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Aprenda a implementar o padrão de projeto MVC em um projeto Flutter. Entenda e utilize models, views e controllers para organizar e deixar seu app escalável.
Como a inteligência artificial pode ajudar a identificar COMPORTAMENTOS em VÍDEO? No episódio 19 do Hipsters.Talks, PAULO SILVEIRA , CVO do Grupo Alura, conversa com RUBENS RODRIGUES , CTO da School Guardian sobre VISÃO COMPUTACIONAL, detecção de objetos com YOLO e PYTHON e como treinar MODELOS DE IA PARA IDENTIFICAR COMPORTAMENTOS específicos em vídeos. Descubra a diferença entre usar bibliotecas prontas e treinar seus próprios modelos, APIs de cloud vs processamento local e o futuro dos desenvolvedores na era da IA! Sinta-se à vontade para compartilhar suas perguntas e comentários. Vamos adorar conversar com você! PONTOS IMPORTANTES: Como detectar objetos em vídeos com YOLO (Python) Diferença entre detecção pronta e treinamento customizado School Guardian: startup que detecta bullying com IA APIs de Cloud (Google, AWS) vs bibliotecas locais Quando treinar seu próprio modelo de Machine Learning O desenvolvedor precisa entender o negócio, não só código Carreira de CTO: do digitador na Sabesp ao empreendedor tech Como Copilot e IAs estão mudando o papel do desenvolvedor CONHEÇA O HOST DA SÉRIE: Paulo Silveira – CVO do Grupo Alura CONHEÇA NOSSO CONVIDADO Rubens Rodrigues – CTO da School Guardian | Gerente Acadêmico da FIAP LINKS MENCIONADOS: School Guardian: Alura Cases: Hipsters Network: PARA REFLETIR:Você entende o negócio da empresa onde trabalha? Sabe identificar onde IA poderia gerar valor? Está se preparando para ser mais que “só um codificador”? Como você equilibra profundidade técnica com visão de negócio? #python #visãocomputacional #yolo #ia #inteligenciaartificial #machinelearning #bullying #bullyingnasescolas #opencv #startups #computervision #deeplearning #carreiradev #carreiratech INSCREVA-SE e COMPARTILHE com quem trabalha com IA, visão computacional ou quer entender como tecnologia resolve problemas reais!
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Vamos prosseguir com a implementação do projeto de Business Intelligence da empresa de varejo. Agora, iremos construir o Data Warehouse com base no modelo identificado no curso anterior da empresa.
Aprenda a containerizar projetos de ML com Docker, otimizar imagens, versionar artefatos, automatizar CI/CD com GitHub Actions e servir modelos via FastAPI para produção.
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Aprenda a validar modelos de machine learning e avaliar o desempenho com as principais métricas de classificação a partir de um projeto completo.
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Aprenda a integrar ferramentas de versionamento e o framework Django para potencializar o trabalho colaborativo, automatizar processos e otimizar a criação de aplicações web modernas.
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