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Explore conteúdos gratuitos para aprender tecnologia no seu ritmo. Encontre artigos com conteúdos técnicos para aprender na prática, notícias para acompanhar as principais tendências do mercado e o Alura Labs, com análises e reflexões de especialistas sobre tecnologia, IA e carreira.
Publique modelos de machine learning em API's. Automatize o deploy de modelos de Machine Learning.
A formação em IA aumentada é um guia de estudos que combina duas tarefas importantes em ciência de dados: a regressão utilizando Machine Learning e a modelagem de problemas de otimização de restrições. Cada etapa dessa formação se complementa, no decorrer dos cursos será desenvolvido um projeto voltado para a otimização de situações encontradas em um aeroporto. Na primeira etapa, iremos focar na previsão da duração de atrasos de voos, que será resolvida como um problema de regressão em Machine Learning. Já na segunda etapa, os cursos irão apresentar formas de otimizar o uso dos estacionamentos de aviões do aeroporto, impondo restrições para a otimização de custo. Nessa etapa, iremos conhecer a ferramenta OR-Tools. O que é IA aumentada? A Inteligência Artificial aumentada (IA aumentada) é uma abordagem que combina as capacidades da IA com habilidades humanas, visando ampliar e melhorar a inteligência humana. Ela auxilia na tomada de decisões, fornecendo insights precisos, personaliza o aprendizado e aumenta a produtividade ao assumir tarefas repetitivas. O que você aprenderá? Nesta formação, você aprenderá a construir um modelo de Machine Learning de regressão para prever atrasos de voos em aeroportos. Serão utilizadas diversas técnicas, como modelos de baseline, validação cruzada, seleção de features e otimização de hiperparâmetros. Além disso, você também aprenderá a otimizar a operação de um aeroporto usando a ferramenta OR-Tools para modelar e otimizar várias restrições e construir um plano de estacionamento de aeronaves adequado.
Invista na transformação da sua carreira!
Aprenda a desenvolver e gerenciar soluções de Inteligência Artificial, com foco em aplicações práticas de agentes inteligentes em ambientes reais. Domine desde o uso de LLMs via API até a orquestração de sistemas autônomos, combinando domínio técnico e consciência ética sobre o uso responsável da IA.
A inteligência artificial está transformando todas as especialidades de segurança, do SOC ao pentest, do GRC ao AppSec. Esta trilha ensina qualquer profissional de segurança a usar IA de forma prática: desde engenharia de prompt e automação com Python até detecção de ameaças com machine learning e operação de agentes autônomos de segurança. Não é uma trilha de data science: é uma trilha de aplicação real de IA no trabalho de quem protege organizações.
Neste Alura+, Guilherme Silveira, instrutor da Alura, explica o que é o problema de **classificação binária** em **machine learning**. **Classificação binária** é um dos problemas mais comuns que encontramos quando trabalhamos com **machine learning**. Seu **objetivo** é **categorizar** os pontos de dados em um dos **dois intervalos**: 0 ou 1. Quer conhecer mais sobre o tema, confira esses links de cursos da Alura focados neste assunto. Bons estudos! [Machine Learning: Introdução a classificação com SKLearn]( [Machine Learning: Classificação por trás dos panos](
Neste Alura+, Guilherme Silveira, instrutor da Alura, explica o que é o problema de **classificação** em **machine learning**. Dentro da área de **machine learning**, temos diversos tipos de **abordagens** de **classificação** como por exemplo **binária**, **multi-classe**, **multi-label**. Quer conhecer mais sobre o tema, confira esses links de cursos da Alura focados neste assunto. Bons estudos! [Machine Learning: Introdução a classificação com SKLearn]( [Deep Learning parte 1: Introdução com Keras](
Aprenda ciência de dados desde os primeiros passos até aplicações avançadas. Nesta carreira, você vai dominar as ferramentas, linguagens e plataformas mais utilizadas do mercado, transformando dados em decisões estratégicas.
Aprenda sobre os principais modelos de tarefas de regressão com machine learning.
Aprenda sobre os principais modelos de tarefas não supervisionadas de machine learning.
Aprenda a aplicar Inteligência Artificial na prática para automatizar processos, criar agentes inteligentes, integrar LLMs e desenvolver soluções inovadoras para diferentes áreas e negócios.