learn modern ai python

Aprenda a Ai Python moderna

Este repositório faz parte do programa de engenharia generativa de IA generativa aplicada em nuvem certificada. Ele cobre o primeiro trimestre do trabalho do curso:

AI-101: Programação moderna da AI Python

O foco principal deste curso será dominar os fundamentos do Python moderno com a digitação usando o Google Colab, o idioma preferido para a IA e o uso da IA ​​para escrever programas Python. Em seguida, passaremos a entender o básico de Genai e pronta a engenharia. No final do programa, entenderemos o básico do Linux, Docker, VSCode, DevContainer e Github.

Material adicional do programa de certificação

Podcast do programa

Apresentação de introdução detalhada da IA ​​agêntica

Revisão do programa por chatgpt

Leia este artigo para entender a pilha de agentes da IA

Seguiremos este curso para começar a IA Python para iniciantes por Andrew Ng

Usaremos o Google Colab para desenvolvimento:

O Google Colab é um serviço de notebook gratuito e baseado em nuvem, desenvolvido pelo Google. Ele permite que os usuários escrevam e executem o código Python através de um navegador da Web, oferecendo integração perfeita com o Google Drive para facilitar o armazenamento e o compartilhamento de notebooks. O COLAB é particularmente benéfico para tarefas em aprendizado de máquina, análise de dados e educação, pois fornece acesso a poderosos recursos de computação, incluindo GPUs e TPUs, sem exigir nenhuma configuração local.

Principais recursos do Google Colab:

• Nenhuma configuração é necessária: os usuários podem começar a codificar imediatamente sem a necessidade de instalar qualquer software ou gerenciar ambientes locais.

• Acesso gratuito aos recursos de computação: a COLAB oferece acesso gratuito aos recursos de computação, incluindo GPUs e TPUs, facilitando a execução de cálculos complexos e modelos de aprendizado de máquina.

• Colaboração: os notebooks podem ser facilmente compartilhados e editados colaborativamente, semelhantes ao Google Docs, aprimorando o trabalho em equipe e o compartilhamento de conhecimento.

• Integração com o Google Drive: os notebooks são armazenados no Google Drive, permitindo organização e acesso simples entre os dispositivos.

• Suporte para várias bibliotecas: o COLAB suporta bibliotecas Python populares, como Tensorflow, Keras e Numpy, tornando -o versátil para vários projetos de ciência de dados e aprendizado de máquina.

Desenvolvimentos recentes:

Recentemente, o Google expandiu os recursos de assistência de código de AI da Colab para todos os usuários em locais elegíveis, incluindo aqueles em planos gratuitos. Esses recursos ajudam a gerar código a partir de avisos de linguagem natural e fornecem um chatbot de assistência ao código para aprimorar a eficiência e a compreensão da programação.

Introdução ao Google Colab:

Para começar a usar o Google Colab:

1. Access colab: navegue para o site do Google Colab.

2. Crie um novo notebook: Clique em "Arquivo"> ​​"Novo Notebook" para criar um novo notebook Jupyter.

3. Escreva e execute o código: Digite seu código Python nas células do código e execute -as para ver os resultados.

4. Salvar e compartilhar: seus notebooks são salvos automaticamente no seu Google Drive e você pode compartilhá -los com outras pessoas clicando no botão "Compartilhar".

Para obter informações e tutoriais mais detalhados, consulte as perguntas colaboratórias frequentes e o centro de ajuda do Colab.

O Google Colab é uma ferramenta valiosa para iniciantes e profissionais em ciência de dados e aprendizado de máquina, oferecendo uma plataforma acessível para desenvolver e compartilhar projetos com eficiência.