Trilha de Aprendizagem da Formação IA Aplicada a Finanças 4.0
Descrevemos aqui para você a trilha de aprendizagem da Formação IA Aplicada a Finanças 4.0, incluindo os cursos de bônus.
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A Inteligência Artificial deve substituir muitos empregos humanos no futuro, mas advogados e juízes deveriam estar entre eles? Aqui, exploramos onde a IA já está sendo usada em sistemas judiciários em todo o mundo e discutimos se ela deve desempenhar um papel mais amplo. A Inteligência Artificial Pode Ser Mais Eficiente Que os Humanos no Sistema Judiciário?
Preparamos uma tabela para ajudar a compreender as diferenças entre IA, Machine Learning, Deep Learning e LLM. Confira!
Nos últimos anos, os campos da Ciência de Dados e da Inteligência Artificial (IA) tiveram avanços significativos, revolucionando vários setores, incluindo a Engenharia Mecânica.
Vem aí o novo Curso Gratuito de Python da Data Science Academy. A partir de 01/09/2025. Ainda mais completo e gratuito.
Seria possível fazer Day Trading com Inteligência Artificial aplicando LLMs, Agentes de IA e MCP para construir Agentes Autônomos de Investimentos? Fizemos essa pergunta aqui na DSA e com base em nossa experiência em IA, experimentamos. O resultado foi incrível e desse experimento surgiu o mais novo curso da Data Science Academy.
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Descrevemos aqui para você a trilha de aprendizagem da Formação Inteligência Artificial Para Medicina 4.0, incluindo os cursos de bônus.
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No segundo artigo sobre Modelos Determinísticos e Estocásticos em IA vamos explorar potencial vs. limitações devido à natureza estocástica dos LLMs, porque a aleatoriedade afeta confiabilidade e auditabilidade, como contornar as limitações e problemas dos LLMs e recomendações de uso.
Em Inteligência Artificial (IA), os modelos podem ser divididos em duas categorias fundamentais quanto ao seu comportamento: determinísticos e estocásticos. Esses termos se referem à presença (ou ausência) de aleatoriedade nas respostas geradas. De forma simples e didática: Um modelo determinístico produz sempre o mesmo resultado dadas as mesmas condições, enquanto um modelo estocástico envolve elementos probabilísticos e pode gerar resultados diferentes mesmo sob condições idênticas.
Neste artigo discutiremos o conceito de interpretabilidade e sua importância, as técnicas populares para explicar modelos (como SHAP, LIME e métodos baseados em regras), exemplos práticos em negócios e, por fim, as limitações e desafios envolvidos.
Para ajudar aqueles que desejam estar preparados para a expansão do mercado de consultoria na área de dados em 2025, criamos um módulo gratuito completo, que vai cobrir os passos necessários (técnicos e administrativos) para prestar consultoria. E nesse módulo vamos incluir um projeto completo de automação com Agentes de IA.
Preparamos este guia para ajuda você a compreender o que é destilação de LLMs (LLM Distillation), como a destilação funciona, seus princípios técnicos, aplicações práticas e as vantagens e desafios envolvidos nessa abordagem. Boa leitura e bons estudos.
Aqui estão as sete principais bibliotecas Python que se destacam no desenvolvimento de Inteligência Artificial.