AI Tutorials

Saiba mais sobre o GitOps, sua importância, várias abordagens e como integrá-lo a um projeto de IA.

Descubra a importância da redução de dimensionalidade, suas técnicas e como aplicá-las a conjuntos de dados de imagens, visualizando e comparando dados em espaços de dimensões menores.

Saiba o que são as tarefas ChatGPT da OpenAI, como usá-las e descubra 10 casos de uso práticos para automatizar e programar suas ações.

Saiba como simplificar a criação de agentes de IA com a nova biblioteca Python da Hugging Face, smolagents, e acompanhe um projeto de demonstração para vê-lo em ação.

Saiba mais sobre os sistemas imunológicos artificiais (AIS) e como eles podem ser implementados em Python para tarefas como detecção de anomalias e otimização.

Saiba mais sobre o modelo de geração de malha 3D da NVIDIA, LLaMA-Mesh, incluindo seus recursos, limitações, instruções de configuração e exemplos.

Este é um guia simples para você fazer o ajuste fino do Gemma 2 9B-It em conversas entre pacientes e médicos e converter o modelo no formato GGUF para que ele possa ser usado localmente com o aplicativo Jan.

Descubra sete ideias de projetos de PNL para todos os níveis. Fortaleça seu portfólio, mostre suas habilidades em PNL e impressione os empregadores com esses projetos práticos.

Veja como uma matriz de confusão categoriza as previsões do modelo em Verdadeiros Positivos, Falsos Positivos, Verdadeiros Negativos e Falsos Negativos. Continue lendo para entender sua estrutura, etapas de cálculo e usos para lidar com dados desequilibrados e análise de erros.

Explore os modelos text-embedding-3-large e -small da OpenAI em nosso guia para aprimorar as tarefas de NLP com embeddings de IA de ponta para desenvolvedores e pesquisadores.

Saiba como acessar modelos leves e de visão do Llama 3.2 no Kaggle, ajustar o modelo em um conjunto de dados personalizado usando GPUs gratuitas, mesclar e exportar o modelo para o Hugging Face Hub e converter o modelo ajustado para o formato GGUF para que possa ser usado localmente com o aplicativo Jan.

Neste tutorial, você aprenderá como implementar redes neurais convolucionais (CNNs) em Python com o Keras e como superar o excesso de ajuste com o dropout.