Engenheiro associado de IA para cientistas de dados

Comece a criar soluções de IA e adquira as habilidades de construção de carreira que você precisa para ter sucesso como engenheiro de IA, desde o desenvolvimento do modelo até a implantação na produção! Neste programa, você treinará e avaliará modelos preditivos robustos em conjuntos de dados do mundo real em vários domínios. Começando com os fundamentos da aprendizagem de máquina, você terá contato prático com algumas das bibliotecas Python mais populares para machine learning e aprendizagem profunda, incluindo scikit-learn, PyTorch e muitas outras. À medida que progredir, você terá contato prático com Large Language Models (LLMs) para uma variedade de tarefas de linguagem natural. Você aprenderá a fazer o ajuste fino do Llama 3 em dados personalizados e a integrá-lo a um aplicativo LangChain para começar a apresentar previsões aos usuários finais. Por fim, você descobrirá o que é necessário para passar um modelo de IA de um notebook para a produção. Você desenvolverá habilidades básicas em MLOps, incluindo testes, controle de versão e monitoramento do desempenho na produção.

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Aprendizado Supervisionado com o scikit-learn

"Aprenda machine learning com scikit-learn em Python. Use dados reais e faça previsões poderosas!"

4 hours

Aprendizado não supervisionado em Python

Aprenda a agrupar, transformar, visualizar e extrair insights de dados não rotulados com scikit-learn e scipy.

4 hours

Introdução ao Aprendizado Profundo com o PyTorch

Aprenda a criar sua primeira rede neural, ajustar hiperparâmetros e resolver problemas no PyTorch.

4 hours

Intermediate Deep Learning with PyTorch

Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.

4 hours

Developing Multi-Input Models For OCR

Develop a multi-input model to classify characters from scanned documents.

2 hours

Responsible AI Data Management

Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.

4 hours

Introdução a LLMs em Python

Aprenda os detalhes dos LLMs e a revolucionária arquitetura de transformadores em que eles se baseiam!

4 hours

Analyzing Car Reviews with LLMs

Use LLMs to solve diverse language tasks for a car dealership company.

2 hours

Working with Llama 3

Explore the latest techniques for running the Llama LLM locally, fine-tuning it, and integrating it within your stack.

4 hours

MLOps Conceitos

Descubra como o MLOps leva modelos de machine learning de notebooks locais à produção com valor real.

2 hours

MLOps Deployment and Life Cycling

In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.

4 hours

Introdução ao Git

Familiarize-se com o Git para controle de versão. Aprenda a rastrear, comparar, modificar e reverter arquivos.

4 hours

Princípios de engenharia de software em Python

Aprenda sobre modularidade, documentação e testes automatizados para resolver problemas de ciência de dados.

4 hours

Introdução aos Testes em Python

Domine testes em Python: Aprenda métodos, crie verificações e garanta código sem erros com pytest e unittest.

4 hours

Monitoramento de conceitos de machine learning

Conheça os desafios de monitorar modelos de ML em produção, como deriva de dados e conceito, e métodos para resolver.

2 hours

Assistente de IAInscreva-se para usar o AI AssistantNosso assistente de IA é gratuito para todos os usuários registrados. Cadastre-se ou faça login para acessar o assistente e potencializar sua experiência de aprendizado.

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