AI

Domine o ajuste fino supervisionado para LLMs com este guia Python que abrange conceitos, ferramentas, fluxo de trabalho e exemplos práticos para aprimorar seus projetos de IA.

Descubra como criar agentes de IA usando o Google ADK e o Bright Data MCP, permitindo a recuperação de dados da Web ao vivo e a automação inteligente em Python.

Os embeddings ajudam a IA a entender palavras e dados, alimentando mecanismos de pesquisa, LLMs e recomendações.

A aprendizagem zero-shot permite que a IA processe novas informações sem treinamento prévio, o que a torna um divisor de águas para a adaptabilidade da IA e para as aplicações no mundo real.

Descubra como criar facilmente um aplicativo da Web de rastreamento de classificação de SEO com a API v0 e SERP para monitoramento e visualização de palavras-chave em tempo real.

Descubra como criar agentes de IA em Python que podem superar os limites de automação do navegador e evitar bloqueios, integrando o uso do navegador com um navegador de raspagem.

Saiba como a IA agêntica e a IA generativa se diferenciam, por que ambas são importantes e quando usar cada paradigma para automação de tarefas ou criação de conteúdo.

Os modelos de IA aprendem por meio de treinamento estruturado, refinando suas habilidades com os dados. Explore o processo por trás do treinamento em IA e suas aplicações no mundo real.

Explore os principais provedores de dados de treinamento de IA de 2025 e encontre os melhores conjuntos de dados para aprendizado de máquina.

Explore e compare as principais ferramentas de IA para raspagem da Web de 2025, seus recursos e como escolher a melhor solução para suas necessidades de dados.

Explore como funcionam os bancos de dados vetoriais, sua função na IA e como usá-los com dados reais para pesquisa semântica e aplicativos inteligentes.