Módulo 1: Fundamentos de IA e machine learning
Ciclo de vida de IA e ML
- Componentes de um pipeline de IA e ML
- De onde vêm os modelos: pré-treinados abertos ou treinados sob medida
- Como usar um modelo em produção: API gerenciada ou hospedagem própria
- Serviços da AWS em cada etapa: Bedrock, Amazon Q, Amazon Quick, Kiro e SageMaker AI
- Conceitos de MLOps
- Métricas do modelo (acurácia, precisão, revocação, F1) e do negócio (custo por usuário, ROI)
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