Curso de Criando Agentes de Inteligência Artificial - Azure AI Data Studio

4.8

Extendendo os recursos da IA, aumentando a produtividade com rotinas programadas

Conteúdo do Curso

Seção 11

3 aulas
Introdução aos Agentes de Inteligência Artificial
  • Conceitos Fundamentais e Definições de IA
  • Tipos de Agentes e Aplicações Práticas
  • Visão Geral da Arquitetura de Agentes de IA

Seção 21

2 aulas
Configuração do Ambiente com Azure AI Data Studio e Platform.openai.com
  • Visão Geral e Configuração do Azure AI Data Studio
  • Integração com Platform.openai.com e Autenticação de API

Seção 28

3 aulas
Conceitos Básicos de IA e Machine Learning para Agentes
  • Algoritmos de Machine Learning aplicados a Agentes
  • Redes Neurais e Fundamentos de NLP
  • Modelos Generativos e Discriminativos

Seção 34

5 aulas
Criação de um Projeto de Agente no Azure AI Data Studio
  • Estruturação de um Projeto Completo de Agente de IA
  • Construção e Operacionalização do Pipeline de Dados
  • Pré-Processamento e Configuração de Dados para Treinamento
  • Teste Inicial e Validação do Pipeline de Dados
  • Revisão e Preparação do Projeto para Integração com a API

Seção 38

4 aulas
Introdução e Configuração do GPT-4 via Platform.openai.com
  • Visão Geral do GPT-4 e Suas Capacidades
  • Configuração da API do OpenAI e Integração no Azure
  • Gerenciamento de Chaves de API e Configuração de Segurança
  • Testes de Parâmetros e Validação de Respostas do GPT-4

Seção 39

3 aulas
Design de Conversas e Fluxos de Diálogo para Agentes
  • Estruturação de Diálogos com Árvores de Decisão
  • Modelagem de Fluxos de Interação
  • Ajustes para Melhorar a Naturalidade das Interações

Seção 40

3 aulas
Treinamento e Ajuste Fino de Agentes
  • Preparação e Limpeza de Dados para Treinamento
  • Fine-Tuning e Ajuste de Modelos no Platform.openai.com
  • Avaliação de Desempenho e Análise de Métricas

Seção 41

3 aulas
Implementação e Deploy de Agentes no Azure AI Data Studio
  • Processos de Deploy e Integração com Ambientes Reais
  • Integração com APIs e Backend
  • Monitoramento e Manutenção em Produção

Seção 42

3 aulas
Testes, Debugging e Otimização do Agente
  • Diagnóstico e Debugging no Azure AI Data Studio
  • Implementação de Melhorias com Base no Feedback
  • Otimização de Respostas e Interações

Seção 43

2 aulas
Considerações Éticas e de Privacidade para Agentes de IA
  • Práticas de Coleta de Dados e Privacidade
  • IA Responsável e Ética no Desenvolvimento

Seção 44

2 aulas
Conclusão e Orquestração de Agentes
  • Revisão dos Principais Conceitos e Práticas
  • Orquestrando agentes com CrewAI
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