaleceram significativamente seus processos de melhoria orientados por dados. Ao partilhar as suas conclusões abrangentes, a equipa pretende destacar o impacto da análise detalhada de dados na melhoria da qualidade da educação online, mostrando as formas como os dados podem informar decisões estratégicas e promover um ambiente de aprendizagem e desenvolvimento contínuos.
A segunda apresentação será conduzida por Shahidh K Muhammad, cofundador da Blend-ed e um dos engenheiros fundadores da Hasura, que compartilhará insights sobre a integração do mecanismo GraphQL de código aberto da Hasura - com a plataforma Open edX, destacando sua versatilidade e benefícios para Micro Frontends (MFEs) e outros empreendimentos de desenvolvimento. Shahidh demonstrará como Hasura pode construir e enviar APIs e aplicativos com muita rapidez. Os participantes podem antecipar um mergulho profundo em como os recursos do Hasura podem ser usados para estender os recursos da plataforma Open edX definidos, expondo o banco de dados em um GraphQL seguro ou API REST por meio de configuração.
A terceira apresentação será feita por Amir Tadrisi, fundador da Cubite Technologies. Eles estão trabalhando em um projeto de IA para desenvolver um aplicativo RAG para integrá-lo à plataforma Open edX para criação de conteúdo. O POC é construído sobre, ollama, https://www.gradio.app/ e https://www.trychroma.com/ e langchain. A ideia por trás deste trabalho é aprimorar a criação de conteúdo para instrutores que utilizam LLMs. Como funciona? Você pode usar qualquer conteúdo online ou offline, passá-lo para o modelo e instruir que tipo de conteúdo de aprendizagem deseja criar a partir dele e o modelo fornecerá os resultados. A diferença entre esta implementação e ferramentas como ChatGPT é que este modelo utiliza apenas o conteúdo fornecido para a criação de conteúdo. Vários modelos podem ser usados para finalidades diferentes, por exemplo, Llama para codificação de conteúdo e Mistral para outros conteúdos.
Espero ver você lá!