Inteligência Artificial (IA)
161 notas
Engenharia de Prompt 22
- Cronograma de Estudos – Engenharia de Prompt
- Plano de Estudos para Engenharia de Prompt
- Recursos Recomendados - Engenharia de Prompt
- 1. Fundamentos da Engenharia de Prompt › Como Funcionam os Modelos de Linguagem (LLMs)
- 1. Fundamentos da Engenharia de Prompt › Como Funciona o ChatGPT – OpenAI
- 1. Fundamentos da Engenharia de Prompt › Conhecendo os principais modelos
- 1. Fundamentos da Engenharia de Prompt › Diferença entre prompt engineering, fine-tuning e embeddings
- 1. Fundamentos da Engenharia de Prompt › Limitações e potencial dos LLMs
- 1. Fundamentos da Engenharia de Prompt › O Transformer Ilustrado (Jay Alammar)
- 2. Design de Prompts Eficientes › Boas práticas de escrita de prompts
- 2. Design de Prompts Eficientes › Estratégias de Prompt Engineering
- 2. Design de Prompts Eficientes › Prompt como programação natural
- 2. Design de Prompts Eficientes › Tipos de prompts simples, compostos, estruturados
- 3. Casos de Uso Empresariais › Análise de dados e BI com LLMs
- 3. Casos de Uso Empresariais › Atendimento ao cliente (FAQ, suporte técnico, triagem)
- 3. Casos de Uso Empresariais › Automação de processos com IA
- 3. Casos de Uso Empresariais › Geração de conteúdo (marketing, landing pages, email, SEO)
- 3. Casos de Uso Empresariais › Integração com sistemas legados, APIs e RPA
- 4. Ferramentas e Plataformas de Integração › Automação com n8n, Zapier e Make
- 4. Ferramentas e Plataformas de Integração › LangChain, Semantic Kernel, LlamaIndex
- 4. Ferramentas e Plataformas de Integração › Noções de uso via código e via plataformas low-code
- 4. Ferramentas e Plataformas de Integração › OpenAI API (ChatGPT, Assistants, GPTs)
Gemini 1
Modelos de Inteligência Artificial 11
- Modelo Discriminativo
- Modelo Generativo
- Modelos Bayesianos
- Máquinas de Vetores de Suporte (Support Vector Machines - SVM)
- Redes Geradoras Adversárias
- Redes Neurais Convolucionais
- Redes Neurais Profundas
- Redes Neurais Recorrentes
- Transformers
- Técnica Dropout
- Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias (Decision Trees and Random Forests)
Modelos de PROMPTs 8
Plano de estudos - 10 dias de imersão em GenAI 116
- Dia 01 - LLMs de verdade
- Dia 02 - Prompt Engineering 2.0
- Dia 03 - Embeddings
- Dia 04 - RAG finalmente
- Dia 05 - Construir seu primeiro RAG
- Dia 06 - RAG avançado
- Dia 07 - Agentes
- Dia 08 - Construir um agente
- Dia 09 - Frameworks + arquitetura
- Dia 10 - Avaliação, segurança e produção
- Prompt guia para consulta
- Conteúdo › Agentes - Actions
- Conteúdo › Agentes - Agent Evaluation
- Conteúdo › Agentes - Agentic AI
- Conteúdo › Agentes - Agent Loop
- Conteúdo › Agentes - AI Agent
- Conteúdo › Agentes - Autonomous Agents
- Conteúdo › Agentes - Function Calling
- Conteúdo › Agentes - Human-in-the-loop
- Conteúdo › Agentes - Memory
- Conteúdo › Agentes - Multi-agent Systems
- Conteúdo › Agentes - Observations
- Conteúdo › Agentes - Orchestration
- Conteúdo › Agentes - Planning
- Conteúdo › Agentes - State
- Conteúdo › Agentes - Tool Calling
- Conteúdo › Agentes - Tools
- Conteúdo › Chunking
- Conteúdo › Chunking - Chunk Size
- Conteúdo › Chunking - Fixed-size Chunking
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- Conteúdo › Embeddings - Embedding Model
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- Conteúdo › Embeddings - Semantic Search
- Conteúdo › Embeddings - Semantic Similarity
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- Conteúdo › Prompt Engineering - Zero-shot Prompting
- Conteúdo › Prompt engineering para RAG
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