Como funciona a autenticação com Facebook e com o Google

Com tantos sites e aplicações disponíveis no mundo digital hoje, muitas vezes, para utilizar os serviços e/ou acessar seus conteúdos, é necessário possuir um cadastro. Imagine a quantidade de senhas a serem gerenciadas para cada site e aplicação, se cada vez que queira acessar algo novo, ter que criar um novo cadastro? Ou criar e gerenciar novas senhas? Até porque esse numero elevado de senhas, desgasta o usuário em questão de criatividade, e muitos acabam utilizando senhas fracas, e ou também utilizando a mesma senha para mais de uma aplicação.

Hoje, muitas dessas aplicações, dispõe da opção de realizar o login por uma conta Google ou também uma conta de Facebook. Tanto o Google quanto o Facebook, utilizam de um protocolo de autorização chamado OAuth, para liberar acesso limitado aos dados do usuário e ao acesso a suas APIS.

Mas como o OAuth funciona?  

O QUE É O OAUTH?

Primeiramente, vamos entender o que o OAuth é realmente. Ele é um protocolo de autorização para APIS WEB, e tem por objetivo permitir que aplicações Client, acessem recursos protegidos, em nome de um usuário, e sem expor suas credenciais. Ele fornece um fluxo de autorização para aplicações web e desktop e para dispositivos móveis.

Em um exemplo simples, em um site que permita Login com o Google, o Web Service dessa aplicação, solicita que o usuário, dê permissão para ler seu perfil do Google, para que o Web Service, possa acessar e copiar informações desse perfil, afim de facilitar a vida do usuário, que por sua vez não precisará informar alguns dados de cadastro, já que os mesmo foram reaproveitados do seu perfil do Google.

COMO ELE FUNCIONA?

De uma forma geral, o OAuth fornece aos clientes, um acesso seguro aos recursos do servidor, em nome do proprietário do recurso. Para isso, ele especifica um processo de autorização, que solicita ao proprietário, acesso de terceiros a seus recursos, sem compartilhar suas credenciais. Há também uma questão a se levantar, sobre segurança, pois com a utilização das contas do Google ou Facebook, ou demais, as questões de segurança são de responsabilidades dos mesmos.

Quando o proprietário autoriza o acesso, o OAuth, retorna um Token de acesso, para que o terceiro que solicitou, obtenha somente as informações e recursos liberados.

O OAuth, define quatro principais papéis:

  • Proprietário do Recurso: É o usuário que autoriza que uma aplicação terceira, tenha acesso a sua conta. Esse acesso é limitado ao “escopo” da autorização concedida, como por exemplo, o acesso liberado as informações são somente para leitura, nesse caso, a aplicação terceira só consegue buscar os dados, mas nunca modifica-los.
  • Cliente: É a aplicação de terceiros, que deseja acessar a conta do usuário. Para isso, ela deve ser autorizada pelo usuário, e essa autorização será validada pela API.
  • Servidor de Recurso: Basicamente, o servidor de recurso, é aonde ficam hospedadas as contas de usuário protegidas.
  • Servidor de Autorização: Nesse servidor, é verificado a identidade do usuário que está concedendo o acesso a sua conta, e de onde serão emitidos os Tokens de acesso, caso a validação do usuário seja efetuada.

Fluxo do OAuth

  • Primeiramente a aplicação solicita ao usuário, autorização para acessar os recursos do serviço em que ele possui conta cadastrada.
  • Caso o usuário autorize, será enviado para o provedor de serviços do usuário, Google, Facebook, ou outros, informando sua identidade, ou seja, que aplicação está solicitando o acesso, a uri de redirecionamento, para onde a aplicação será redirecionada caso haja a autorização, o tipo de resposta esperada, geralmente é um código, e o nível de acesso que a aplicação está solicitando. Veja um exemplo abaixo:
    • https://minhaaplicacao.com/v1/oauth/authorize?response_type=code&client_id=CLIENT_ID&redirect_uri=CALLBACK_URL&scope=read
  • Em seguida a aplicação solicitará ao servidor de autorização, um Token de acesso, utilizando sua própria identificação, ou seja, a aplicação deve dizer quem ela é, e utilizando a concessão recebida do usuário.
  • Na API, será verificado a identidade da aplicação que solicita o acesso, e a concessão de acesso dada pelo usuário, e se validadas as duas informações, será emitido um Token de acesso para a aplicação.
  • Agora com o Token em mãos, a aplicação solicitará o recurso ao servidor de recursos.
  • Se o Token for validado pelo servidor de recursos, o mesmo fornecerá o acesso para a aplicação.

Esse fluxo apresentado, pode variar dependendo do tipo de concessão de autorização que foi definido. Mas de maneira geral, o processo segue dessa forma. Importante salientar que o provedor dos dados, Google, Facebook, entre outros, deve confiar, conhecer o provedor OAuth, porque caso não seja de conhecimento dos provedores, o Token apresentado pelo OAuth para acessar as informações será rejeitado.

Autor: Anderson Luis Massens Ramos

Referências

https://pt.wikipedia.org/wiki/OAuth

https://www.digitalocean.com/community/tutorials/uma-introducao-ao-oauth-2-pt

https://support.google.com/a/answer/162106?hl=pt-BR

https://pt.stackoverflow.com/questions/123777/oauth-o-que-%C3%A9-qual-sua-finalidade

https://www.profissionaisti.com.br/2019/07/seguranca-introducao-ao-protocolo-de-autorizacao-oauth/

Consumo de APIs IBM Watson

O consumo e desenvolvimento de serviços de cloud têm tornado cases de inovação cada vez mais presente no meio tecnológico. O Ibm Watson têm como objetivo salientar e prover serviços utilitários de cloud como API utilizando como viés, ferramentas cognitivas.

Bem como as demais plataformas que provém este tipo de serviço do mercado, o Ibm Watson promove facilidades de usabilidade quanto ao consumo de seus serviços.

ABORDAGENS DO IBM WATSON

Dentro das possibilidades de utilização do Whatson, podemos encontrar as seguintes ferramentas:

Natural language understanding (compreensão da linguagem natural):

Neste algoritmo disponibilizado, podemos extrair de um texto emoções, contextos, entidades e relações.

  • Personality Insights (Insights de personalidade) Identifica traços psicológicos de mídias tradicionais ou sociais que determinam decisões de compra, intenção e traços comportamentais; utilizado para melhorar as taxas de conversão.
  • Speech to Text (Fala em Texto) Utilizado para converter voz em texto.
  • Text to Speech (Texto para fala) Utilizado para converter texto em voz.
  • Visual Recognition (reconhecimento visual) extrai sentido de imagens. Aponta suas especificidades com base em uma fonte de cognição já ensinada. Salienta o sentido da imagem.
  • Watson Assistant (Assistente watson) ajuda na construção de uma interface de conversação. Utilizado geralmente em Chatboots.

Todas essas possibilidades de algoritmos e aplicabilidade estão disponíveis como serviço. Todas essas modalidades possuem categorias precificadas entregando mais funcionalidades conforme o plano de cobrança escolhido.

CONSUMINDO A API DO WATSON NA PRÁTICA

Como uma forma prática de disponibilizar os recursos da cloud da IBM, a empresa oferece duas maneiras de consumir seus algoritmos:

  • IBM Watson Studio: O IBM Watson Studio é uma maneira robusta e simples de desfrutar dos recursos da IBM Cloud. Com ele temos o poder de interagir com os recursos do Watson de uma maneira mais amigável sem contato com código. É possível também criar projetos e treinar modelos de dados para contemplar recursos de aprendizado de máquina.
Figura 1 – Exemplo de reconhecimento de imagem do IBM Watson

Consumo da API do Watson: Podemos também utilizar o Watson gerando uma chave de acesso para, juntamente com uma requisição HTTP, utilizar os recursos disponibilizados. Desta maneira, podemos ter um cenário de possibilidades mais abrangente e customizável. Para tal, neste artigo iremos utilizar uma biblioteca desenvolvida pela IBM na plataforma NodeJs.

UTILIZANDO API DO WATSON

Para fazer a utilização de qualquer recurso do watson programaticamente, como dito anteriormente, precisamos gerar uma chave de acesso do recurso que queremos utilizar. Vamos utilizar como exemplo o recurso de interpretação de linguagem natural. Essa chave pode ser gerada na página do recurso na ibm cloud.

Figura 2 – Exemplo de geração de credenciais

É possível fazer o download do arquivo de credenciais para respectiva utilização. Após esse processo, podemos criar um projeto node básico e instalar a biblioteca watson-developer-cloud. E com o seguinte exemplo de código, podemos realizar uma chamada simples para a API do Watson.

Figura 3 – Exemplo de chamada de API do Watson em NodeJs

Com esse simples exemplo, é possível extrair de um texto suas principais palavras. Esse e outros métodos de construção de um resultado cognitivo estão entre as principais funcionalidades do IBM Watson.

Autor: Cesar Lemos

Referências:

https://medium.com/cwi-software/ibm-watson-ii-desenvolvendo-uma-api-com-watson-assistant-node-js-5ea6212f293

https://medium.com/cwi-software/ibm-watson-i-watson-assistant-71532381de25

https://www.ibm.com/br-pt/cloud/watson-studio/details

https://www.npmjs.com/package/watson-developer-cloud

O que é e como funciona o React e o Redux?

Bibliotecas são um conjunto de funções, métodos e objetos que tem como objetivo facilitar e tornar mais rápido o desenvolvimento de aplicações, não sendo necessário recriar as funções todas as vezes que estas forem necessárias, é importante lembrar que uma biblioteca normalmente é menos complexa, e mais flexível que um framework.

React

O React é “uma biblioteca JavaScript declarativa, eficiente e flexível para a criação de interfaces de usuário (UI)”, como foi definido pelos seus criadores, surgiu em 2011, no Facebook, no ano seguinte, passou a integrar também a área de tecnologia do Instagram e de várias outras ferramentas da empresa. Em 2013, a biblioteca tornou-se de código aberto, isto fez com que a popularidade da biblioteca aumentasse.

A biblioteca foi pensada para facilitar a criação da interface de usuário, ela só se preocupa com o que é exibido, ela funciona como uma junção do HTML e do JavaScript, ela utiliza o conceito de componentes para maximizar a reutilização de código. Exemplo:

class HelloMessage extends React.Component {
  render() {
    return (
      <div>
        Olá, {this.props.name}!
      </div>
    );
  }
}

ReactDOM.render(
  <HelloMessage name="Taylor" />,
  document.getElementById('hello-example')
);

O React renderiza o HTML e CSS, a partir do arquivo do React, exibindo para o usuário, inclusive sem recarregar a página, este processo é exibido no diagrama abaixo. A biblioteca possui um método de atualização da página que atualiza apenas os componentes que foram alterados fazendo com que o site possua uma eficiência muito grande.

Uma importante característica do React é que ele é uma linguagem de programação declarativa, isto é, ele se preocupa com o que o programador quer fazer enquanto que a imperativa quer saber como atingir o objetivo desejado. Por exemplo:

Imperativa:

if( usuario.curtiu() ) {
  if( botaoEstaAzul() ) {
    removeAzul();
    adicionaCinza();
  } else {
    removeCinza();
    adicionaAzul();
  }
}

Declarativa:

if( this.state.curtido ) {
  return <curtidaAzul />;
} else {
  return <curtidaCinza />;
}

Outra grande vantagem do React é que, com os mesmos conhecimentos utilizados para criar sites, também é possível criar aplicativos móveis nativos através do React Native.

Redux

Redux é uma biblioteca JavaScript para gerenciar o estado da aplicação é similar e inspirada pela arquitetura Flux do Facebook, ela pode ser utilizada com o React ou outras bibliotecas JavaScript, foi criada por Dan Abramov e Andrew Clark em 2015.

O estado da aplicação é composto pelos dados da API e dados da interface do usuário o Redux cria um local centralizado para armazenar estes dados na aplicação.

A biblioteca é indica quando a aplicação possuir diversos componentes que possuem seus próprios estados e atualizam os estados dos outros componentes, como podemos ver na imagem a baixo ao atualizar um componente, em um cenário sem Redux, as atualizações ficam confusas, já com a biblioteca todo estado é gerenciado pelo Redux ficando muito mais simples.

O Redux possui três princípios:

  • O estado do aplicativo é armazenado em um JavaScript.
  • O estado somente pode ser lido, mas podemos alterá-lo utilizando um objeto, que descreve a mudança, chamado Action.
  • Alterações são realizadas por função chamadas de Reducers.

Possuímos três partes na biblioteca, as actions, o store e os reducers.

Actions

Actions são eventos, é o único jeito de enviar dados da sua aplicação para o Store do Redux, estas são objetos e devem possuir uma propriedade de tipo, que indica o tipo de ação que está sendo executado e um payload que contém os dados que serão utilizados na action. Para enviar uma action é utilizado o método store.dispatch().

Reducers

O Reducers recebe o estado atual da aplicação e Action e retorna um novo estado ou o mesmo.

Store

Armazena o estado da aplicação, existe somente um objeto do tipo store em uma aplicação Redux. Você pode acessar o estado armazenado, atualizar e registrar ou desregistrar listeners através de métodos de suporte.

Com o aumento da utilização de APIs para desenvolvimento web as bibliotecas se tornaram uma fermenta muito útil e poupam tempo, o React vem para atender esta demanda de forma simples e eficiente. O Redux vem como um complemento ao React cuidando da parte do armazenamento da aplicação.

Autor: João Pedro Bodaneze Reva.

Fonte de referências:

https://dev.to/voralagas/first-day-to-redux-531

https://bognarjunior.wordpress.com/tag/react-redux/

https://pt-br.reactjs.org/

https://redux.js.org/

https://medium.com/leanjs/introduction-to-redux-redux-explained-with-very-simple-examples-b39d7967ceb8

https://medium.com/byte-sized-react/what-is-react-41a885e51454

https://www.edureka.co/blog/what-is-react/

6 Frameworks para aplicações distribuídas (Server side)

Frameworks são modelos que implementam ferramentas, funções e padrões em um projeto de software, que podem abranger projetos web, mobile e desktop, tanto referente ao front-end quanto o back-end, para as mais variadas aplicabilidades do mercado. Para a definição de um framework em um projeto, é necessário principalmente a boa definição do objetivo do software e as utilidades e facilidades que o framework pode-lhe prover durante todo o ciclo de vida do produto. 

Frameworks Back-end 

Com o objetivo de auxiliar a definição de um framework na criação de um projeto de software, abaixo será listado alguns dos mais reconhecidos Frameworks do mercado para o desenvolvimento Back-end, para as mais variadas linguagens. 

Django

Django 

Django é um framework open source baseado na linguagem python que tem um intuito de criar rapidamente aplicações web altamente escaláveis com o máximo de segurança possível, provendo uma arquitetura semelhante ao mvc, o mtv(model-template-view), hoje ele é um dos frameworks mais populares em desenvolvimento phyton junto com o Flask. 

Spring Framework

Spring

O Spring é um framework da linguagem Java desenvolvido inicialmente para abstrair a usabilidade do kit de desenvolvimento JEE(Java-enterprise-Edition), focado principalmente na abstração da criação de objetos, conexões(como banco de dados) ou arquivos de sistema, proporcionando um melhor gerenciamento dessas questão deixando o foco do desenvolvedor para o desenvolvimento da regra de negócio. 

Ruby on Rails

Rails 

Ruby on Rails é um framework Open Source para linguagem Ruby, foi um dos pioneiros no ambiente de frameworks web mudando os padrões do desenvolvimento web e inflamando da participação da comunidade, focado para desenvolver sistemas do zero ajudando principalmente na parte de configuração e na criação de interfaces como CRUD.  

ASP .Net Core

Asp .Net core

Asp .net core é o framework da Microsoft que está integrada á plataforma open source .net core, que traz versatilidade e agilidade para o desenvolvimento e implementação por herdar a estrutura de multiplataforma do .net core, aprimorando ainda mais essa característica por trazer opções como gerar o código binário para outro sistema, por exemplo, gerar o código binário para um sistema Linux a partir de um sistema Windows com a mesma facilidade e eficácia se estivesse gerando para o mesmo sistema Windows.

Express Js

Express

Express é um framework para o ambiente nodeJs, com o foco de facilitar tratamento de requisições e gerenciamento de rotas, o framework base do Express é bastante minimalista e simples porem é possível adquirir pacotes de middlewares (Tratativas de requisição) de terceiros para as mais variadas funcionalidades.

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Laravel Framework

Laravel

Laravel é um framework de desenvolvimento rápido para PHP, livre e de código aberto. Cujo o principal objetivo é permitir que você trabalhe de forma estruturada e rápida facilitando o gerenciamento de rotas e criação de templates, porem como outros frameworks ele não é considerado muito flexível.

Conclusão

Todo framework tem suas qualidades e possíveis defeitos porem para ver o valor e usabilidade de um framework todo o ambiente e a situação atual deve ser analisada, mas como pontos gerais o benefício de um framework e a simplificação na codificação e uma curva possivelmente menor de aprendizado, contra os defeitos de depender do framework de uma maneira geral e se o framework não for o ideal para sua aplicação, ela poderá perder um desempenho considerável em seu funcionalidade.

Links Relacionados

Autor: Matheus Maciel

APIs para trabalhar com interfaces de voz

O recurso mais atraente das interfaces de conversação é a facilidade em que o usuário possui ao utilizar computadores, smartphones, smartv entre outras inúmeras tecnologias onde a Inteligência Artificial de conversação pode ser implementada. Para estas interfaces deverão ser criados modos de interação de fácil operação, já que por meio do recurso de fala o usuário poderá ter maior liberdade para execução de outras tarefas que exijam a manipulação de entradas de dados de forma convencional e ainda, com o uso de sistemas de síntese de fala o usuário poderá receber informações de forma direta e objetiva.

Uma interface de API de voz oferece o privilégio de interagir com as máquinas em termos humanos. Pode- se dizer que é uma mudança de paradigma das comunicações anteriores. Ela permite que o usuário diga ao software o que fazer, assim, trazendo uma maior inclusão para pessoas com deficiência sendo elas visuais, locomotoras, dentre outras e até mesmo para quem busca uma maior automação dos seus aparelhos.

A área de IA com interface de conversação tem estado em constante alta, nas últimas cinco décadas, sendo considerada uma tecnologia auxiliar de importante avanço com uma melhor comunicação Homem-Máquina. Entretanto, anteriormente não era vista como uma forma confiável de comunicação. Isto porque a capacidade de processamento existente não era suficiente para fazer reconhecimento de fala em tempo real.

As APIS com interface para comando de voz

Com o grande avanço da tecnologia de IA de conversação, pode-se citar algumas APIs principais.

Alexa Voice Service (AVS)

Dispositivos com a Alexa

O Alexa é o serviço de voz criado pela Amazon em 2014 com base em nuvem que se conecta com o Amazon Echo, uma nova categoria de dispositivo da varejista online que foi projetado para se adequar a comandos da sua voz. O Alexa Voice Service (AVS) é o conjunto de serviços da Amazon construído em torno de seu assistente de IA controlado por voz para uso doméstico e outros ambientes. O AVS foi introduzido pela primeira vez com o Echo, o alto-falante inteligente da empresa, que permite a interação por voz com vários sistemas no ambiente e online. O Alexa está disponível para um número cada vez maior de outros dispositivos, incluindo smartphones, tablets e controles remotos.

Ele fornece um conjunto de recursos internos, chamados de habilidades, sendo elas, tocar músicas de vários provedores, responder perguntas, fornece previsões do tempo e consultar a Wikipedia. O Hurricane Center, por exemplo, é uma habilidade do Alexa que fornece informações constantemente atualizadas sobre sistemas de tempestades, com base em dados de agências governamentais. Existe também Virtual Librarian é essencialmente um mecanismo de recomendação que sugere livros, com base em indicações de prêmios, listas de best-sellers e análises de usuários. O Alexa Skills Kit , um kit de desenvolvimento de software ( SDK ), é disponibilizado gratuitamente para desenvolvedores e as habilidades estão disponíveis para download instantâneo na Amazon.com

Sendo totalmente integrado ao ambiente de comércio eletrônico da Amazon, o que significa que torna as compras rápidas e simples. O sistema pode operar como um hub de automação residencial, permitindo ao usuário controlar sistemas de aquecimento e iluminação, por exemplo. O Alexa também se conecta a serviços de mídia de streaming on-line e suporta If This Then That ( IFTTT ).

O sistema de inteligência artificial está disponível no Brasil a partir desse ano de 2019, onde possui 3 tipos de caixas de som com os recursos da Alexa.

Cloud Speech-to-Text

Cloud Speech-to-Text

O Cloud Speech-to-Text permite a fácil integração das tecnologias de reconhecimento de fala do Google nos aplicativos do desenvolvedor. Com ele os desenvolvedores convertem áudio em texto ao aplicar modelos de rede neural avançados em uma API fácil de usar. A API reconhece 120 idiomas e variantes para oferecer suporte à sua base de usuários global. Ele permite ativar o comando e o controle de voz, transcrever áudio de call centers e muito mais. Com a tecnologia de machine learming do Google essa API processa streaming em tempo real ou de áudios pré gravados, ou seja, ela retorna o texto no momento em que ele é reconhecido. Sendo possível a analise de áudios de curta ou longa duração

O Speech-to-Text tem três métodos principais para realizar o reconhecimento de fala. Eles estão listados abaixo:

O reconhecimento síncrono (REST e gRPC): envia dados de áudio para a API Speech-to-Text, executa o reconhecimento nesses dados e retorna os resultados depois que todo o áudio foi processado. As solicitações de reconhecimento síncrono são limitadas a dados de áudio de até um minuto de duração.

O reconhecimento assíncrono (REST e gRPC): envia dados de áudio para a API Speech-to-Text e inicia uma operação de longa duração. Usando essa operação, é possível pesquisar periodicamente resultados de reconhecimento. As solicitações assíncronas para dados de áudio de qualquer duração de até 480 minutos.

O reconhecimento de streaming (somente gRPC): realiza reconhecimento em dados de áudio fornecidos em um stream gRPC bidirecional. As solicitações de streaming são projetadas para fins de reconhecimento em tempo real, como captura de áudio ao vivo de um microfone. O reconhecimento em streaming oferece resultados provisórios enquanto o áudio está sendo capturado, permitindo que o resultado apareça, por exemplo, enquanto um usuário ainda está falando.

Siri

Logo Siri

A Siri é um aplicativo inteligente que auxilia o usuário a realizar tarefas em um aparelho por meio do recurso de voz. Trata-se de um aplicativo no estilo assistente pessoal utilizando processamento de linguagem natural para responder perguntas, executar tarefas e outras atividades. Por possuir uma tecnologia mais refinada, a Siri não necessita que o usuário diga palavras predeterminadas ou comandos específicos, já que a assistente consegue compreender frases de forma precisa.

Fundada por Dag Kittlaus, Cheyer Adam, Tom Gruber e Norman Winarsky, a Siri teve seus primeiros testes realizados em 2007, foi adquirida pela Apple em abril de 2010, porém, apenas começou a funcionar em 2011.  A Siri agora conta com o aplicativo de atalhos embutido no IOS 13. A visualização aprimorada da galeria permite fornecer atalhos pré configurados, esses atalhos também podem ser combinados com ações de outros aplicativos.

Cortana

Inicialização Cortana

A Cortana é um assistente pessoal digital que promete auxiliar os usuários de um sistema computacional a realizar diversas atividades. Não se pode visualizar a Cortana como um simples assistente que permite a realização de atividades através do comando de voz, apesar de essa parecer ser sua principal finalidade. Usado corretamente, esse assistente pode ajudar seu usuário a se manter sempre bem informado, permitindo-o realizar diversas atividades através de dispositivos e plataformas distintas.

Muito além do que serviços de lembrete, ou até mesmo uma interface interativa de pesquisa, a Cortana fornece uma arquitetura que permite facilmente a incorporação de outras atividades ou serviços, melhorando assim sua experiência. Trata-se de um recurso capaz de aprender com o usuário para melhor servi-lo.

Ela permite que o usuário interaja com o computador por qualquer uma de suas interfaces. Caberá ao desenvolvedor, dependendo do contexto, determinar qual ação será desencadeada, ou seja, o usuário pode interagir via texto ou voz e o desenvolvedor decidirá como irá tratar cada uma das interfaces de entrada. Além de prático e fácil de utilizar, a Cortana é compatível com qualquer versão do Windows 10 ou superior, além do Android.

Para o desenvolvedor, é possível a integração das funcionalidades da Cortana às suas aplicações, podendo essa interação ocorrer através de solicitações explícitas ou até mesmo com base no contexto do usuário (análise de seu comportamento).

Ao desenvolvedor, a Cortana oferece também suporte a uma série de ações pré-determinadas, sendo necessário somente fornecer à API uma ligação capaz de indicar como sua aplicação deve responder/completar a ação. O desenvolvedor pode, entretanto, a qualquer momento personalizar uma ação pré-definida (se julgar necessário), buscando assim atender às necessidades de sua aplicação.

Watson Text-to-Speech e Speech To Text

Watson

O Watson possui alguns serviços para integrar texto e voz como o Text to Speech e o Speech to Text.

Onde o Text to Speech transforma um texto em voz, o Speech to Text transforma voz em texto. Esses serviços são basicamente simples e diretos de utilizar e não necessitando de nenhum treinamento adicional. Para a utilização basta instanciá-los no Bluemix (plataforma em nuvem desenvolvida pela IBM) e escolher o idioma. No caso do Text to Speech, dependendo do idioma, também é possível escolher a voz do interlocutor (se masculino ou feminino). Está disponível em 27 vozes (13 neurais e 14 padrão) em 7 idiomas. As vozes selecionadas agora oferecem recursos de Síntese expressiva e transformação de voz. O uso geral desses serviços conta com um vocabulário baseado no diálogo cotidiano. Para alguns tipos de aplicação, esse vocabulário pode não ser suficiente e requerer refinamentos que o ajustem ao domínio da aplicação. Nesse caso, é possível ajustar o modelo de acordo com os termos e pronúncias utilizados naquele domínio.

Com isso pode se verificar a importância que as APIs vem possuindo nos últimos anos, onde podemos ver essa inteligência tomando amplamente destaque no mercado. Com este artigo foi possível identificar algumas das principais e mais desenvolvidas APIs de Voz, mais utilizadas em equipamentos do dia a dias como smartphones e smartvs.

O reconhecimento de voz contínuo é o mais complexo e difícil de ser implementado, pois deve ser capaz de lidar com todas as características e vícios de linguagem, como regionalidade e gírias tão utilizadas frequentemente, de forma natural. Vale ressaltar que as APIs citadas acima trabalham de forma online, sendo assim, para trabalhos futuros estarão direcionadas as pesquisas para APIs que utilizam o reconhecimento de voz de forma offline, para assim, trazer uma maior automação dos equipamentos mesmo desprovidos de internet no momento.

Autora: Laís Fochezatto Sabedot

Referências

Y. Dong and L. Deng, Automatic Speech Recognition. London: Springer-Verlag, 2015.

V. F. S. Alencar. 2005. Atributos e Domínios de Interpolação Eficientes em Reconhecimento de Voz Distribuído. Master’s thesis. Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasil.l

https://developer.apple.com/siri/

https://docs.microsoft.com/pt-br/cortana/skills/

https://conversation-demo.ng.bluemix.net/

https://cloud.google.com/speech-to-text/

https://alexa.github.io/avs-device-sdk/

Utilização de Redes Neurais em Sistemas de Recomendação

Gigantescas ondas de informações, dos mais variados tipos são lançadas diariamente na internet – o tal chamado “Fenômeno BIG DATA”.  E este volume de dados cresce em tal proporção que, sistemas de busca convencionais não estão mais sendo capazes de gerir e varrer tantas informações, prejudicando a qualidade com que os dados são apresentados aos usuários.

Em busca de solucionar – ou pelo menos amenizar – este problema, portais de venda e de conteúdo têm desprendido esforços cada vez maiores para tornar mais assertiva suas campanhas de maketing, através dos chamados “Sistemas de Recomendação (SR)”. Mas para entender como funcionam estes sistemas, é necessário conhecer sobre um assunto em alta na atualidade – A Inteligência Artifical (IA).

Inteligência Artificial: O passo humano nas máquinas

Segundo Ribeiro (2010, p.8), “a inteligência artificial é uma ciência multidisciplinar que busca desenvolver e aplicar técnicas computacionais que simulem o comportamento humano em atividades específicas”. De acordo com Lima, Pinheiro e Santos (2014), os primeiros estudos sobre inteligência artificial surgiram na década de 1940, marcada pela Segunda Guerra Mundial, onde houve a necessidade de desenvolver métodos tecnológicos voltados para análise balística, quebra de códigos e cálculos para projetos de arma nucleares.

A IA possibilita que máquinas aprendam com experiências, se ajustem a entradas de dados novas e executem tarefas similar a um ser humano. Tudo isso depende do deep learning e do processamento de linguagem natural, tecnologias das quais permitem que os computadores sejam treinados e possam reconhecer padrões nos dados apresentados a eles.

Reconhecimento de Padrões

A IA faz uso do reconhecimento de padrões para analisar e classificar dados, agrupando-os por similaridade, podendo ser identificadas preliminarmente ou dedutivamente. O reconhecimento de padrões é uma tarefa trivial ao ser humano, mas que se torna custosa às máquinas, uma vez que ainda não se conseguiu desenvolver um equipamento ou sistema com capacidade de reconhecimento à altura do cérebro humano.

O trabalho de reconhecer padrões é que permite identificar em qual grupo (ou classe) um dado novo pertence. Este tipo de trabalho é que permite que sistemas de recomendação, muito utilizados pelos e-commerces, ofertem produtos que os usuários estejam planejando adquirir, sem ao menos terem acessado o site do portal de vendas.

Mas, e como são identificados estes padrões???

Para identificar estes padrões dois tipos de métodos são mais utilizados hoje: o supervisionado e o não-supervisionado.

  • Método Supervisionado: É dado à máquina um conjunto de dados do qual já se sabe qual é a saída correta, e que deve ser semelhante ao grupo, percebendo a idéia de que saída e entrada possuem uma relação. É como se existisse um “professor” que ensinasse qual o tipo de comportamento que deveria ser exibido em cada situação.
  • Método Não-Supervisionado: Esse método, ao contrário do supervisionado, não possui uma rotulação prévia (não existe um “professor”). Conforme os dados forem sendo apresentados, a máquina precisa descobrir sozinha relações, padrões e regularidades e codificá-las nas saídas, criando grupos (processo chamado de clusterização).
Exemplo de Clusterização

E-business têm se valido destas ferramentas para desenvolver sistemas que conseguem identificar o perfil do usuário que está acessando seu portal de vendas e através de um cruzamento de dados com outros perfis de usuários similares, estão podendo direcionar sua força de marketing de forma mais assertiva. É o caso dos Sistemas de Recomendação.

O que é um Sistema de Recomendação (SR)?

Sistemas de Recomendação são, basicamente, um conjunto de algoritmos que utilizam técnicas de Aprendizagem de Máquinas (AM) e Recuperação de Informação (RI) para gerar recomendações baseadas em filtragens. Estas filtragens podem ser do tipo: colaborativa, baseada em conteúdo ou híbrida.

  • Filtragem Colaborativa: É uma técnica para recomendação baseada no conhecimento coletivo, ou seja, baseia-se nas preferências dos usuários acerca dos itens que compõem um determinado catálogo do sistema;
  • Filtragem Baseada em Conteúdo: Diferente da Filtragem Colaborativa, a Filtragem Baseada em Conteúdo leva em consideração os atributos dos itens para identificar similaridades entre o perfil do usuário e o perfil do item. Basicamente ela se baseia em itens que o usuário já tenha demonstrado interesse no passado para recomendar.
  • Filtragem Híbrida: Esta uma “mistura” das filtragens anteriores, buscando combinar as vantagens das duas e atenuar as desvantagens das mesmas.

Os SR’s têm então o objetivo de gerar recomendações válidas aos usuários de itens que possam os interessar, como por exemplo, sugestão de livros, filmes, amigos em redes sociais, etc. Para isso, um dos principais conceitos utilizados pelos SR’s é a similaridade, identificada pelo reconhecimento de padrões abordado anteriormente neste artigo. Para isso, os algoritmos mais utilizados são o KNN (K-Nearest Neighbors), Árvore de Decisão, Redes Bayesianas e Redes Neurais. Neste artigo, nossa ênfase se dará em cima das Redes Neurais, explicadas a seguir.

RNA – Redes Neurais Artificiais

Uma RNA compreende um conjunto de elementos de processamento conectados e organizados em camadas. Um dos modelos de RNAs é disposto em camadas, onde as unidades são ordenadas e classificadas pela sua topologia e a propagação natural da informação é da camada de entrada para a de saída, sem realimentação para as unidades anteriores.

As entradas são processadas e transformadas por uma função de ativação até que um determinado critério de parada seja atendido (quantidade de ciclos (épocas) ou erro mínimo), obtendo os pesos sinápticos que melhor se ajustem aos padrões de entrada. Nesse estágio, pode-se dizer que a rede está treinada. Contudo, a rede neural pode apresentar ou não a capacidade de generalização – permitir a classificação correta de padrões já conhecidos, mas que não faziam parte do conjunto de treinamento.

As RNA’s podem ser utilizadas na recomendação de sistemas de Recomendação baseadas em modelos. As RNA’s podem combinar vários módulos de recomendações ou várias fontes de dados, podendo ser exemplificado como na construção de um sistema de recomendação para TV a partir de quatro fontes de dados diferentes: informações de comunidades, contexto de exibição de programas, perfil de usuários e metadados dos programas.

Concluindo…

Neste viés, as RNA’s estão apresentando vantagens superiores sobre as demais técnicas, principalmente pelo fato de trabalharem muito bem com grandes volumes de dados, reduzindo a dimensionalidade sem perder representatividade da informação original. Outra vantagem é conseguir trabalhar com dados dinâmicos (ou de curto prazo), se comparados à algoritmos clássicos e também por conseguir a interação entre usuário e conteúdo, representando os dados de forma não-linear, permitindo que a generalização não seja tão limitada quanto demais métodos (Fatoração de Matrizes, por exemplo).

Autor: Valmor Marchi

Referências

FERNANDES, Marcela Mayara Barbosa; SEVERINO, Áxel Douglas Santos; FERREIRA, Patrick Pierre Fernandes. SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO WEB UTILIZANDO A REDE NEURAL ARTIFICIAL DO TIPO PERCEPTRON. 2014. Disponível em: <http://www.fepeg2014.unimontes.br/sites/default/files/resumos/arquivo_pdf_anais/artigo_-_sistemas_de_recomendacao_utilizando_uma_rede_neural_artificial_perceptron_1.pdf>. Acesso em: 14 nov. 2019.

LIMA, I.; SANTOS, F.; PINHEIRO, C. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: Elsevier, 2014.

RIBEIRO, R. Uma Introdução à Inteligência Computacional: Fundamentos, Ferramentas e Aplicações. Rio de Janeiro: IST-Rio, 2010.

SANTANA, Marlesson. Deep Learning para Sistemas de Recomendação (Parte 1) — Introdução. 2018. Disponível em: <https://medium.com/data-hackers/deep-learning-para-sistemas-de-recomenda%C3%A7%C3%A3o-parte-1-introdu%C3%A7%C3%A3o-b19a896c471e>. Acesso em: 16 nov. 2019.

VALIN, Allan. Inteligência Artificial: reconhecimento de padrões. 2009. Disponível em: <https://www.tecmundo.com.br/seguranca/3014-inteligencia-artificial-reconhecimento-de-padroes.htm>. Acesso em: 15 nov. 2019.

Flutter Framework: O que é e como funciona

O presente artigo aborda uma breve introdução sobre o que é, e como funciona o Flutter Framework, com o objetivo de demonstrar essa ferramenta de desenvolvimento de aplicativos mobile que está sendo utilizada por alguns desenvolvedores na indústria de software atualmente. Ao longo do trabalho será apresentado a história, funcionalidades e também a arquitetura do Flutter Framework.

Palavras-chave: Flutter. Framework. Mobile. Android. IOS

INTRODUÇÃO

Os aplicativos móveis estão tornando-se cada vez mais populares e presentes na vida das pessoas. O número de downloads desses aplicativos tem apresentado forte crescimento e é notável o aumento do interesse das pessoas por mobilidade. Isso está ligado principalmente à constante evolução dos dispositivos móveis, que tem apresentado capacidade de processamento e armazenamento cada vez maiores. Android e iOS predominam no mercado de sistemas operacionais para smartphones, os dispositivos móveis mais utilizados atualmente. A Tabela 1 demonstra que as vendas globais de smartphones equipados com Android no primeiro trimestre de 2018 representaram a imensa maioria, chegando a 85,9% do total, segundo dados da Gartner (2018). Os outros 14,1% são de smartphones equipados com iOS. Todos os outros sistemas operacionais somados registraram vendas pouco significativas.

Tabela 1Relação de compra de celulares

Fonte: GARTNER, 2018

Com a ascensão na venda de smartphones e a consolidação do Android e iOS como sistemas operacionais predominantes, há uma necessidade cada vez maior no desenvolvimento de aplicativos para atender a demanda das pessoas nas mais diferentes áreas, devido a isso ferramentas de desenvolvimento de software cada vez mais modernas estão sendo criadas e utilizadas pelos programadores ao redor do mundo, como exemplo temos o presente tema desse artigo o Flutter Framework.

FLUTTER FRAMEWORK

O Flutter2 é o SDK de código aberto do Google que permite o desenvolvimento de aplicativos que executem tanto no Android quanto no iOS a partir de uma única base de código. Seu objetivo é permitir que os desenvolvedores criem aplicativos de alta performance com uma experiência nativa em ambas as plataformas.

Seu fluxo de desenvolvimento é orientado ao design e os widgets são os blocos básicos da interface de usuário de um aplicativo Flutter. Assim, existem widgets para definir elementos estruturais como botões, menus e etc. Elementos de estilo como fontes, cores e formatos de texto. Aspectos de layouts como margens e espaçamentos, além de widgets com design específico para a plataforma e iOS. Além disso, o Flutter foi projetado para facilitar a criação de novos widgets e a personalização dos existentes. Os widgets formam uma hierarquia baseada na composição onde cada um herda propriedades de seu superior. A Figura 1 demonstra essa hierarquia.

Figura 1 – Hierarquia dos Widgets

Fonte: https://flutter.io/technical-overview/

O que torna o Flutter diferente da maioria das outras opções para criar aplicativos móveis, é que ele não utiliza os widgets fornecidos com o dispositivo. Em vez disso, utiliza o seu próprio mecanismo de renderização de alto desempenho para desenhar widgets. A Figura 2 representa a arquitetura do Flutter, que é composta pela engine, uma camada fina de código C/C++, e pelo framework, organizado em uma série de camadas, cada uma construída sobre a anterior e onde está implementada a maior parte de seu sistema (composição, gestos, animação, estrutura, widgets). Essa implementação é feita em Dart3, uma linguagem de programação moderna, concisa e fortemente tipada e orientada a objetos.

Figura 2 – Arquitetura do Flutter

Fonte: https://flutter.io/technical-overview/

Autor: Vinicíus Braga

REFERÊNCIAS

ANDROID. Android Platform Architecture. Disponível em: <https: //developer.android.com/guide/platform/>.

GARTNER. Worldwide Sales of Smartphones Returned to Growth in First Quarter of 2018. Disponível em: <https://www.gartner.com/en/newsroom/pressreleases/2018-05-29-gartner-says-worldwide-sales-of-smartphones-returned-to-growthin-first-quarter-of-2018>.

FLUTTER. Editor. 2018. Disponível em: <https://flutter.io/docs/get-started/editor>.