IA com software e ferramentas

Temas deste capítulo

Plano editorial: 35 temas. Só os que têm ligação já estão escritos e publicados.

1. O que é o Python para IA?
2. O que é o Jupyter Notebook para IA?
3. O que é o Google Colab?
4. O que é o NumPy e o pandas para IA?
5. O que é o Matplotlib e o Seaborn?
6. O que é o TensorFlow?
7. O que é o Keras?
8. O que é a API da OpenAI?
9. O que é a API do Claude?
10. O que é o LangChain e o LlamaIndex?
11. O que é o Weights & Biases?
12. O que é o MLflow?
13. O que é o Docker para IA?
14. O que são as GPUs na nuvem?
15. O que é o CUDA?
16. O que é o ONNX?
17. O que é o AutoML?
18. O que é o Teachable Machine?
19. O que é o Orange?
20. O que é o Weka?
21. O que é o RapidMiner?
22. O que é o KNIME?
23. O que é o MATLAB para machine learning?
24. Como usar o Google Colab para treinar um modelo grátis?
25. Como usar o Kaggle para praticar machine learning?
26. Como usar o scikit-learn para treinar um classificador?
27. Como usar o TensorFlow para classificar imagens?
28. Como usar o Teachable Machine para criar um modelo sem código?
29. Como instalar o ambiente de Python para IA?
30. Como treinar o primeiro modelo de machine learning?
31. Como participar numa competição do Kaggle?
32. Como publicar um modelo?
33. Como colocar um modelo em produção?
34. Como usar um modelo de linguagem através de uma API?
35. Como correr um modelo localmente?

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