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Testes de integração têm seus desafios, pois usam recursos externos, que necessitam de um cuidado especial. Aprenda neste curso como escrever e executar corretamente esses tipos de testes.
Aprenda a aplicar constraints para delimitar tamanhos de layout em aplicativos Flutter. Crie diferentes tipos de listas e crie um app que se ajusta à orientação vertical e horizontal.
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Mergulhe fundo na tipografia, um elemento essencial para o design. Conheça as propriedades mais importantes para o trabalho com tipos e coloque na mão na massa, aplicando os seus conhecimento em matérias gráficos.
Aprenda a conectar-se a vários tipos de mecanismos de persistência usando o PHP, incluindo ferramentas de buscas textuais, bancos de dados colunares, mensagerias e bancos de dados de grafos.
Aprenda e pratique mais fundamentos da linguagem Swift envolvendo orientação a objetos e outros tipos de dados como structs, classes, herança, polimorfismo, propriedades, extensões, protocolos e enumerações.
O Docker é a maior ferramenta para o deploy de aplicações e microsserviços. Nesse curso você aprenderá como criar imagens e rodar containers com o Docker.
Networking é top trend na FIAP por uma boa razão: novas conexões estão no nosso DNA. E, nesse episódio do FIAPCAST, vamos falar sobre a importância desse tema no mercado e tudo o que rola por aqui durante a jornada de aprendizado. Para isso, diretamente da nossa rede de contatos, escalamos: André David, host e coordenador acadêmico da FIAP; Adriana Kaku, especialista de aceleração da RNV; Athílio Santos, coordenador do Talent Lab FIAP, e Mayara Neris, CEO e cofounder da Hotina. . Quer conhecer mais sobre o Talent Lab? Então acesse:
Confira tudo que rolou na palestra de **Beto de Paola** no** IA Conference Brasil 2024. ** __________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Beto de Paola, Partner Engineer na Meta, demonstrou em sua palestra como realizar o fine-tuning do modelo Llama 3.1 utilizando um dataset aberto, abordando desde a estruturação do prompt, passando por diferentes estratégias de fine-tuning como PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning), Full Parameter Tuning, LoRA (Low-Rank Adaptation) e QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation), até a validação do treinamento e a implementação de estratégias de quantização. Por fim, também mostrou como integrar e rodar o modelo em um ambiente similar ao de produção utilizando VLLM.
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