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Programas›AI Sprouts›Aulas
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Aulas

Cada aula se constrói sobre a anterior. Sem pressa, sem suposições.

1
📊

Como os dados alimentam a IA – o combustível por trás de todo sistema inteligente

Descubra o que são conjuntos de dados, por que a qualidade dos dados é importante e como os dados certos ensinam a IA a ser inteligente.

Iniciante⏱️ 12 min de leitura
→
2
📝

Algoritmos explicados – as receitas por trás de cada sistema de IA

Aprenda o que são algoritmos, como funcionam com exemplos do dia a dia e por que escolher o algoritmo certo é importante para a IA.

Iniciante⏱️ 15 min de leitura
→
3
🕸️

Introdução às Redes Neurais – Como a IA pensa em camadas

Explore como as redes neurais imitam o cérebro, processam informações através de camadas e aprendem com seus erros.

Iniciante⏱️ 18 min de leitura
→
4
🏋️

Treinamento de modelos de IA - Ensinando máquinas a ficarem mais inteligentes

Entenda o ciclo de treinamento, funções de perda, overfitting e como saber quando seu modelo de IA está pronto.

Iniciante⏱️ 15 min de leitura
→
5
⚖️

Ética e preconceito da IA ​​– O lado humano da inteligência artificial

Explore como o preconceito entra nos sistemas de IA, os desafios éticos que a IA cria e como podemos construir uma tecnologia mais justa.

Iniciante⏱️ 15 min de leitura
→
6
⛓️

Retropropagação – O cálculo por trás da aprendizagem

Entenda como as redes neurais aprendem propagando erros para trás através das camadas, usando a regra da cadeia para atualizar cada peso.

Intermediário⏱️ 16 min de leitura
→
7
📉

Funções de perda e otimizadores - como a IA aprende com os erros

Descubra como as funções de perda medem os erros de um modelo e como os otimizadores usam gradientes para reduzi-los sistematicamente.

Intermediário⏱️ 15 min de leitura
→
8
🔤

Tokenização – Como a IA lê texto

Saiba como os modelos de linguagem dividem o texto em tokens usando BPE e outros algoritmos e por que a tokenização molda tudo, desde o custo até a capacidade.

Intermediário⏱️ 14 min de leitura
→
9
🧭

Incorporações e bancos de dados vetoriais - como a IA entende o significado

Explore como a IA representa palavras e frases como vetores em um espaço de alta dimensão, permitindo pesquisas semânticas, recomendações e RAG.

Intermediário⏱️ 16 min de leitura
→
10
📊

Métricas de avaliação – sua IA é realmente boa?

Saiba por que a precisão por si só é enganosa e domine as métricas (precisão, recall, F1, ROC-AUC, BLEU e perplexidade) que realmente medem o desempenho da IA.

Intermediário⏱️ 15 min de leitura
→
11
🔤

Compreendendo grandes modelos de linguagem

Como GPT, Claude e outros LLMs funcionam nos bastidores

Intermediário⏱️ 15 min de leitura
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12
📉

Overfitting e Underfitting: Por que os modelos de ML falham

Entenda os dois modos de falha de aprendizado de máquina mais comuns — overfitting e underfitting — com exemplos claros e como corrigi-los.

Intermediário⏱️ 25 min de leitura
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13
⚙️

Engenharia de recursos: ensinando às máquinas o que importa

Saiba como a engenharia de recursos transforma dados brutos em entradas poderosas de aprendizado de máquina — a habilidade que separa bons modelos de excelentes.

Intermediário⏱️ 30 min de leitura
→
14
🔀

Aprendizagem supervisionada versus não supervisionada: principais diferenças explicadas

Uma comparação clara entre aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado — quando usar cada abordagem, com exemplos e algoritmos do mundo real.

Intermediário⏱️ 25 min de leitura
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15
🌳

Árvores de decisão: o algoritmo que você pode desenhar no papel

Aprenda como as árvores de decisão funcionam, por que são um dos algoritmos de ML mais intuitivos e quando usá-las.

Intermediário⏱️ 25 min de leitura
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16
🔵

Clustering: como a IA encontra padrões sem rótulos

Entenda o clustering — uma técnica importante de aprendizado não supervisionado — por meio de K-Means, clustering hierárquico e aplicativos do mundo real.

Intermediário⏱️ 25 min de leitura
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