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ハンズオン学習

  • Botley, o Robô de Codificação, ensina programação através da brincadeira para crianças a partir de 5 anos.
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    O que é Botlly.com - AI Content Generation Tool?
    Botley, o Robô de Codificação, torna o aprendizado de programação divertido e envolvente para crianças pequenas. Projetado para crianças a partir de 5 anos, Botley oferece uma experiência de codificação sem tela que incentiva o aprendizado prático. O robô vem com um programador remoto fácil de usar, braços robóticos destacáveis e cartões de codificação. Botley pode ser programado para navegar por obstáculos, seguir comandos em loop e até realizar transformações, tornando-se uma ferramenta emocionante e educativa para a educação STEM inicial.
    Recursos Principais do Botlly.com - AI Content Generation Tool
    • Codificação sem tela
    • Programador remoto
    • Braços robóticos destacáveis
    • Navegação por obstáculos
    • Comandos em loop
    • Transformações
  • Descubra o poder da IA generativa com nosso curso abrangente.
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    O que é Corso intelligenza artificiale: AI coach?
    Nosso curso mergulha na IA generativa e SEO, direcionado tanto para novatos quanto para profissionais experientes. Você explorará os conceitos subjacentes e aplicações práticas, guiado por Piergiorgio Zotti, um treinador experiente com uma década de experiência em marketing digital. O conteúdo do curso combina conhecimento teórico com exercícios práticos para equipá-lo com as habilidades necessárias para alavancar a IA de forma eficaz em seu trabalho. Se você está buscando melhorias na sua carreira ou em projetos pessoais, este curso foi projetado para ajudá-lo a obter insights e estratégias práticas.
  • Uma série de tutoriais de código aberto para construir agentes de IA de recuperação de QA e múltiplas ferramentas usando Hugging Face Transformers.
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    O que é Hugging Face Agents Course?
    Este curso equipa os desenvolvedores com guias passo a passo para implementar vários Agentes de IA usando o ecossistema Hugging Face. Cobre aproveitamento de Transformers para compreensão de linguagem, geração aumentada por recuperação, integração de APIs externas, cadeia de prompts e ajuste de comportamento de agentes. Os alunos constroem agentes para QA de documentos, assistentes conversacionais, automação de fluxo de trabalho e raciocínio em múltiplas etapas. Através de notebooks práticos, os usuários configuram orquestração de agentes, tratamento de erros, estratégias de memória e padrões de implantação para criar assistentes robustos, escaláveis, movidos por IA para suporte ao cliente, análise de dados e geração de conteúdo.
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