Generative AI Application Evaluation and Governance - Portuguese BR

Este curso apresenta a avaliação e o controle de sistemas de IA generativa. Primeiro, você explorará o significado e a motivação para a criação de sistemas de avaliação e governança/segurança. Em seguida, conectaremos os sistemas de avaliação e governança à Databricks Data Intelligence Platform. Em terceiro lugar, ensinaremos sobre uma variedade de técnicas de avaliação para componentes e tipos específicos de aplicações. Finalmente, o curso será concluído com uma análise de avaliação de sistemas de IA inteiros em relação a desempenho e custo.

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

O conteúdo foi desenvolvido para os participantes com as seguintes competências/conhecimentos/habilidades:

Familiaridade com conceitos de processamento de linguagem natural
Familiaridade com engenharia de prompts e práticas recomendadas de engenharia de prompts
Familiaridade com a Databricks Data Intelligence Platform
Familiaridade com RAG (preparação de dados, construção de uma arquitetura RAG, conceitos como incorporação, vetores, bancos de dados vetoriais etc.)

Experiência com a criação de aplicativos de LLM usando cadeias de raciocínio de LLM em vários estágios e agentes

Upcoming Public Classes

Date	Time	Language	Price
Date	Time	Language	Price	Jan 22	09 AM - 01 PM (America/Sao_Paulo)	Portuguese - BR	$750.00
Feb 17	01 PM - 05 PM (America/Sao_Paulo)	Portuguese - BR	$750.00
Mar 20	09 AM - 01 PM (America/Sao_Paulo)	Portuguese - BR	$750.00

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Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

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Machine Learning Practitioner

Data Preparation for Machine Learning - Portuguese BR

Este curso se concentra nos fundamentos da preparação de dados para machine learning usando Databricks. Os participantes aprenderão habilidades essenciais para explorar, limpar e organizar dados personalizados para aplicações tradicionais de machine learning. Os principais tópicos incluem visualização de dados, engenharia de recursos e estratégias ideais de armazenamento de recursos. Por meio de exercícios práticos, os participantes vão ganhar experiência prática na preparação eficiente de conjuntos de dados para machine learning no Databricks. Este curso foi desenvolvido para cientistas de dados de nível associado e profissionais de machine learning e indivíduos que buscam aprimorar sua proficiência na preparação de dados, garantindo uma base sólida para a implantação bem-sucedida do modelo de machine learning.

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Advanced Data Engineering with Databricks - Portuguese BR

Neste curso, os alunos aproveitarão seu conhecimento existente de Apache Spark, transmissão estruturada e Delta Lake para desbloquear todo o potencial do data lakehouse utilizando o conjunto de ferramentas fornecido pela Databricks. Este curso dá grande ênfase aos projetos que favorecem o processamento incremental de dados, permitindo que sistemas otimizados consumam e analisem continuamente dados cada vez maiores. Ao projetar cargas de trabalho que aproveitam otimizações de plataforma integradas, os engenheiros de dados podem reduzir a carga de manutenção de código e as emergências de plantão e adaptar rapidamente o código de produção a novas demandas com refatoração ou tempo de inatividade mínimos.

Você deve dominar os tópicos deste curso antes de prestar o exame Databricks Certified Data Engineer Professional.

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Machine Learning Practitioner

Machine Learning with Databricks - Portuguese BR

Bem-vindo ao Machine Learning com Databricks!

Este curso é sua porta de entrada para dominar fluxos de trabalho de machine learning no Databricks. Mergulhe na preparação de dados, desenvolvimento de modelos, implantação e operações, guiado por instrutores especializados. Aprenda habilidades essenciais para exploração de dados, treinamento de modelos e estratégias de implantação personalizadas para o Databricks. Ao final do curso, você terá o conhecimento e a confiança para navegar por todo o ciclo de vida de machine learning na plataforma Databricks, capacitando você a criar e implantar soluções robustas de machine learning com eficiência.

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