Saiba como usar modelos de IA generativa para criar um editor de imagens, um chatbot do tipo ChatGPT com poucos recursos, um aplicativo classificador de aprovação de empréstimos, automatizar interações em PDF e um assistente de voz com tecnologia GPT.

Leia este artigo para descobrir os conceitos básicos de modelos de linguagem grandes, a principal tecnologia que está impulsionando a atual revolução da IA

Explore 7 mecanismos comuns de conversão de texto em fala gratuitos e de código aberto para seus projetos de ML.

Domine o Power BI com esses exemplos de painéis do mundo real. Crie painéis eficazes para finanças, vendas e saúde para medir KPIs em tempo real.

A privacidade de dados refere-se aos princípios que regem a coleta, o uso, o armazenamento e o compartilhamento de dados pessoais. É essencial para evitar o roubo de identidade, proteger a segurança pessoal, desenvolver a confiança do consumidor, cumprir os requisitos legais e promover práticas éticas.

A governança de IA refere-se às estruturas, políticas e processos que orientam o desenvolvimento, a implantação e o uso responsáveis e éticos das tecnologias de inteligência artificial.

Este guia conciso e fácil de seguir ajudará você a descobrir as melhores alternativas ao Anaconda e a encontrar a ferramenta certa para seus projetos Python.

Aprenda os conceitos e as teorias fundamentais por trás da organização de dados, além de alguns exemplos práticos. Use essas habilidades em seu trabalho diário de ciência de dados para gerar dados limpos e úteis para seus modelos.

Este artigo explica as principais diferenças entre os modelos generativos e discriminativos, abordando seus princípios, casos de uso e exemplos práticos para ajudar você a escolher a abordagem certa para suas tarefas de machine learning.

Prepare-se para sua próxima entrevista de ciência de dados com perguntas essenciais sobre NumPy, do básico ao avançado. Perfeito para aprimorar suas habilidades e aumentar a confiança!

A IA na segurança cibernética usa algoritmos de IA para combater ameaças como ransomware e desinformação, fornecendo recursos avançados de proteção, detecção e resposta.

A compreensão de linguagem natural (NLU) é um subcampo do processamento de linguagem natural (NLP) focado em permitir que as máquinas compreendam o significado, o contexto e a intenção da linguagem humana.