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Engenharia de Dados

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  • Mecanismo de Atenção e Transformers
  • Fundamentos dos Foundation Models e LLMs
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Prompt Engineering
  • LLMOps e Gerenciamento de Modelos em Produção
  • AI Agents e Agentes Autônomos
  • Projeto Prático com Agentic Workflows com LLM

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  • Introdução a Bibliotecas para Análise de Dados
  • Pré-processamento e Limpeza de Dados
  • Modelos Clássicos de Machine Learning
  • Avaliação e Validação de Modelos
  • Introdução ao Deep Learning
  • Introdução ao MLOps
  • Model Tuning e HPO (Hyperparameter Optimization)
  • Monitoramento e Diagnóstico de Modelos em Produção
  • Pipeline de Deploy e Ferramentas para Servir Modelos
  • Projeto Prático com MLflow, Docker e Kubernetes
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