Tutoriais de IA

Descubra como usar o DALL-E 3 para criar imagens. Descubra o que é o DALL-E 3, seus principais recursos e como usar os prompts para obter os melhores resultados.

Este tutorial apresentará tudo o que você precisa saber sobre o GPT-4 Vision, desde o acesso a ele, passando por exemplos práticos do mundo real, até suas limitações.

Explore o GPT-3.5 Turbo e descubra o potencial transformador do ajuste fino. Saiba como personalizar esse modelo de linguagem avançado para aplicativos de nicho, aprimorar seu desempenho e entender os custos associados, a segurança e as considerações de privacidade.

Saiba como o novo recurso de Chamada de Função da OpenAI permite que os modelos GPT gerem saída JSON estruturada, resolvendo problemas comuns de desenvolvimento causados por saídas irregulares.

Domine o processo de treinamento de grandes modelos de linguagem usando o PyTorch, desde a configuração inicial até a implementação final.

Descubra os prompts e as dicas essenciais para aproveitar ao máximo o ChatGPT para vendas

Explore o potencial inexplorado dos modelos de linguagem grandes com o LangChain, uma estrutura Python de código aberto para criar aplicativos avançados de IA.

Explore nosso guia sobre como usar a API OpenAI para criar incorporações de texto. Descubra suas aplicações na classificação de textos, recuperação de informações e detecção de similaridade semântica.

Descubra como fazer com que o ChatGPT forneça os resultados que você deseja, fornecendo a ele as entradas necessárias.

Mergulhe na IA explicável (XAI) e saiba como criar confiança em sistemas de IA com LIME e SHAP para interpretabilidade de modelos. Entenda a importância da transparência e da justiça nas decisões baseadas em IA.

Descubra o que é a classificação de texto, como ela funciona e os casos de uso bem-sucedidos. Explore exemplos de ponta a ponta de como criar um pipeline de pré-processamento de texto seguido de um modelo de classificação de texto em Python.

Este tutorial aborda o stemming e a lematização de um ponto de vista prático usando o pacote Python Natural Language ToolKit (NLTK).