O Que é MLOps e Por Que Isso Importa?
Agora que mais empresas se voltam para as aplicações baseadas em Machine Learning, estamos à beira de outra onda de operacionalização. Bem-vindo ao MLOps.
Agora que mais empresas se voltam para as aplicações baseadas em Machine Learning, estamos à beira de outra onda de operacionalização. Bem-vindo ao MLOps.
Aqui estão alguns casos de uso específicos de IA em segurança cibernética.
O Termo de Compromisso de Estágio (TCE) é um documento obrigatório no Brasil que formaliza a relação entre o estudante, a empresa concedente do estágio e a instituição de ensino. Ele deve seguir as diretrizes estabelecidas pela Lei do Estágio (Lei nº 11.788/2008) e tem como objetivo garantir que o estágio cumpra sua função educativa, sem configurar vínculo empregatício.
E para concluir esta série de 7 artigos, vejamos Casos de Uso Para Soluções de IA, Limitações e Desafios Atuais das Plataformas No-Code/Low-Code.
Um guia completo com tudo que você precisa saber sobre IA Generativa, a tecnologia por trás do ChatGPT e do Deepseek.
Vejamos agora um comparativo entre o uso de plataformas no-code/low-code e programação tradicional para automatizar fluxos com IA.
Confira a lista com diversas plataformas no-code ou low-code para automação de fluxos com Agentes de IA.
Na Parte 4 veremos duas plataformas que permitem o uso de IA para construção de apps: Lovable e Bubble.
LangFlow é uma plataforma low-code open-source projetada especificamente para facilitar a criação de aplicações de IA baseadas em Large Language Models (LLMs) e agentes conversacionais.
O n8n é uma plataforma de automação de fluxos de trabalho, com um modelo de licença fair-code que combina flexibilidade de código aberto com extensões comerciais.
Preparamos uma incrível sequência de 7 posts, voltados a profissionais de tecnologia, onde vamos explorar as principais plataformas no-code/low-code para construir Agentes de IA e aplicações, incluindo n8n, LangFlow, Lovable, Bubble, Pipedream e Make, discutindo suas características técnicas, vantagens, desvantagens, comparação com o desenvolvimento tradicional, custos, infraestrutura necessária, casos de uso e limitações atuais. Vamos começar com a Parte 1.
DataOps visa ajudar as organizações a superar obstáculos em seus processos de análise de dados. Mas o que exatamente é essa prática e como ela pode ajudar as empresas a aproveitar melhor os dados? É exatamente o que vamos trazer agora para você.
Conhecer as diferenças entre Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Estatísticos e Engenheiros de Software pode ser confuso e complicado. Enquanto todos eles estão ligados aos dados de alguma forma, há uma diferença entre o trabalho que eles fazem e gerenciam.
Listamos aqui 7 Bibliotecas Python Que Todo Engenheiro de IA Deve Conhecer.
Vamos acompanhar um Um Dia de Trabalho do Gonçalves, Cloud Engineer.