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[Projeto] desafio final

Para a realização deste desafio, optei por adaptar a infraestrutura sugerida e executar a solução no Google Colab, utilizando um modelo acessado por API em vez de um modelo local em IDE. Essa decisão foi tomada para manter o foco no objetivo principal da atividade, que foi a construção da lógica completa do fluxo proposto: leitura do arquivo .txt, armazenamento em lista, envio das resenhas para a IA, retorno estruturado em JSON, conversão para lista de dicionários em Python e consolidação final das análises. Dessa forma, consegui praticar os conceitos centrais do desafio de forma funcional e consistente, preservando a proposta técnica da atividade, ainda que com uma adaptação no ambiente de execução.

https://github.com/Moquiuti/python-inteligencia-artificial-aplicada/blob/main/desafio_final.ipynb

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Olá, Leandro!

É ótimo ver que você está adaptando o desafio final para o Google Colab e utilizando um modelo acessado por API. Isso demonstra flexibilidade e criatividade na abordagem dos problemas, o que é uma habilidade valiosa em programação.

Pelo que você descreveu, parece que você conseguiu seguir bem as etapas do desafio. Sua abordagem de manter o foco na lógica do fluxo proposto é muito válida e, na prática, o importante é que você consiga atingir os objetivos do desafio.

Se você está preocupado com a adaptação para o Google Colab, saiba que muitos desenvolvedores fazem isso para aproveitar os recursos de computação em nuvem que o Colab oferece. Além disso, o uso de APIs para acessar modelos é uma prática comum na indústria, especialmente quando se trata de modelos de IA que podem ser pesados para rodar localmente.

Espero ter ajudado e bons estudos!

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