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O que você aprenderá:
- O que é Inteligência Artificial Generativa e como funciona.
- Aplicações diversas da Inteligência Artificial Generativa.
- Desafios e oportunidades na Inteligência Artificial Generativa.
O que você aprenderá:
- Como as redes neurais usam dados para aprender.
- Entendendo a matemática por trás de um neurônio.
O que você aprenderá:
- Básicos da Geração Auxiliada por Recuperação.
- Processo de recuperação do RAG.
- Fundamentos da NVIDIA AI e componentes do modelo RAG.
O que você aprenderá:
- Casos de uso de IA, Machine Learning, Deep Learning e seus fluxos de trabalho.
- Arquitetura de GPU e seu impacto na IA.
- Frameworks de deep learning e considerações sobre implementação.
O que você aprenderá:
- Benefícios dos workflows unificados de CPU e GPU.
- Aceleração de GPU no processamento de dados e ML sem mudanças de código.
- Experiência de tempos de processamento mais rápidos.
O que você aprenderá:
- Sobre redes e sua importância.
- Explorar os fundamentos do Ethernet e o encaminhamento de dados em redes Ethernet.
- Discutir componentes de rede, requisitos, modelo OSI, protocolo TCP/IP.
O que você aprenderá:
- Classificação de imagens em grande escala.
- Desafios, técnicas de modelagem e estratégias de validação.
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