Programa do Curso
Conteúdo do Curso Proposta de Treinamento
Dia 1 - Introdução à IA e ao Python para Fluxos de Dados
• Visão geral da paisagem de inteligência artificial e aprendizado de máquina
• O papel da IA na engenharia de dados moderna
• Revisão dos fundamentos do Python para aplicações de IA
• Trabalhando com dados usando pandas e NumPy
• Introdução a APIs e manipulação de dados JSON
• Mini exercício de carregamento e transformação de conjuntos de dados
Dia 2 - Fundamentos de Aprendizado de Máquina para Profissionais
• Conceitos de aprendizado supervisionado e não supervisionado
• Técnicas de engenharia de características e preparação de dados
• Fundamentos de treinamento de modelos usando scikit-learn
• Avaliação de modelos e métricas de desempenho
• Introdução aos conceitos de implantação de modelos
• Prática: construção de um modelo preditivo simples
Dia 3 - Introdução a LLMs e Engenharia de Prompts
• Compreendendo modelos de linguagem de grande escala e seu funcionamento
• Tokenização, janelas de contexto e limitações
• Princípios e técnicas de design de prompts
• Prompting zero-shot e few-shot
• Estratégias de avaliação e iteração de prompts
• Exercícios práticos de engenharia de prompts
Dia 4 - Construindo Aplicações de IA com LLMs
• Uso de APIs de LLMs em Python
• Conceitos de saídas estruturadas e chamadas de funções
• Construindo aplicações baseadas em chat e em tarefas
• Introdução à geração aumentada por recuperação (RAG)
• Conectando LLMs a fontes de dados externas
• Mini projeto: construção de um assistente de IA simples
Dia 5 - Produtização de Soluções de IA
• Projeto de fluxos de trabalho de IA escaláveis
• Integração de IA em pipelines de dados
• Monitoramento e melhoria do desempenho dos modelos
• Otimização de custos e estratégias de uso de APIs
• Considerações de segurança e IA responsável
• Projeto final: construção de uma solução de IA de ponta a ponta
Testemunhos de Clientes (2)
O instrutor estava muito disponível para responder a todas as perguntas que fiz
Caterina - Stamtech
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Máquina Traduzida
O instrutor desenvolve o treinamento com base no ritmo do participante
Farris Chua
Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Máquina Traduzida
