10 Casos de Uso de Inteligência Artificial na Segurança Cibernética
Aqui estão alguns casos de uso específicos de IA em segurança cibernética.
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.
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.
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.
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.
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!