Módulo 1: Fundamentos de IA e machine learning
Casos de uso de IA
- Onde a IA gera valor: apoio à decisão, escala e automação
- Quando a IA não é adequada: custo-benefício e quando se precisa de um resultado exato
- Técnicas para cada caso: regressão, classificação e agrupamento
- Exemplos reais: visão computacional, PLN, fala, recomendação, fraude, previsão, bases de conhecimento e IA agêntica
- Serviços gerenciados da AWS: SageMaker AI, Transcribe, Translate, Comprehend, Lex e Polly
- Quando usar ML tradicional ou modelos de fundação
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