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Desenvolvimento com Golem
Dashboards com R

Desenvolvimento com Golem

Golem transforma o app num pacote R: dependências explícitas, testes, config por ambiente e run_app como ponto de entrada único do deploy.

Projeto 3: comunicar descobertas
Data Analyst

Projeto 3: comunicar descobertas

Fase 3 — Visualização e comunicação | Pré-requisitos: Aulas 0 a 18 | Tipo: projeto final | Duração estimada: 5 a 7 horas

Fine-tuning de Modelos de Linguagem
AI Programming with Python

Fine-tuning de Modelos de Linguagem

Do fine-tuning completo ao QLoRA: por que a inicialização B=0 torna o LoRA seguro, e o Instruction Tuning que faz o modelo obedecer.

Computação Evolutiva na Otimização
Machine Learning

Computação Evolutiva na Otimização

População, seleção, cruzamento e mutação onde não há gradiente: seleção de variáveis, fronteira de Pareto e a comparação obrigatória com busca aleatória.

Hugging Face — Usando Modelos Pré-treinados
AI Programming with Python

Hugging Face — Usando Modelos Pré-treinados

Pipelines, tokenizers e as classes Auto do Hugging Face: as estratégias de decodificação, o zero-shot com MNLI e por que nunca tokenizar à mão.

Processos Externos com callr
Dashboards com R

Processos Externos com callr

Trabalho pesado em outro processo R: o filho começa do zero, só dado serializável atravessa, e get_result direto bloqueia a sessão.