Vem aí o Novo Curso Gratuito de Python da Data Science Academy
Vem aí o novo Curso Gratuito de Python da Data Science Academy. A partir de 01/09/2025. Ainda mais completo e gratuito.
Categoria:Inteligência Artificial
Guia Completo Sobre Inteligência Artificial Generativa
Um guia completo com tudo que você precisa saber sobre IA Generativa, a tecnologia por trás do ChatGPT e do Deepseek.
O Futuro é Agora – Day Trading e Agentes Autônomos de Investimentos com Inteligência Artificial e MCP
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.
Modelos Determinísticos e Estocásticos em IA – Entendendo Diferenças e Riscos dos LLMs – Parte 2
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.
Modelos Determinísticos e Estocásticos em IA – Entendendo Diferenças e Riscos dos LLMs – Parte 1
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.
Interpretabilidade de Modelos de Machine Learning e IA
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.
Inteligência Artificial: Salários em Direção ao Céu
Os salários de profissionais de Inteligência Artificial estão sendo beneficiados pela fórmula da tempestade perfeita: um campo muito aquecido e alta demanda por talentos escassos. É a lei sempre confiável da oferta e da demanda e, no momento, qualquer coisa relacionada à Inteligência Artificial está em alta demanda.
Novo Módulo Gratuito de Consultoria na Área de Dados com Agentes de IA
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.
Destilação de Grandes Modelos de Linguagem (LLM Distillation) – Conceitos e Aplicações
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.
Top 7 Bibliotecas Python Para Machine Learning e Deep Learning em 2025
Aqui estão as sete principais bibliotecas Python que se destacam no desenvolvimento de Inteligência Artificial.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) – Melhores Práticas e Casos de Uso
Neste artigo vamos listar para você algumas das melhores práticas ao implementar RAG, bem como alguns casos de uso.
Principais Métricas Para Avaliar Pipelines RAG com LLMs
RAG aproveita dados externos para enriquecer o contexto dos LLMs, aumentando assim a sua capacidade de gerar respostas mais precisas e relevantes. À medida que cresce a adoção de RAG, aumenta também a complexidade de avaliar eficazmente o seu desempenho.
Como RAG (Retrieval-Augmented Generation) Funciona Para Personalizar os LLMs?
Com o uso de RAG, é introduzido um componente de recuperação de informações que utiliza a entrada do usuário para extrair informações de uma nova fonte de dados primeiro. A consulta do usuário e as informações relevantes são fornecidas ao LLM. O LLM usa esse novo conhecimento e seus dados de treinamento para criar respostas mais adaptadas.
Benefícios da Inteligência Artificial Generativa com Geração Aumentada de Recuperação (RAG)
O uso da tecnologia RAG traz diversas vantagens para as iniciativas de IA Generativa de uma empresa. Confira alguns dos benefícios!
Inteligência Artificial em Alto Nível com LLMs e Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Os LLMs (Large Language Models) varreram o universo da Inteligência Artificial, em especial nas tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Mas, como qualquer tecnologia, os LLMs têm limitações. E algumas dessas limitações estão sendo superadas com um processo de RAG (Retrieval-Augmented Generation), personalizando o uso de LLMs para necessidades específicas das empresas.