Como Criar um Treinador de IA – Um Guia Completo e Sem Rodeios

Se ainda está a perder tempo precioso a pesquisar treinos ou a criar os seus próprios modelos de treino de força no Google, então tenho o prazer de lhe dizer que existe uma forma muito mais rápida. Um treinador de IA monitoriza constantemente o seu desempenho 24 horas por dia e ajusta automaticamente a carga conforme necessário, com base no seu estado atual e a uma fração do custo de um personal trainer.

Ao contrário das aplicações básicas com modelos pré-definidos que se encontram na loja de aplicações, o treinador de IA monitorizará todos os seus dados capturados pelo seu relógio ou dispositivo móvel para saber quando está a ser sobretreinado e modificará automaticamente a sua rotina de treino em conformidade.

“Durante 8 anos, trabalhei com automação em várias áreas do mercado de criptomoedas, no que diz respeito a marketing e análise on-chain. A lição mais importante aprendida: quando um processo pode ser definido através de um algoritmo, um sistema automatizado deve executar esse processo. O mesmo se aplica ao fitness; uma rede neuronal processa milhões de transações a cada segundo, por isso devemos aplicar princípios semelhantes aos treinos no que diz respeito a repetições e séries.”

O Treinador de IA em Profundidade

Um Treinador de IA pode funcionar como um personal trainer, pois oferece as mesmas funções essenciais: levantamentos, monitorização e ajuste do seu peso com base no feedback recebido dos seus wearables. No entanto, ao contrário das aplicações rudimentares com treinos de estilo de modelo pré-definidos, o Treinador de IA monitorizará a sua atividade real, em vez de apenas o seu treino nominal. Exemplos disso incluem frequência cardíaca, histórico de sono, histórico de movimento. Determina automaticamente, com base na sua frequência cardíaca, se está "sobretreinado" ou não.

Se estiver sobretreinado, reagenda o treino de força para a noite e recomenda alongamentos pela manhã. Até monitoriza o seu envolvimento; se não abriu a aplicação, pode enviar uma notificação proativa: "Hoje não há ferro, vamos trabalhar na flexibilidade." Nos bastidores, os algoritmos de IA recalibram automaticamente a sua rotina, comparando as suas elevações concluídas com os seus objetivos programados para esse dia. Não faz ideia de que está prestes a receber uma notificação a dizer-lhe isso, porque não consegue ver a sua aplicação, apenas a notificação.

Quando/por que precisa de considerar usar um treinador de chatbot?

Um treinador de chatbot permite-lhe aceder à IA através de aplicações de mensagens, como o Telegram, WhatsApp ou Discord. Eliminam a necessidade de aplicações de fitness móveis volumosas e de inquéritos intermináveis. Suponha que pretende atingir um objetivo de fitness específico, por exemplo, quer fazer 10 elevações em dois meses. Nesse caso, pode simplesmente escrever ao bot e, em segundos, ele construirá um programa com base nesse pedido.

Prós:

1. Baixa barreira de entrada. Não há termos complexos para aprender; o bot fará perguntas numa linguagem simples e fácil de entender. 
2. Feedback imediato. Regista as suas séries e envia fotos ou números de séries, e o bot fornece feedback imediatamente.
3. Integração no espaço de trabalho. Se o seu bot estiver numa aplicação de mensagens como o Telegram, também pode obter dados de diferentes serviços, incluindo planos de refeições, sono e pedómetro.

Um exemplo real do funcionamento do treinador de chatbot é este: os nossos chatbots de análise de criptomoedas recebem mais de 40.000 pedidos por dia, e a lógica por trás do treinador de chatbot funciona de forma muito semelhante. Se enviar uma mensagem a um chatbot e perguntar por que o seu joelho dói depois de agachamentos, o bot procurará as três áreas a focar e fará uma recomendação, tudo em menos de oito segundos. Pode levar uma hora para um treinador humano responder, se é que responde, enquanto usar um Bot de Fitness no Telegram não é um luxo, mas sim uma poupança significativa. Um Treinador de IA pode substituir até dez treinadores, gerindo centenas de canais de comunicação sem se cansar, de férias ou de folga.

Como são construídos os treinadores de IA?

A IA é construída sobre uma arquitetura de rede neuronal de três camadas, a mais recente em treinadores de IA atualmente:

1. Reconhecimento de Padrões. Redes neuronais recorrentes (LSTM e GRU) examinarão séries temporais (ou seja, frequência cardíaca, ritmo de corrida, frequência com que treina), estes treinadores podem identificar padrões; por exemplo, o desempenho diminui à mesma hora todas as quartas-feiras, e, portanto, podem flexibilizar esse dia de treino para outro.
2. Geração de Programas. Modelos Transformer (GPT-4 e Claude) usarão biometria e objetivos para gerar programas bem estruturados; como, um homem de 30 anos, com um trabalho sedentário e que está a treinar para uma corrida em 6 meses, gerará um programa de 24 semanas, incluindo quilometragem, ritmo e dias de recuperação.
3. Processamento de Linguagem Natural. Os treinadores GPT serão capazes de identificar o contexto em torno do utilizador; quando diz ao treinador "Estou exausto", o seu treinador não só reduzirá a sua carga de treino, mas também fará perguntas como "Olá, quer dizer fisicamente ou emocionalmente?" ou "Dormiu bem na noite passada?"

Como são feitos? Muito simplesmente, a ASCN.AI usa os seus próprios nós Ethereum e Solana para treinar o seu modelo e indexar os seus dados em tempo real. A ASCN pode ser feita para treinadores de fitness conectando a API de smartwatches (como Garmin, Fitbit ou Apple Health) para que os dados sobre frequência cardíaca, sono e passos possam ser usados para treinar a rede neuronal usada para o treinador de fitness. Por exemplo, se uma pessoa dormir menos de seis horas, as suas métricas de força podem cair até 12 por cento.

Um assistente de fitness construído em GPT usa princípios de engenharia em vez de métodos de marketing. Este modelo usa mais de 50.000 programas de fitness reutilizáveis e mais de 200.000 avaliações de treinos de atletas, bem como livros didáticos de biomecânica para ajudar a desenvolver a sua rotina de fitness. A sua base de dados é verificada, então nada do que produz é criado do nada, e todos os exercícios terão sido revistos pelo menos 50 vezes por outros utilizadores antes de serem colocados no sistema para outros usarem.

Processamento de Dados e Individualização de Treinos

Um plano personalizado considera mais do que apenas peso e idade; existem centenas de variáveis também:

• Variáveis Estáticas: Antropometria (testes físicos), Histórico de Lesões, Genética; especialmente se testes de ADN estiverem disponíveis.
• Variáveis Dinâmicas: Frequência Cardíaca em Repouso e Frequência Cardíaca sob Carga, Velocidade de Recuperação e Variabilidade da Frequência Cardíaca (VFC).
• Variáveis Contextuais: Nível de Stress (INQUÉRITO), Qualidade do Sono e Qualidade da Nutrição.

Métodos de Recolha de Dados:

1. Entrada Manual. Preencher questionários, Responder ao bot.
2. Sincronização Automática. Dispositivos inteligentes Bluetooth conectados à internet usando APIs como Garmin Connect, Strava ou MyFitnessPal.
3. Análise de Sinais Indiretos. Se o utilizador não responder ao bot ou não aparecer para o treino por 3 dias consecutivos, o sistema sinaliza potencial esgotamento.

Exemplo: Duas pessoas, ambas com 25 anos, 75 quilogramas; no entanto, a 1ª pessoa é um trabalhador de escritório e tem uma VFC de 40 milissegundos; a 2ª pessoa é um motorista de entregas que tem uma VFC de 80 ms. O sistema de IA atribuirá à primeira pessoa uma rotina de treino 30% menor do que a atribuída à segunda, embora ambos os utilizadores recebam uma rotina idêntica com base na sua idade e peso. Uma calculadora padrão produziria o mesmo resultado.

Automatização de Casos: Na ASCN.AI, o sistema realiza cálculos usando múltiplas fontes de dados via análise de tokens; por exemplo, leva 10 segundos para realizar cálculos usando tokens em mais de 30 métricas de fitness separadas! O bot de IA que se integra com wearables fornece informações através de análise para dar uma recomendação. Por exemplo: "O seu esforço percebido para o treino de hoje deve ser de 85% de intensidade (4 séries, não 3)."

Como Integrar com Wearables e Monitores de Atividade

Quando não há capacidade de integração com wearables, um treinador de IA é simplesmente um chatbot e, portanto, não é um agente completo. A verdadeira personalização começa com a utilização de dados biológicos pessoais, e o processo de sincronização de tecnologias oferece uma solução bem definida:

• OAuth 2.0 para Autorização e Autenticação com APIs para Garmin, Fitbit e Polar.
• Webhook para receber notificações instantâneas de dispositivos (por exemplo, frequência cardíaca ou conclusão do treino).
• REST API para obter treinos históricos durante um determinado período de tempo.

Aqui estão alguns exemplos dessas integrações:

1. API Garmin Connect - a rede neuronal monitoriza a carga de treino e o Efeito de Treino Aeróbico geral - se estiverem acima do limiar, indica um reagendamento de um treino planeado.
2. API Oura Ring - a rede neuronal usa dados como dados da fase do sono e temperatura corporal para determinar se a pessoa está pronta para continuar a treinar; se a profundidade do sono cair 40%, mudar para recuperação ativa.
3. Apple HealthKit - agrega dados sobre frequência cardíaca, passos e calorias - se 15.000 passos forem dados no dia, reduzir o tempo de cardio em 20 minutos à noite.

Conselhos para treinadores que desenvolvem os seus produtos: Se o seu orçamento não permite a integração através de código, pode construir a sua aplicação usando uma plataforma sem código como ASCN.AI No-Code. Pode facilmente conectar-se ao Garmin via API. Defina um gatilho para "treino concluído", então a rede neuronal analisará esse treino e enviará recomendações via Telegram. Tudo isso pode ser realizado sem qualquer código e pode estar a funcionar em horas.

Fases de Desenvolvimento de um Personal Trainer de IA

Ao desenvolver um assistente de fitness de IA, é importante considerar que um entusiasta de fitness em casa iniciante precisa de um nível de suporte diferente de alguém que é avançado e experiente em treinar regularmente.

Aqui estão algumas considerações sobre como implementar com sucesso um assistente inteligente para uso em fitness:

1. Que nível de sofisticação irá construir na inteligência para o utilizador? Está a desenvolver especificamente para atletas iniciantes, atletas avançados ou atletas de elite?
2. O que o treino deste utilizador realmente precisa de alcançar? Perda de peso, construção muscular, melhoria da resistência, reabilitação, etc...?
3. Onde ocorrerão os treinos deste utilizador? Casa, ginásio, ao ar livre, alguma combinação dos anteriores?
4. Quanta informação demográfica tem sobre o seu utilizador? Por exemplo, tem apenas a altura e o peso do seu utilizador ou consegue aceder a informações biométricas?
5. Qual é o orçamento para o projeto? (Orçamento de 5 mil dólares: use APIs disponíveis e apenas exercícios de peso corporal para começar; Orçamento de 10.000+ dólares: adicione informações sobre nutrição, sono e dieta; Orçamento de 100.000+ dólares: use software de gestão de fitness aprofundado para incorporar processos de integração, fazer avaliações de utilizadores para desenvolver planos de fitness individuais, monitorizar o progresso dos utilizadores e fornecer análises sobre dados do utilizador).

Se tiver orçamento, considere adicionar as seguintes funcionalidades adicionais:

• Exemplos em vídeo da execução correta do exercício;
• Técnicas que podem ser referenciadas com o feed de vídeo de uma câmara;
• Funcionalidades de rede social, incluindo classificações, desafios competitivos e equipas cooperativas.

Passei tempo a criar uma aplicação de inteligência artificial para avaliação de criptomoedas (em ASCN.AI) e aprendi que, embora muitos utilizadores possam querer encontrar uma previsão de preço para uma criptomoeda específica, a maioria dos utilizadores está muito mais interessada em descobrir quanto risco estão a correr, tudo em menos de 10 segundos. Em relação ao desporto, isto também é verdade – na maioria das vezes as pessoas não estão interessadas em ler 10 páginas de antecedentes teóricos; querem uma maneira fácil de realizar uma ação específica num período definido (por exemplo, “Faça esta atividade hoje”, “Faça esta outra atividade em 1 mês.”)

Visão Geral dos Modelos de IA (por exemplo, GPT Transformers, Machine Learning)

Valores Orçamentados Recomendados:

• 5 mil dólares - Se o orçamento for limitado, utilize APIs existentes e regras pré-definidas para gerar planos com base nas informações disponíveis. Não tente criar novos Modelos de ML.
• 10 mil a 50 mil dólares - Treine Modelos LSTM em Conjuntos de Dados de Fitness Abertos Existentes; Depois Use GPT para Interagir com Clientes.
• Mais de 100 mil dólares - Recolha os Seus Dados, Recrute Desenvolvedores de ML e Crie as Suas Soluções.

Um exemplo: construir um MVP de um chatbot do Telegram usando uma API conectada ao GPT-4 a um custo de 0,03 dólares/1.000 tokens, preenchê-lo com 50 programas verificados e estabelecer regras. Por exemplo: “Iniciante - 3 treinos/semana no máximo” ou “Dor no joelho - sem agachamentos altos.” Deve ser possível criar um protótipo dentro de uma semana sem o uso de uma equipa de desenvolvimento de ML.

Treinar um Modelo com Treinos + Integração do Utilizador

Assumindo que está a usar um design de modelo personalizado, existem três passos principais:

1. Recolha e organize os seus próprios dados de treino para agregação (pode recolher esta informação de conteúdo de código aberto, incluindo; Kaggle; API Fitbit com perfis de utilizador inconclusivos generalizados (de milhões de utilizadores ativos); estudos académicos).
2. Rotule os perfis de utilizador para uso com o modelo (usando técnicas supervisionadas ou semi-supervisionadas para rotular dados com palavras como "plano = progresso" ou "plano = lesão").
3. Prepare o perfil de treino para o modelo (removendo valores atípicos, como frequência cardíaca de 300 BPM; converta os perfis de treino para usar métricas comuns com unidades de medida semelhantes (por exemplo, milhas = quilómetros, calorias = quilojoules)).

Construir e Treinar o Seu Novo Modelo

Usando os conjuntos de dados produzidos acima, deve primeiro dividir os dados em três grupos: 70% são conjuntos de dados de treino; 15% são conjuntos de dados de validação; e 15% são conjuntos de dados de teste. Uma técnica chamada 'validação cruzada' pode ser realizada para ajudar a evitar que o modelo se ajuste aos conjuntos de dados de treino ou exiba sobreajuste. A sua primeira tentativa no modelo pode render 60% de precisão (muito bom); mas, se aumentar o tamanho do seu conjunto de dados e/ou parâmetros de desempenho, a sua precisão melhorará com tentativas repetidas. Ao completar três a cinco iterações, pode atingir 85% ou mais de desempenho.

Exemplos de Casos de Uso:

• O utilizador completa três semanas de treinos conforme indicado no plano de fitness e falta a um treino na quarta semana - envia uma mensagem de alerta como método de motivação e oferece um desafio a um amigo.
• Perda de peso de uma mulher de 28 anos - usa o modelo para criar uma correlação para a periodização com base no ciclo mensal, bem como ajustar o volume e a carga de acordo com cada um.

Caso ASCN.AI: Uma abordagem anterior baseada em fitness para prever o sobretreino (3 dias antes do aparecimento dos sintomas) com base em 50.000 utilizadores alcançou 82% de precisão. A implementação da ASCN.AI baseia-se em algoritmos que incluem todas as transações em Ethereum e Solana ao longo de vários anos, usando 87% de precisão para prever anomalias. Crítico: Se o seu público-alvo são iniciantes, não treine o modelo apenas com dados de atletas profissionais. O seu conjunto de dados deve estar alinhado com quem será o seu público-alvo.

Criação da Interface do Bot e Ciclo de Feedback

A interface não inclui apenas botões. A usabilidade é muito importante no fitness, e se o bot for difícil para o utilizador, ele deixará de o usar muito rapidamente.

Princípios Principais:

1. Entrada Mínima. Em vez de fornecer 50 exercícios diferentes num dia, simplesmente pergunte ao utilizador quantas 'Supinos' ele quer fazer naquele dia em particular.
2. Ajuda Contextual. Cada vez que um utilizador insere uma entrada incorreta três vezes seguidas, o bot mostrará ao utilizador como fazer a sua entrada, por exemplo, "Por favor, escreva a sua tentativa como: 10KG; 12 Repetições".
3. Visualização de Gráficos. Mostre ao utilizador o que ele alcançou através de representações gráficas de progresso; como usar gráficos dinâmicos ou um gráfico de barras para mostrar ao utilizador o que ele alcançou na semana passada em comparação com a semana anterior.

Feedback:

• Classificação do Treino. Após cada sessão de treino, o bot perguntará ao utilizador como se sente em relação a esse treino em particular numa escala de 1 a 10. Se o utilizador classificar três treinos com 9-10, a sua carga será diminuída para o próximo treino.
• Inquéritos de Humor. Permitem ajustar o programa dos utilizadores de acordo com os seus níveis de sono, energia e motivação com base nas suas respostas.
• Análise de Texto. Se um utilizador lhe enviar uma mensagem de texto indicando que está “dorido pelo terceiro dia consecutivo” e, usando o GPT, consegue determinar se o utilizador está a sentir uma dor “normal” ou “sobretreino”.

Pilha Tecnológica: API do Bot do Telegram para funcionalidade/API do WhatsApp Business. Plataformas No-Code (ASCN.AI). A ASCN.AI criou um bot para analisar criptomoedas em duas a três horas: Um gatilho envia uma mensagem à IA, que então envia um pedido HTTP a uma API de blockchain que retorna uma resposta à IA. O mesmo conceito aplica-se ao fitness pessoal.

Como recomendação, não digitalize todos os aspetos do fitness de uma vez; por exemplo, digitalize apenas o componente de treino primeiro e adicione lentamente outras áreas como cardio, dieta e sono ao longo do tempo, porque lançar tudo ao mesmo tempo pode resultar na desistência do utilizador.

Exemplos de Treinadores de IA para Fitness

1. Freeletics (Alemanha)
Fornece planos de treino personalizados com base no objetivo do utilizador (por exemplo, construir músculo / perder gordura, etc.), e feedback sobre o quão bem seguem o seu plano de treino personalizado; usa tecnologias de machine learning/visão computacional, funcionalidades avançadas disponíveis; 50M de downloads da aplicação e 5M de utilizadores ativos. Os utilizadores classificam os seus treinos após cada treino; as suas classificações impactam a carga de treino futura (por exemplo, um utilizador que classifica um treino como leve resultará numa carga de treino futura mais leve).

2. Tonal (EUA)
Permite aos utilizadores fazer treinos de peso (resistência) usando um espelho inteligente; o peso ajusta-se automaticamente ao utilizador no momento do treino; usa sensores de força e algoritmos; mais de 200 exercícios. Os fabricantes relataram que os utilizadores ganharam, em média, 25% mais massa muscular num período de 12 semanas; conclusão: os utilizadores podem ter o peso ajustado dinamicamente durante um treino.

3. Vi Trainer (Auscultadores Biossensoriais)
O objetivo é fornecer instruções de voz juntamente com dados biométricos via auscultadores; usa sensores biométricos, sintetizador de voz, testes de desempenho focados em zonas aeróbicas; um estudo mostrou que os utilizadores que usam um vi trainer têm 34% mais probabilidade de atingir o seu objetivo de fitness; conclusão: os vi trainers permitem aos utilizadores monitorizar os seus treinos ao ar livre sem ter de usar um dispositivo inteligente.

Conclusão: Um treinador digital de sucesso não substituirá os personal trainers, mas permitirá que tarefas rotineiras sejam automatizadas (contagem de repetições, ajuste de resistência, envio de lembretes); os treinadores permanecem como coaches / mentores.

Diretrizes para Incorporar um Treinador Digital em Treinos em Casa/Ginásio

No Ginásio:

1. Integrar com Equipamento. Verifique as APIs no equipamento do ginásio, conectando cada peça de equipamento à sua inteligência artificial (IA) para recolher automaticamente dados sobre cada série concluída por um indivíduo.
2. Digitalize códigos QR associados a um cliente para visualizar a rotina de treino de hoje em qualquer peça de equipamento.
3. Crie desafios de equipa para os seus clientes. A IA combina os resultados de todos os participantes e, em seguida, classifica e envia mensagens motivacionais para os seus smartphones.

Em casa:

1. Equipamento mínimo necessário. Exercícios de peso corporal, bandas de resistência e halteres leves funcionam muito bem para muitos tipos diferentes de movimentos. A IA mostrará opções de peso corporal e banda com base em cada um dos exercícios listados acima.
2. Curta duração das sessões de treino. Sessões com menos de 30 minutos são ideais para evitar que os clientes desistam; enquanto sessões de treino mais longas são frequentemente razões para os clientes desistirem.
3. Análise de técnica usando câmara. Peça a um cliente para filmar-se a fazer qualquer um dos exercícios; a rede neuronal compara e calcula os ângulos dos joelhos e a posição da parte inferior das costas para melhoria/avaliação.

Adaptação: A ASCN.AI criou um scanner de arbitragem para criptomoedas que exibe faixas de preço para as mesmas criptomoedas nas mesmas ou diferentes bolsas. O mesmo processo também permite que a IA crie opções personalizadas com base no seu tempo, no equipamento disponível e na sua condição física, e crie o melhor treino a ser realizado para as suas necessidades individuais.

Dicas para ginásios: Os ginásios não devem substituir todos os seus treinadores; em vez disso, os treinadores devem usar a IA como um auxílio no processo de treino. Os treinadores serão responsáveis por determinar a técnica adequada a usar em conjunto com o peso do seu cliente, mas a IA será responsável por monitorizar e otimizar pesos e cargas com base no progresso do cliente. Assim, os treinadores poderão treinar mais clientes, mantendo o mesmo nível de serviço.

Perguntas Frequentes

O que torna um treinador de IA melhor do que um personal trainer humano?

Vantagens de um treinador de IA:

• Acesso 24 horas ao treino — enquanto um treinador humano dorme, o seu treinador de IA está sempre disponível para uso.
• Custo — a maioria dos personal trainers humanos cobra uma taxa horária (50-100 dólares), enquanto um treinador de IA pode fornecer o mesmo nível de treino por 10-30 dólares por mês.
• Escala — a IA permite que os treinadores escalem os seus esforços; em comparação com um treinador que trabalha com 10-20 clientes de cada vez, a IA pode servir milhares de clientes de uma só vez.
• Objetivo — a IA é objetiva por natureza, o que significa que a fadiga e o preconceito não interferirão no treino baseado em IA.

Limitações do treino baseado em IA:

• A falta de feedback em tempo real durante os treinos devido à ausência de contacto físico.
• Situações complexas, como a reabilitação, exigem um especialista humano.
• Um treinador real é muito mais motivador psicologicamente do que um texto num chat.

Como resultado, a IA pode fornecer uma solução parcial para um treinador, e para utilizadores iniciantes a intermédios, a IA pode fornecer 80% da solução para as suas necessidades ao menor custo. Para utilizadores avançados, apenas um humano pode fornecer a experiência específica necessária.

62% dos utilizadores de aplicações de fitness baseadas em IA continuam a usar a aplicação após 6 meses, em comparação com apenas 23% para aplicações de fitness tradicionais que continuam a usá-las após 6 meses, devido ao alto nível de personalização e adaptabilidade disponível através da IA.

O que precisamos para personalizar os treinos?

Os requisitos mínimos:

• Idade, Sexo, Peso, Altura;
• Objetivo Pessoal (Perda de Gordura, Ganho Muscular, Condicionamento);
• Nível de Experiência (Iniciante, Intermédio ou Avançado);
• Quaisquer Limitações (Lesões, Doenças).

Contexto adicional: Biometria (Frequência Cardíaca em Repouso, Frequência Cardíaca Máxima, VFC, Percentagem de Gordura Corporal), histórico de treino anterior, fatores de estilo de vida (sono, stress, nutrição) e disponibilidade de equipamento.

Como recolhemos o acima? Introduza dados manualmente durante a integração, use wearables (sincronizando Apple Watch, Garmin ou Fitbit) e use sinais indiretos (falta de atividade como sinal de fadiga).

Dica: NÃO recolha todas estas informações de uma vez. Peça 1 coisa de cada vez.

Como o GPT ajuda na motivação e adaptação?

O cerne da motivação:

1. Tom de comunicação - Se o utilizador se sentisse em baixo e dissesse ao GPT "Estou cansado, não queria treinar hoje", o GPT não o forçaria a treinar, mas sugeriria um dia mais leve onde pudesse descansar e relaxar.
2. História de Sucesso - Se um utilizador conseguiu adicionar mais 2 elevações na semana anterior, o GPT perguntaria naturalmente "quer tentar 9 hoje?"
3. Gatilhos pessoais - Ofereça desafios para competir contra um amigo para aqueles que gostam de competição.

Ajuste do plano: O GPT pode rever o número de treinos perdidos e fornecer um plano de reconstrução baseado na realidade SEM CULPA. Se os resultados estagnarem, o GPT recomendará o uso da periodização, alternando entre força e condicionamento.

- Utilizador: "Não consigo fazer 10 flexões."
- GPT: "Quantas flexões consegue fazer agora?"
- Utilizador: "Conseguia fazer 6 flexões antes."
- GPT: "Ótimo! Vamos aumentar para 7 na próxima semana. Hoje pode fazer as suas flexões de joelhos."

Aviso Legal

As informações fornecidas neste documento são apenas para fins educacionais e NÃO devem ser interpretadas como conselhos de investimento, legais ou de segurança. Os utilizadores devem estar cientes antes de usar assistentes de IA e devem compreender as funções dos assistentes de IA.