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  • Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado
  • Algoritimos clássicos: KNN, Decision Trees, Random Forest
  • Ensemble de Modelos
  • Compartilhando Modelos
  • Construindo meu Portifólio
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Deep Learning
  • Fundamentos de redes neurais artificiais
  • Redes convolucionais (CNNs) para visão computacional
  • Redes recorrentes (RNNs, LSTM) para séries temporais e NLP
  • Frameworks: TensorFlow e PyTorch na prática
  • Treinamento e regularização de modelos complexos
  • Projeto: Classificador de imagens e gerador de texto com IA
1.999R$2 anos
MLOps
  • Fundamentos de MLOps: ciclo de vida de modelos
  • Versionamento com DVC e MLflow
  • Criação de pipelines com GitHub Actions e CI/CD
  • Containerização com Docker e orquestração com Kubernetes
  • Deploy de modelos com FastAPI, Flask e Streamlit
  • Monitoramento de performance e reentreinamento automatizado
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Inteligência Artificial
  • Fundamentos de LLMs (Large Language Models)
  • Aplicações com LangChain, LlamaIndex e Ollama local
  • Construção de copilotos personalizados com memória e agentes
  • Integração com dados locais, PDFs, bancos de dados e APIs
  • Fine-Tuning e QLoRA: ajuste de modelos para domínios específicos
  • Projeto final: Aplicação completa com RAG, API e UI integrada
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Formação Machine Learning Enginner
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