O Que o ChatGPT Realmente Significa Para as Empresas?
Ferramentas como o ChatGPT têm o potencial de melhorar a eficiência e a produtividade em vários contextos de negócios, automatizando tarefas que normalmente seriam executadas por humanos.
Categoria:Inteligência Artificial
10 LLMs (Large Language Models) Open-Source Para Uso Comercial
Listamos para você 7 LLMs open-s0urce que são gratuitos e podem ser usados para aplicações comerciais.
IA x Machine Learning x Deep Learning x LLM
Preparamos uma tabela para ajudar a compreender as diferenças entre IA, Machine Learning, Deep Learning e LLM. Confira!
Ciência de Dados e Inteligência Artificial na Engenharia Mecânica
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
Vem aí o novo Curso Gratuito de Python da Data Science Academy. A partir de 01/09/2025. Ainda mais completo e gratuito.
10 Casos de Uso de Inteligência Artificial na Segurança Cibernética
Aqui estão alguns casos de uso específicos de IA em segurança cibernética.
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.
Análise e Previsão de Séries Temporais com Inteligência Artificial
Desenvolva suas habilidades de análise e previsão de séries temporais com modernas técnicas de Inteligência Artificial.
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.
Infraestrutura Como Código com Terraform, AWS, Azure e Databricks
Neste curso você vai desenvolver suas habilidades com Terraform, uma ferramenta open-source que permite definir a infraestrutura como código usando uma linguagem simples e declarativa e implantar e gerenciar essa infraestrutura em uma variedade de provedores de cloud computing (em nuvem pública ou privada) e virtualização, com apenas alguns comandos.
O Que São Large Language Models (LLMs)?
Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Models ou LLMs) são um tipo de modelo de Inteligência Artificial criado para entender e gerar texto. Esses modelos são treinados em grandes volumes de dados da internet, aprendendo padrões sobre como as palavras e frases são comumente usadas juntas. Quando alimentado com uma nova entrada de texto, um LLM tentará prever ou gerar a continuação mais provável desse texto com base no que aprendeu durante o treinamento. Embora os LLMs já existam há algum tempo, ganharam a mídia através do ChatGPT, interface de chat para modelos LLM GPT-3 e GPT-4.
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.
Segmentação de Imagens Médicas com Deep Learning
O surgimento do paradigma de aprendizado profundo (Deep Learning) e os recentes avanços no poder computacional permitiram o desenvolvimento de novos diagnósticos inteligentes com base em Visão Computacional. E este é o tema deste artigo: Segmentação de Imagens Médicas com Deep Learning.