Cursos de IA Preditiva em Gaia

Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor em Gaia (online ou presencial), é direcionado a desenvolvedores de nível intermediário que desejam construir aplicações com inteligência artificial usando análises preditivas e modelos gerativos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da IA preditiva e dos modelos gerativos.
• Utilizar ferramentas alimentadas por IA para codificação preditiva, previsões e automação.
• Implementar LLMs (Large Language Models) e transformers para geração de texto e código.
• Aplicar previsão de séries temporais e recomendações baseadas em IA.
• Desenvolver e aperfeiçoar modelos de IA para aplicações do mundo real.
• Avaliar considerações éticas e práticas recomendadas na implantação de IA.

Esta formação ao vivo, liderada por instrutor (online ou presencial) em Gaia, é destinada a profissionais de nível iniciante da área de TI que desejam compreender os fundamentos do AI Predictivo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos básicos do AI Predictivo e suas aplicações.
• Coletar, limpar e pré-processar dados para análise preditiva.
• Explorar e visualizar dados para descobrir insights.
• Construir modelos estatísticos básicos para fazer previsões.
• Avaliar o desempenho dos modelos preditivos.
• Aplicar conceitos de AI Predictivo a cenários do mundo real.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor (online ou presencial) em Gaia, é direcionada a profissionais de nível intermediário em DevOps que desejam integrar IA preditiva em suas práticas de DevOps.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos de análise preditiva para prever e resolver desafios na pipeline de DevOps.
• Utilizar ferramentas impulsionadas por IA para monitoramento aprimorado e operações.
• Aplicar técnicas de aprendizado de máquina para melhorar os fluxos de trabalho na entrega de software.
• Projetar estratégias de IA para resolução proativa de problemas e otimização.
• Navegar nas considerações éticas do uso de AI em DevOps.