Cursos › IA para Jornalismo › Pipelines em Python: o LLM só quando for necessário

Aula M12-A10 · 2:10

Legenda, narração sintética, crédito na imagem e o que não se automatiza

Versão interativa: avance com “Próximo” ou com as setas do teclado.

Tela cheia

Uma aula rápida para revisar nomes e toponímia, gravar o crédito e não publicar no automático

Objetivos

  • Revisar nomes, toponímia amazônica e termos técnicos em legenda automática (Whisper ou equivalente) antes de publicar, e decidir quando a narração sintética exige selo, autorização e decisão editorial
  • Gravar crédito de trechos de terceiros na própria imagem (canal, título, link e tempo), respeitar o limite jurídico de obra alheia, e não automatizar escolha do furo, montagem que altera o sentido ou publicação no ar sem revisão — vídeo gerado ou narrado por IA segue a política de transparência e de rotulagem da casa (módulo 9)

Tempo de estudo sugerido: 25 min. As legendas já aparecem no vídeo; a faixa “Português” do player serve a leitores de tela e buscas.

Créditos dos trechos de terceiros

  • Google DeepMind — “SynthID: A tool for watermarking and identifying AI-generated content” · trecho 01:29.30–01:35.00 · ver no YouTube
Feito com IA, revisado por gente. Roteiro, narração (voz sintética) e animações destes cursos são produzidos com inteligência artificial pelas skills abertas do course-forge no GitHub, com curadoria e revisão de Carlos Eduardo Lopes (L4Tec). Trechos curtos de vídeos de terceiros aparecem com crédito e link para o original.