Estou criando uma solução para contagem de público em eventos de grande escala (ex: Carnaval, shows com 200K+ pessoas) usando drones e inteligência artificial. O objetivo é validar um MVP que combine:

- Vídeos captados por drones
- APIs de visão computacional (Google Vision, YOLOv8, Crowd Counting ou outras que você pode sugerir)
- Dashboard em tempo real para análise de densidade e segurança.

Principais requisitos técnicos:
1. Experiência com Python e frameworks de visão computacional (OpenCV, YOLOv8, TensorFlow/PyTorch).
2. Conhecimento em integração de APIs de IA (ex: Google Vision, Roboflow) e processamento de imagens/vídeos.
3. Familiaridade com drones (captura de vídeo, SDKs como DJI) e edge computing (opcional, mas desejável).
4. Capacidade de criar um dashboard simples (Streamlit, Power BI ou outro) para visualização de dados.

Entregáveis esperados:
• Sistema que processa vídeos de drones e retorna contagem de pessoas + heatmaps de densidade.
• Integração com pelo menos 1 API de visão computacional (ex: Google Vision).
• Documentação técnica e relatório de validação em evento-teste.

Por que participar deste projeto?
- Impacto real: sua solução será testada nos maiores eventos do Brasil.
- Oportunidade de trabalhar com tecnologias de ponta (IA generativa, edge computing).

Como se candidatar:
1. Envie seu portfólio (GitHub, projetos anteriores com IA/visão computacional).
2. Descreva brevemente sua abordagem para este MVP (ex: APIs escolhidas, modelo de ML).
3. Informe sua disponibilidade de tempo.

Objetivo do projeto: desenvolver um website de previsões esportivas com funcionalidades interativas, incluindo previsões de resultados de jogos, placares ao vivo, odds e mais. O sistema de previsões será alimentado por IA, visando alcançar uma taxa de precisão mínima de 85%. O site deve apresentar um painel que rastreia o desempenho da IA, mostrando taxas de precisão diárias, semanais e mensais.

Requisitos do projeto
1. Principais características
Previsões de IA:

O sistema deve gerar previsões para resultados de jogos com base em dados históricos e informações em tempo real.

A IA deve ser treinada para alcançar uma taxa de precisão mínima de 85%.

As previsões devem incluir:

• Resultado da partida (vitória, empate, derrota)
• Total de gols
• Odds para apostas

A IA deve ser treinada utilizando algoritmos de aprendizado de máquina com base nos dados fornecidos pela API SportMonks.

Painel de desempenho:

O website deve exibir um painel interativo mostrando a precisão da IA em tempo real.

Métricas de desempenho:

• Taxa de precisão diária, semanal e mensal.
• Número de previsões feitas, com previsões corretas e incorretas.
• Gráficos de desempenho (gráficos de linha ou de barras) para visualizar tendências de previsões.

O painel deve ser atualizado automaticamente à medida que as previsões são feitas e os resultados dos jogos são conhecidos.

Integração com a API SportMonks:

O site usará a API SportMonks para:

• Recuperar placares ao vivo dos jogos.
• Obter informações detalhadas sobre equipes, competições, jogadores e estatísticas de partidas.
• Buscar odds ao vivo.
• Utilizar dados históricos para treinar a IA e melhorar as previsões.

Interface do usuário:

O site deve ter um design responsivo, funcionando bem em dispositivos móveis e desktop.

Os usuários devem conseguir acessar facilmente:

• Placar ao vivo (atualizações de resultados)
• Odds e previsões de partidas futuras
• Previsões históricas
• Classificações de ligas
• Barra lateral para navegação rápida entre seções (Placar ao Vivo, Odds, Calendário, Classificações, Artilheiros, etc.)

2. Tecnologias e APIs
API SportMonks:

A API SportMonks será a principal fonte de dados. O freelancer precisará integrar essa API ao website para garantir que todos os dados, como placares ao vivo, odds e estatísticas de equipes/jogadores, estejam sempre atualizados.

Treinamento de IA (Aprendizado de Máquina):

Python será a linguagem preferida para treinar a IA, utilizando bibliotecas como TensorFlow ou scikit-learn.

Dados históricos fornecidos pela API SportMonks serão usados para treinar a IA com base em resultados de partidas anteriores, odds, forma das equipes e outros fatores estatísticos relevantes.

A IA deve ser treinada para prever resultados de jogos, visando uma taxa de precisão mínima de 85%.

O sistema deve ser capaz de aprender com novas partidas e ajustar previsões com base nos dados mais recentes.

Backend (Servidor):

Node.js ou Python (Flask/Django) podem ser usados para o desenvolvimento do backend.

O servidor irá:

• Conectar-se à API SportMonks para buscar dados.
• Processar dados históricos e utilizar modelos de IA para gerar previsões.
• Atualizar resultados e métricas de precisão no painel em tempo real.

Frontend (Interface do Usuário):

React ou Vue.js serão usados para construir a interface do usuário dinâmica e interativa.

A exibição de dados (como gráficos de desempenho, placares ao vivo e odds) será feita utilizando Chart.js ou D3.js para criar gráficos interativos.

3. Tarefas do freelancer
Integração da API SportMonks:

• Conectar o backend à API SportMonks para recuperar resultados de jogos ao vivo, odds e outras estatísticas de partidas.
• Exibir odds, resultados e estatísticas de partidas diretamente na interface do usuário.

Desenvolvimento do sistema de previsões de IA:

• Treinar a IA usando dados históricos de jogos (fornecidos pela API SportMonks) para prever resultados de partidas.
• A IA deve alcançar uma taxa de precisão mínima de 85%.
• Implementar a IA no backend para gerar automaticamente previsões para jogos futuros com base em dados ao vivo.

Desenvolvimento do painel:

• Criar um painel interativo que exiba o desempenho da IA.
• O painel deve exibir:
• Gráficos de taxas de precisão diárias, semanais e mensais.
• Estatísticas de precisão (número de previsões corretas/incorretas).
• Previsões históricas feitas pela IA.

Interface do usuário (UI):

• Desenvolver a interface do usuário usando React ou Vue.js para exibir dados de forma intuitiva.
• Garantir que a interface seja responsiva e fácil de navegar em dispositivos móveis e desktop.

Automatização e atualização de dados:

• Implementar lógica para garantir que o site seja atualizado automaticamente com novos resultados e previsões sem exigir que o usuário atualize a página (usando AJAX, WebSockets ou tecnologias em tempo real).

4. Expectativas e cronograma
Expectativas de desempenho: a IA deve alcançar uma taxa de precisão de 85% ou mais ao prever resultados de jogos.

Cronograma: definir um cronograma realista para o desenvolvimento, considerando a complexidade da integração da API, treinamento da IA e implementação da UI.

Testes: o freelancer deve testar as previsões da IA, fazer ajustes e otimizar o sistema para melhorar a precisão.

5. Recursos disponíveis
Documentação da API SportMonks: fornecer o link para a documentação completa da API SportMonks para que o freelancer possa se familiarizar.

Projeto: Sistema de Machine Learning para Refinamento Contínuo de Documentação Técnica

Olá, freelancers.

Estou buscando um profissional especializado em Machine Learning e Processamento de Texto para desenvolver um sistema que automatize e refine a construção de um documento técnico de um produto inovador.

Objetivo do projeto:
Criar um sistema de Machine Learning (ML) que:

• Analise, refine e estruture continuamente o documento técnico do produto conforme novas informações forem adicionadas.
• Atualize automaticamente os detalhes do documento sempre que houver novos conteúdos, mantendo a coerência e organização.
• Gere um arquivo estruturado e organizado com seções bem definidas, incluindo textos técnicos, desenhos simplificados, especificações do produto e outras informações essenciais.
• Mantenha um histórico de versões, permitindo revisões e refinamentos constantes.
• Utilize técnicas de NLP (Processamento de Linguagem Natural) para sugerir melhorias no texto, identificar redundâncias e aprimorar a clareza.

Requisitos técnicos:
• O sistema deve ser desenvolvido em Python com frameworks como TensorFlow, PyTorch ou Scikit-Learn.
• Capacidade de processar documentos de texto estruturados (Markdown, LaTeX ou Word).
• Implementação de algoritmos de aprendizado contínuo para melhorar a precisão e adaptação do modelo ao longo do tempo.
• Geração automática de diagramas simples para representar partes do projeto.

Diferenciais:
• Conhecimento em IA para Assistência Técnica e Documentação.
• Experiência com ChatGPT, GPT-4 Turbo ou modelos especializados em geração de texto técnico.
• Familiaridade com versionamento de documentos e integração com GitHub.

Se você tem experiência com Machine Learning aplicado a processamento de documentos, entre em contato com sua proposta. Estou aberto a sugestões de soluções e tecnologias que possam otimizar o fluxo de trabalho e aprimorar a documentação do meu produto.