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AI Sprouts

Construa Suas Bases em IA

Pronto para crescer? Mergulhe nos blocos fundamentais da IA — dados, algoritmos e redes neurais. Exercícios práticos ajudam a desenvolver intuição antes de escrever código.

16
Aulas
~4h
Duração
2/5
Nível

🎯 O Que Você Vai Aprender

  • ✓Distinguir aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço
  • ✓Entender o que são dados de treinamento e por que importam
  • ✓Pensar criticamente sobre viés e justiça em IA

Pré-requisitos: AI Seeds (recomendado)

📚 Aulas

1
📊

Como os Dados Impulsionam a IA

Discover what datasets are, why data quality matters, and how the right data teaches AI to be smart.

⏱️ 12m→
2
📝

Algoritmos Explicados

Learn what algorithms are, how they work with everyday examples, and why choosing the right one matters for AI.

⏱️ 15m→
3
🕸️

Introdução às Redes Neurais

Explore how neural networks mimic the brain, process information through layers, and learn from their mistakes.

⏱️ 18m→
4
🏋️

Treinamento de Modelos de IA

Understand the training loop, loss functions, overfitting, and how to know when your AI model is ready.

⏱️ 15m→
5
⚖️

Ética e Viés em IA

Explore how bias enters AI systems, the ethical challenges AI creates, and how we can build fairer technology.

⏱️ 15m→
6
⛓️

Retropropagação

Understand how neural networks learn by propagating errors backwards through layers, using the chain rule to update every weight.

⏱️ 16m→
7
📉

Funções de Perda e Otimizadores

Discover how loss functions measure a model's errors and how optimisers use gradients to systematically reduce them.

⏱️ 15m→
8
🔤

Tokenização

Learn how language models break text into tokens using BPE and other algorithms, and why tokenisation shapes everything from cost to capability.

⏱️ 14m→
9
🧭

Embeddings e Bancos de Dados Vetoriais

Explore how AI represents words and sentences as vectors in high-dimensional space, enabling semantic search, recommendations, and RAG.

⏱️ 16m→
10
📊

Métricas de Avaliação

Learn why accuracy alone is misleading, and master the metrics - precision, recall, F1, ROC-AUC, BLEU, and perplexity - that truly measure AI performance.

⏱️ 15m→
11
🔤

Compreendendo os grandes modelos de linguagem

How GPT, Claude and other LLMs work under the hood

⏱️ 15m→
12
📉

Overfitting e underfitting: por que modelos de ML falham

Understand the two most common machine learning failure modes — overfitting and underfitting — with clear examples and how to fix them.

⏱️ 25m→
13
⚙️

Engenharia de features: ensinando máquinas o que importa

Learn how feature engineering transforms raw data into powerful machine learning inputs — the skill that separates good models from great ones.

⏱️ 30m→
14
🔀

Aprendizado supervisionado vs não supervisionado: diferenças explicadas

A clear comparison of supervised and unsupervised machine learning — when to use each approach, with real-world examples and algorithms.

⏱️ 25m→
15
🌳

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

Learn how decision trees work, why they're one of the most intuitive ML algorithms, and when to use them.

⏱️ 25m→
16
🔵

Clustering: como a IA encontra padrões sem rótulos

Understand clustering — a key unsupervised learning technique — through K-Means, hierarchical clustering, and real-world applications.

⏱️ 25m→
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