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d0a10b0070
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"language_code": "it"
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},
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"README.md": {
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"translation_date": "2026-02-06T08:07:39+00:00",
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"source_file": "README.md",
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"language_code": "it"
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},
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| AI For Beginners - _Sketchnote di [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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Esplora il mondo dell'**Intelligenza Artificiale** (IA) con il nostro curriculum di 12 settimane e 24 lezioni! Include lezioni pratiche, quiz e laboratori. Il curriculum è adatto ai principianti e copre strumenti come TensorFlow e PyTorch, oltre all'etica nell'IA
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Esplora il mondo dell’**Intelligenza Artificiale** (AI) con il nostro curriculum di 12 settimane e 24 lezioni! Include lezioni pratiche, quiz e laboratori. Il curriculum è adatto ai principianti e copre strumenti come TensorFlow e PyTorch, oltre all’etica nell’intelligenza artificiale.
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### 🌐 Supporto Multilingue
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#### Supportato tramite GitHub Action (automatizzato e sempre aggiornato)
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#### Supportato tramite GitHub Action (Automatizzato e Sempre Aggiornato)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](./README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
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> **Preferisci clonare localmente?**
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> Questo repository include più di 50 traduzioni linguistiche, che aumentano significativamente la dimensione del download. Per clonare senza le traduzioni, usa il sparse checkout:
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> Questo repository include più di 50 traduzioni linguistiche che aumentano significativamente la dimensione del download. Per clonare senza traduzioni, usa il sparse checkout:
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> ```bash
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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> cd AI-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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> ```
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> Questo ti dà tutto il necessario per completare il corso con un download molto più rapido.
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> Questo ti dà tutto il necessario per completare il corso con un download molto più veloce.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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**Se desideri che vengano supportate ulteriori lingue di traduzione, sono elencate [qui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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**Se desideri che altre lingue di traduzione siano supportate, sono elencate [qui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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## Unisciti alla Comunità
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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## Cosa imparerai
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**[Mappa mentale del Corso](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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**[Mappa mentale del corso](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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In questo curriculum imparerai:
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* Diversi approcci all'Intelligenza Artificiale, incluso il "vecchio e caro" approccio simbolico con la **Rappresentazione della Conoscenza** e il ragionamento ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* **Reti Neurali** e **Deep Learning**, che sono al centro dell'IA moderna. Illustreremo i concetti dietro questi importanti argomenti usando codice in due dei framework più popolari - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) e [PyTorch](http://pytorch.org).
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* **Architetture Neurali** per lavorare con immagini e testo. Tratteremo modelli recenti ma potremmo essere un po' carenti rispetto allo stato dell'arte.
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* Approcci meno popolari dell'IA, come **Algoritmi Genetici** e **Sistemi Multi-Agente**.
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* Diversi approcci all’Intelligenza Artificiale, incluso il "buon vecchio" approccio simbolico con **Rappresentazione della Conoscenza** e ragionamento ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* **Reti Neurali** e **Deep Learning**, che sono al centro dell’IA moderna. Illustreremo i concetti alla base di questi importanti argomenti usando codice in due dei framework più popolari - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) e [PyTorch](http://pytorch.org).
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* **Architetture Neurali** per lavorare con immagini e testo. Copriremo modelli recenti ma potremmo essere un po’ carenti nello stato dell’arte.
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* Approcci meno popolari all’IA, come **Algoritmi Genetici** e **Sistemi Multi-Agente**.
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Cosa non tratteremo in questo curriculum:
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> [Trova tutte le risorse aggiuntive per questo corso nella nostra collezione Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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* Casi di business sull'uso dell'**IA nel Business**. Considera di seguire il percorso formativo [Introduzione all'IA per utenti aziendali](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) su Microsoft Learn, o [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), sviluppata in collaborazione con [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* **Machine Learning classico**, ben descritto nel nostro [Curriculum Machine Learning per Principianti](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
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* Applicazioni pratiche di IA costruite usando **[Servizi Cognitivi](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Per questo, ti consigliamo di iniziare con i moduli Microsoft Learn per [visione](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [elaborazione del linguaggio naturale](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative AI con Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** e altri.
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* Specifici **framework cloud per il ML**, come [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), o [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Considera l'uso dei percorsi formativi [Costruisci e gestisci soluzioni di machine learning con Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) e [Costruisci e gestisci soluzioni di machine learning con Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* **IA conversazionale** e **Chat Bot**. Esiste un percorso formativo separato [Crea soluzioni di IA conversazionale](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), e puoi anche fare riferimento a [questo articolo del blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) per maggiori dettagli.
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* **Matematica profonda** dietro il deep learning. Per questo, consigliamo [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) di Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, disponibile anche online su [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
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* Casi aziendali sull’uso dell’**IA nel Business**. Considera di seguire il percorso di apprendimento [Introduzione all’IA per utenti business](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) su Microsoft Learn, o [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), sviluppato in collaborazione con [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* **Machine Learning classico**, ben descritto nel nostro [Curriculum Machine Learning for Beginners](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
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* Applicazioni pratiche di IA costruite usando **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Per questo, ti consigliamo di iniziare con i moduli Microsoft Learn per [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [natural language processing](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative AI con Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** e altri.
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* Specifici **Framework Cloud per ML**, come [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), o [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Considera di utilizzare i percorsi di apprendimento [Costruisci e gestisci soluzioni di machine learning con Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) e [Costruisci e gestisci soluzioni di machine learning con Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* **IA conversazionale** e **Chat Bot**. Esiste un percorso di apprendimento separato [Crea soluzioni AI conversazionali](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), e puoi anche fare riferimento a [questo post sul blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) per maggiori dettagli.
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* **Matematica avanzata** dietro il deep learning. Per questo, consigliamo [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) di Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, disponibile anche online su [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
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Per un'introduzione delicata agli argomenti di _AI nel Cloud_ potresti considerare di seguire il percorso formativo [Inizia con l'intelligenza artificiale su Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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Per un’introduzione dolce agli argomenti di _IA nel Cloud_, potresti considerare di seguire il percorso di apprendimento [Inizia con l’intelligenza artificiale su Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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# Contenuti
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| | Link alla Lezione | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratorio |
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| | Link alla Lezione | PyTorch/Keras/TensorFlow | Lab |
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| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
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| 0 | [Configurazione Corso](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configura il tuo ambiente di sviluppo](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**Introduzione all'IA**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [Introduzione e storia dell'IA](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| 0 | [Configurazione del Corso](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configura il tuo ambiente di sviluppo](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**Introduzione all’IA**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [Introduzione e Storia dell’IA](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| II | **IA Simbolica** |
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| 02 | [Rappresentazione della conoscenza e sistemi esperti](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Sistemi esperti](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologia](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Grafo Concettuale](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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| 02 | [Rappresentazione della Conoscenza e Sistemi Esperti](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Sistemi Esperti](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologia](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Grafo di Concetti](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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| III | [**Introduzione alle Reti Neurali**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
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| 04 | [Perceptron Multistrato e Creazione del Nostro Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 04 | [Perceptron Multistrato e Creazione del nostro Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [Introduzione ai Framework (PyTorch/TensorFlow) e Overfitting](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| IV | [**Visione Artificiale (Computer Vision)**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Esplora la Visione Artificiale su Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| IV | [**Visione Artificiale**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Esplora Visione Artificiale su Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 06 | [Introduzione alla Visione Artificiale. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Notebook](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| 07 | [Reti Neurali Convoluzionali](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Architetture CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [Reti Pre-Addestrate e Transfer Learning](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) e [Trucchi di Addestramento](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 08 | [Reti Pre-Addestrate e Apprendimento per Trasferimento](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) e [Trucchi di Addestramento](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 09 | [Autoencoder e VAE](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
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| 10 | [Reti Generative Avversarie e Trasferimento di Stile Artistico](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
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| 10 | [Reti Generative Avversarie & Trasferimento di Stile Artistico](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
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| 11 | [Rilevamento Oggetti](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
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| 12 | [Segmentazione Semantica. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
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| V | [**Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Esplora l’Elaborazione del Linguaggio Naturale su Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [Rappresentazione del Testo. BOW/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
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| 14 | [Embedding Semantici. Word2Vec e GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
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| 15 | [Modellazione del Linguaggio. Addestrare i propri Embedding](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| V | [**Elaborazione del Linguaggio Naturale**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Esplora Elaborazione del Linguaggio Naturale su Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [Rappresentazione del Testo. Bag of Words/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
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| 14 | [Embedding semantici. Word2Vec e GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
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| 15 | [Modellazione del Linguaggio. Addestrare i propri embedding](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [Reti Neurali Ricorrenti](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
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| 17 | [Reti Ricorrenti Generative](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 18 | [Transformers. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
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| 19 | [Named Entity Recognition](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni, Programmazione di Prompt e Task Few-Shot](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| 19 | [Riconoscimento Entità Nominate](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni, Programmazione a Prompt e Attività Few-Shot](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| VI | **Altre Tecniche di AI** || |
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| 21 | [Algoritmi Genetici](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Notebook](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [Deep Reinforcement Learning](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 22 | [Apprendimento per Rinforzo Profondo](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 23 | [Sistemi Multi-Agente](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| VII | **Etica dell’AI** | | |
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| 24 | [Etica dell’AI e AI Responsabile](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Principi di AI Responsabile](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| VII | **Etica dell'IA** | | |
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| 24 | [Etica dell'IA e IA Responsabile](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Principi di IA Responsabile](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| IX | **Extra** | | |
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| 25 | [Reti Multi-Modali, CLIP e VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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## Ogni lezione contiene
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* Materiale di pre-lettura
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* Notebook Jupyter eseguibili, spesso specifici per il framework (**PyTorch** o **TensorFlow**). Il notebook eseguibile contiene anche molto materiale teorico, quindi per comprendere l’argomento è necessario seguire almeno una versione del notebook (sia PyTorch sia TensorFlow).
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* **Lab** disponibili per alcuni argomenti, che offrono l’opportunità di provare ad applicare il materiale appreso a un problema specifico.
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* Alcune sezioni contengono link a moduli di [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) che trattano argomenti correlati.
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* Jupyter Notebook eseguibili, spesso specifici per il framework (**PyTorch** o **TensorFlow**). Il notebook eseguibile contiene anche molto materiale teorico, quindi per comprendere l'argomento è necessario seguire almeno una versione del notebook (sia PyTorch che TensorFlow).
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* **Laboratori** disponibili per alcuni argomenti, che offrono l'opportunità di provare ad applicare il materiale appreso a un problema specifico.
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* Alcune sezioni contengono link a moduli [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) che trattano argomenti correlati.
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## Iniziare
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### 🎯 Sei nuovo nel campo dell’AI? Inizia qui!
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### 🎯 Sei nuovo all'IA? Inizia qui!
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Se sei completamente nuovo nel campo dell’AI e vuoi esempi pratici e immediati, dai un’occhiata ai nostri [**Esempi per Principianti**](./examples/README.md)! Questi includono:
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Se sei completamente nuovo all'IA e vuoi esempi rapidi e pratici, dai un'occhiata ai nostri [**Esempi per Principianti**](./examples/README.md)! Questi includono:
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- 🌟 **Hello AI World** - Il tuo primo programma AI (riconoscimento di pattern)
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- 🌟 **Hello AI World** - Il tuo primo programma IA (riconoscimento di pattern)
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- 🧠 **Rete Neurale Semplice** - Costruisci una rete neurale da zero
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- 🖼️ **Classificatore di Immagini** - Classifica immagini con commenti dettagliati
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- 💬 **Sentimento del Testo** - Analizza testi positivi/negativi
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- 🖼️ **Classificatore di Immagini** - Classifica immagini con commenti dettagliati
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- 💬 **Sentimento del Testo** - Analizza testi positivi/negativi
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Questi esempi sono progettati per aiutarti a comprendere i concetti di AI prima di immergerti nel curriculum completo.
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Questi esempi sono progettati per aiutarti a comprendere i concetti di IA prima di immergerti nel curriculum completo.
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### 📚 Configurazione Completa del Curriculum
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### 📚 Configurazione del Curriculum Completo
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- Abbiamo creato una [lezione di configurazione](./lessons/0-course-setup/setup.md) per aiutarti a configurare il tuo ambiente di sviluppo. - Per gli Educatori, abbiamo creato anche una [lezione di configurazione del curriculum](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)!
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- Come [Eseguire il codice in VSCode o in un Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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- Abbiamo creato una [lezione di configurazione](./lessons/0-course-setup/setup.md) per aiutarti con l'installazione del tuo ambiente di sviluppo. - Per gli insegnanti, abbiamo creato anche una [lezione di configurazione del curriculum](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)!
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- Come [eseguire il codice in VSCode o in un Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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Segui questi passaggi:
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Forka il Repository: Clicca sul pulsante "Fork" in alto a destra di questa pagina.
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Forka il Repository: clicca sul pulsante "Fork" in alto a destra di questa pagina.
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Clona il Repository: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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Non dimenticare di aggiungere una stella (🌟) a questo repo per trovarlo più facilmente in seguito.
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Non dimenticare di mettere una stella (🌟) a questo repository per trovarlo più facilmente in futuro.
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## Incontra altri Studenti
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Partecipa al nostro [server Discord ufficiale AI](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) per incontrare e fare networking con altri studenti che seguono questo corso e ottenere supporto.
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Unisciti al nostro [server Discord ufficiale AI](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) per incontrare e relazionarti con altri studenti che stanno seguendo questo corso e ottenere supporto.
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Se hai feedback sul prodotto o domande durante lo sviluppo visita il nostro [Forum Sviluppatori Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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Se hai feedback sul prodotto o domande durante lo sviluppo visita il nostro [Forum per sviluppatori Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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## Quiz
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> **Una nota sui quiz**: Tutti i quiz sono contenuti nella cartella Quiz-app in etc\quiz-app, o [Online Qui](https://ff-quizzes.netlify.app/) Sono collegati all’interno delle lezioni; l’app quiz può essere eseguita localmente o distribuita su Azure; segui le istruzioni nella cartella `quiz-app`. Sono gradualmente localizzati.
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> **Una nota sui quiz**: Tutti i quiz sono contenuti nella cartella Quiz-app in etc\quiz-app, o [Online Qui](https://ff-quizzes.netlify.app/) Sono collegati all'interno delle lezioni; l'app quiz può essere eseguita localmente o distribuita su Azure; segui le istruzioni nella cartella `quiz-app`. Stanno venendo progressivamente tradotti.
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## Aiuto Richiesto
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Hai suggerimenti o hai trovato errori ortografici o nel codice? Apri un issue o crea una pull request.
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Hai suggerimenti o hai trovato errori di ortografia o di codice? Apri un issue o crea una pull request.
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## Ringraziamenti Speciali
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* **✍️ Autore Principale:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 Editore:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 Illustratrice Sketchnote:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Creatore Quiz:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Collaboratori Principali:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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* **✍️ Autore Principale:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 Illustratore Sketchnote:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Creatore dei Quiz:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Collaboratori Principali:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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## Altri Curricula
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@ -171,7 +171,7 @@ Il nostro team produce altri curricula! Dai un’occhiata a:
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### LangChain
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[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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### Azure / Edge / MCP / Agents
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@ -181,7 +181,7 @@ Il nostro team produce altri curricula! Dai un’occhiata a:
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[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Serie AI Generativa
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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@ -189,8 +189,8 @@ Il nostro team produce altri curricula! Dai un’occhiata a:
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[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Apprendimento Core
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### Apprendimento di Base
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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@ -200,7 +200,7 @@ Il nostro team produce altri curricula! Dai un’occhiata a:
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Serie Copilot
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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@ -209,17 +209,17 @@ Il nostro team produce altri curricula! Dai un’occhiata a:
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## Ottenere Aiuto
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Se ti blocchi o hai domande sulla creazione di app AI. Unisciti ad altri studenti e sviluppatori esperti nelle discussioni su MCP. È una comunità di supporto dove le domande sono benvenute e la conoscenza è condivisa liberamente.
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Se resti bloccato o hai qualche domanda sulla costruzione di app AI. Unisciti ad altri studenti e sviluppatori esperti nelle discussioni su MCP. È una comunità di supporto dove le domande sono benvenute e la conoscenza viene condivisa liberamente.
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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Se hai feedback sul prodotto o errori durante lo sviluppo visita:
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Se hai feedback sul prodotto o errori durante la costruzione visita:
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[](https://aka.ms/foundry/forum)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
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**Disclaimer**:
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Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o inesattezze. Il documento originale nella sua lingua nativa deve essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale umana. Non ci assumiamo alcuna responsabilità per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
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**Avvertenza**:
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Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Pur impegnandoci per garantire l’accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella lingua madre deve essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia la traduzione professionale umana. Non ci assumiamo alcuna responsabilità per eventuali malintesi o interpretazioni errate derivanti dall’uso di questa traduzione.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->
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@ -6,8 +6,8 @@
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"language_code": "pt-BR"
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},
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},
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@ -1,12 +1,12 @@
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[](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE)
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[](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE)
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[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/)
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[](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge)
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@ -14,11 +14,11 @@
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# Inteligência Artificial para Iniciantes - Um Currículo
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| AI Para Iniciantes - _Sketchnote por [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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| AI For Beginners - _Sketchnote por [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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Explore o mundo da **Inteligência Artificial** (IA) com nosso currículo de 12 semanas e 24 aulas! Inclui lições práticas, questionários e laboratórios. O currículo é amigável para iniciantes e cobre ferramentas como TensorFlow e PyTorch, além de ética em IA
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Explore o mundo da **Inteligência Artificial** (IA) com nosso currículo de 12 semanas e 24 aulas! Inclui aulas práticas, questionários e laboratórios. O currículo é amigável para iniciantes e cobre ferramentas como TensorFlow e PyTorch, além da ética na IA
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### 🌐 Suporte Multilíngue
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@ -26,112 +26,112 @@ Explore o mundo da **Inteligência Artificial** (IA) com nosso currículo de 12
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#### Suportado via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](./README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
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[Árabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmanês (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinês (Simplificado)](../zh-CN/README.md) | [Chinês (Tradicional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinês (Tradicional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinês (Tradicional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Tcheco](../cs/README.md) | [Dinamarquês](../da/README.md) | [Holandês](../nl/README.md) | [Estoniano](../et/README.md) | [Finlandês](../fi/README.md) | [Francês](../fr/README.md) | [Alemão](../de/README.md) | [Grego](../el/README.md) | [Hebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonésio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonês](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malaio](../ms/README.md) | [Malaiala](../ml/README.md) | [Marata](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norueguês](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polonês](../pl/README.md) | [Português (Brasil)](./README.md) | [Português (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Sérvio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Espanhol](../es/README.md) | [Suaíli](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalo (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tailandês](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md)
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> **Prefere Clonar Localmente?**
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> Este repositório inclui mais de 50 traduções de idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduções, use sparse checkout:
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> Este repositório inclui traduções em mais de 50 idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduções, use o sparse checkout:
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> ```bash
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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> cd AI-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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> ```
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> Isso lhe dá tudo o que precisa para completar o curso com um download muito mais rápido.
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> Isso lhe dá tudo que você precisa para completar o curso com um download muito mais rápido.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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**Se desejar ter suporte para idiomas adicionais, eles estão listados [aqui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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**Se desejar ter suporte a línguas adicionais para traduções, elas estão listadas [aqui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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## Junte-se à Comunidade
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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## O que você vai aprender
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**[Mapa Mental do Curso](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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**[Mapa mental do curso](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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Neste currículo, você aprenderá:
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* Diferentes abordagens para Inteligência Artificial, incluindo a abordagem "boa e velha" simbólica com **Representação do Conhecimento** e raciocínio ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* **Redes Neurais** e **Aprendizado Profundo**, que são o núcleo da IA moderna. Vamos ilustrar os conceitos por trás desses temas importantes usando código em dois dos frameworks mais populares - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) e [PyTorch](http://pytorch.org).
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* **Arquiteturas Neurais** para trabalhar com imagens e texto. Cobriremos modelos recentes, embora possam estar um pouco defasados em relação ao estado da arte.
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* Abordagens menos populares de IA, como **Algoritmos Genéticos** e **Sistemas Multi-Agentes**.
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* Diferentes abordagens para Inteligência Artificial, incluindo a "boa e velha" abordagem simbólica com **Representação do Conhecimento** e raciocínio ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* **Redes Neurais** e **Deep Learning**, que estão no núcleo da IA moderna. Iremos ilustrar os conceitos por trás desses tópicos importantes usando código em dois dos frameworks mais populares - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) e [PyTorch](http://pytorch.org).
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* **Arquiteturas Neurais** para trabalhar com imagens e texto. Cobriremos modelos recentes, embora possamos ficar um pouco defasados em relação ao estado da arte.
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* Abordagens menos populares de IA, como **Algoritmos Genéticos** e **Sistemas Multiagentes**.
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O que não será abordado neste currículo:
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O que não cobriremos neste currículo:
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> [Encontre todos os recursos adicionais para este curso em nossa coleção Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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* Casos de uso de **IA nos Negócios**. Considere fazer o caminho de aprendizado [Introdução à IA para usuários de negócios](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) no Microsoft Learn, ou a [Escola de Negócios de IA](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), desenvolvida em cooperação com a [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* Casos de negócio de uso de **IA nos Negócios**. Considere fazer o caminho de aprendizado [Introdução à IA para usuários de negócios](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) no Microsoft Learn, ou a [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), desenvolvida em cooperação com [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* **Aprendizado de Máquina Clássico**, que está bem descrito em nosso [Currículo de Aprendizado de Máquina para Iniciantes](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
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* Aplicações práticas de IA construídas usando **[Serviços Cognitivos](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Para isso, recomendamos que comece com os módulos Microsoft Learn para [visão](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [processamento de linguagem natural](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[IA Generativa com Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** e outros.
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* **Frameworks de ML em Nuvem** específicos, como [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), ou [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Considere usar os caminhos de aprendizado [Construir e operar soluções de aprendizado de máquina com Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) e [Construir e operar soluções de aprendizado de máquina com Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* **IA Conversacional** e **Chat Bots**. Há um caminho de aprendizado separado [Criar soluções de IA conversacional](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), e você também pode consultar [este post no blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) para mais detalhes.
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* **Matemática Avançada** por trás do aprendizado profundo. Para isso, recomendamos o livro [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, que também está disponível online em [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
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* Aplicações práticas de IA construídas usando **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Para isso, recomendamos que você comece pelos módulos do Microsoft Learn para [visão](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [processamento de linguagem natural](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[IA Generativa com Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** e outros.
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* **Frameworks Específicos de Nuvem para ML**, como [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), ou [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Considere usar os caminhos de aprendizado [Construa e opere soluções de aprendizado de máquina com Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) e [Construa e opere soluções de aprendizado de máquina com Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* **IA Conversacional** e **Chat Bots**. Existe um caminho de aprendizado separado [Crie soluções de IA conversacional](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), e você também pode se referir a [este post no blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) para mais detalhes.
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* **Matemática Profunda** por trás do deep learning. Para isso, recomendamos [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) por Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, que também está disponível online em [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
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Para uma introdução suave aos tópicos de _IA na Nuvem_, você pode considerar fazer o caminho de aprendizado [Comece com inteligência artificial no Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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Para uma introdução suave aos tópicos de _IA na Nuvem_ você pode considerar fazer o caminho de aprendizado [Comece com inteligência artificial no Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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# Conteúdo
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| | Link da Aula | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratório |
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| 0 | [Configuração do Curso](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configure Seu Ambiente de Desenvolvimento](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| 0 | [Configuração do Curso](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configure seu ambiente de desenvolvimento](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**Introdução à IA**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [Introdução e História da IA](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| II | **IA Simbólica** |
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| 02 | [Representação do Conhecimento e Sistemas Especialistas](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Sistemas Especialistas](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologia](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Grafo de Conceitos](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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| III | [**Introdução a Redes Neurais**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
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| 04 | [Perceptron Multicamadas e Criando nosso Próprio Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [Introdução a Frameworks (PyTorch/TensorFlow) e Overfitting](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| III | [**Introdução às Redes Neurais**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Caderno](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Laboratório](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
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| 04 | [Perceptron Multicamadas e Criando nosso próprio Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Caderno](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Laboratório](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [Introdução a Frameworks (PyTorch/TensorFlow) e Overfitting](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Laboratório](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| IV | [**Visão Computacional**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Explore Visão Computacional no Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 06 | [Introdução à Visão Computacional. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Notebook](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| 07 | [Redes Neurais Convolucionais](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Arquiteturas CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [Redes Pré-treinadas e Transferência de Aprendizado](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) e [Truques de Treinamento](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 06 | [Introdução à Visão Computacional. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Caderno](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Laboratório](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| 07 | [Redes Neurais Convolucionais](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Arquiteturas CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Laboratório](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [Redes Pré-Treinadas e Transferência de Aprendizado](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) e [Dicas de Treinamento](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Laboratório](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 09 | [Autoencoders e VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
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| 10 | [Redes Adversariais Generativas & Transferência de Estilo Artístico](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
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| 11 | [Detecção de Objetos](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
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| 10 | [Redes Generativas Adversariais e Transferência de Estilo Artístico](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
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| 11 | [Detecção de Objetos](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Laboratório](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
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| 12 | [Segmentação Semântica. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
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| V | [**Processamento de Linguagem Natural**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Explore Processamento de Linguagem Natural no Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [Representação de Texto. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
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| 14 | [Embeddings Semânticos. Word2Vec e GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
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| 15 | [Modelagem de Linguagem. Treinando seus Próprios Embeddings](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 14 | [Embutimentos Semânticos de Palavras. Word2Vec e GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
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| 15 | [Modelagem de Linguagem. Treinando seus próprios embutimentos](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Laboratório](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [Redes Neurais Recorrentes](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
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| 17 | [Redes Recorrentes Generativas](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 17 | [Redes Recorrentes Generativas](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Laboratório](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 18 | [Transformers. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
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| 19 | [Reconhecimento de Entidades Nomeadas](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [Modelos de Linguagem de Grande Porte, Programação por Prompt e Tarefas Few-Shot](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| 19 | [Reconhecimento de Entidades Nomeadas](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Laboratório](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [Grandes Modelos de Linguagem, Programação de Prompt e Tarefas Few-Shot](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| VI | **Outras Técnicas de IA** || |
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| 21 | [Algoritmos Genéticos](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Notebook](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [Aprendizado por Reforço Profundo](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 23 | [Sistemas Multiagentes](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| 21 | [Algoritmos Genéticos](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Caderno](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [Aprendizado por Reforço Profundo](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Laboratório](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 23 | [Sistemas Multi-Agentes](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| VII | **Ética em IA** | | |
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| 24 | [Ética em IA e IA Responsável](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Princípios de IA Responsável](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| IX | **Extras** | | |
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| 25 | [Redes Multimodais, CLIP e VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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| 25 | [Redes Multimodais, CLIP e VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Caderno](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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## Cada lição contém
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* Material de pré-leitura
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* Notebooks Jupyter executáveis, que frequentemente são específicos para o framework (**PyTorch** ou **TensorFlow**). O notebook executável também contém muito material teórico, então para entender o tópico você precisa passar por pelo menos uma versão do notebook (seja PyTorch ou TensorFlow).
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* **Labs** disponíveis para alguns tópicos, que te dão a oportunidade de tentar aplicar o material que aprendeu em um problema específico.
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* Material para leitura prévia
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* Cadernos Jupyter executáveis, que frequentemente são específicos para o framework (**PyTorch** ou **TensorFlow**). O caderno executável também contém muito material teórico, então para entender o tópico você precisa passar por pelo menos uma versão do caderno (seja PyTorch ou TensorFlow).
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* **Laboratórios** disponíveis para alguns tópicos, que dão a oportunidade de tentar aplicar o material que você aprendeu em um problema específico.
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* Algumas seções contêm links para módulos do [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) que cobrem tópicos relacionados.
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## Começando
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### 🎯 Novo em IA? Comece Aqui!
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### 🎯 Novo em IA? Comece aqui!
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Se você é completamente novo em IA e quer exemplos práticos rápidos, confira nossos [**Exemplos para Iniciantes**](./examples/README.md)! Estes incluem:
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Se você é completamente novo em IA e quer exemplos rápidos e práticos, confira nossos [**Exemplos para Iniciantes**](./examples/README.md)! Eles incluem:
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- 🌟 **Olá Mundo IA** - Seu primeiro programa de IA (reconhecimento de padrões)
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- 🧠 **Rede Neural Simples** - Construa uma rede neural do zero
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- 🧠 **Rede Neural Simples** - Construindo uma rede neural do zero
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- 🖼️ **Classificador de Imagens** - Classifique imagens com comentários detalhados
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- 💬 **Sentimento de Texto** - Analise texto positivo/negativo
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- 🖼️ **Classificador de Imagens** - Classifique imagens com comentários detalhados
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- 💬 **Sentimento de Texto** - Analise se o texto é positivo/negativo
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Estes exemplos foram criados para ajudá-lo a entender conceitos de IA antes de mergulhar no currículo completo.
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Estes exemplos foram criados para ajudar você a entender conceitos de IA antes de mergulhar no currículo completo.
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### 📚 Configuração do Currículo Completo
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- Criamos uma [lição de configuração](./lessons/0-course-setup/setup.md) para ajudá-lo a configurar seu ambiente de desenvolvimento. - Para Educadores, também criamos uma [lição de configuração do currículo](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)!
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- Como [Executar o código no VSCode ou em um Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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- Criamos uma [lição de configuração](./lessons/0-course-setup/setup.md) para ajudar você a configurar seu ambiente de desenvolvimento. - Para Educadores, também criamos uma [lição de configuração do currículo](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)!
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- Como [Executar o código no VSCode ou Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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Siga estes passos:
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@ -143,77 +143,77 @@ Não esqueça de dar uma estrela (🌟) neste repositório para encontrá-lo mai
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## Conheça outros Aprendizes
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Junte-se ao nosso [servidor oficial de AI no Discord](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) para conhecer e fazer networking com outros alunos que estão fazendo este curso e obter suporte.
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Junte-se ao nosso [servidor oficial de Discord de IA](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) para conhecer e fazer networking com outros aprendizes que estão fazendo este curso e para obter suporte.
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Se você tiver feedback do produto ou perguntas durante a construção, visite nosso [Fórum de Desenvolvedores do Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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Se você tiver feedback sobre o produto ou dúvidas durante a construção, visite nosso [Fórum de Desenvolvedores Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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## Questionários
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## Questionários
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> **Uma nota sobre questionários**: Todos os questionários estão contidos na pasta Quiz-app em etc\quiz-app, ou [Online Aqui](https://ff-quizzes.netlify.app/) Eles estão vinculados dentro das lições e o aplicativo de quiz pode ser executado localmente ou implantado no Azure; siga as instruções na pasta `quiz-app`. Eles estão sendo gradualmente localizados.
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> **Uma nota sobre questionários**: Todos os questionários estão na pasta Quiz-app em etc\quiz-app, ou [Online Aqui](https://ff-quizzes.netlify.app/) Eles estão vinculados dentro das lições. O app de questionários pode ser executado localmente ou implantado no Azure; siga as instruções na pasta `quiz-app`. Eles estão sendo localizados gradualmente.
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## Precisamos de Ajuda
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## Ajuda Necessária
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Você tem sugestões ou encontrou erros ortográficos ou de código? Abra uma issue ou crie um pull request.
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Você tem sugestões ou encontrou erros de ortografia ou de código? Abra uma issue ou crie um pull request.
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## Agradecimentos Especiais
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* **✍️ Autor Principal:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 Ilustrador Sketchnote:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Criador do Quiz:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Colaboradores Principais:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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* **✍️ Autor Principal:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 Ilustradora Sketchnote:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Criadora de Questionários:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Contribuidores Principais:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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## Outros Currículos
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Nossa equipe produz outros currículos! Confira:
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### LangChain
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[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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### LangChain
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[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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### Azure / Edge / MCP / Agentes
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[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Azure / Edge / MCP / Agentes
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[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Série de IA Generativa
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Série de IA Generativa
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Aprendizado Core
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
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[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Aprendizagem Principal
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
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[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Série Copilot
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Série Copilot
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
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## Obtenha Ajuda
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Se ficar travado ou tiver alguma dúvida sobre como construir aplicativos de IA, junte-se a outros alunos e desenvolvedores experientes nas discussões sobre MCP. É uma comunidade de apoio onde perguntas são bem-vindas e o conhecimento é compartilhado livremente.
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Se você ficar preso ou tiver dúvidas sobre como criar apps de IA, junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes em discussões sobre MCP. É uma comunidade acolhedora onde perguntas são bem-vindas e o conhecimento é compartilhado livremente.
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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Se você tiver feedback do produto ou erros durante a construção visite:
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Se você tiver feedback ou encontrar erros durante a construção, visite:
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[](https://aka.ms/foundry/forum)
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@ -221,5 +221,5 @@ Se você tiver feedback do produto ou erros durante a construção visite:
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**Aviso Legal**:
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Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos empenhemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autorizada. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional feita por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.
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||||
Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autorizada. Para informações críticas, recomenda-se tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->
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@ -6,8 +6,8 @@
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"language_code": "pt-PT"
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},
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"README.md": {
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"language_code": "pt-PT"
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@ -18,119 +18,118 @@
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| AI For Beginners - _Sketchnote por [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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Explore o mundo da **Inteligência Artificial** (IA) com o nosso currículo de 12 semanas, composto por 24 aulas! Inclui lições práticas, questionários e laboratórios. O currículo é adequado para iniciantes e cobre ferramentas como TensorFlow e PyTorch, assim como ética na IA.
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Explore o mundo da **Inteligência Artificial** (IA) com o nosso currículo de 12 semanas e 24 lições! Inclui lições práticas, questionários e laboratórios. O currículo é amigável para iniciantes e cobre ferramentas como TensorFlow e PyTorch, bem como ética em IA.
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### 🌐 Suporte Multilingue
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### 🌐 Suporte Multilíngue
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#### Suportado via GitHub Action (Automatizado & Sempre Atualizado)
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#### Suportado via Ação do GitHub (Automatizado e Sempre Atualizado)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[Árabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmanês (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinês (Simplificado)](../zh-CN/README.md) | [Chinês (Tradicional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinês (Tradicional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinês (Tradicional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Checo](../cs/README.md) | [Dinamarquês](../da/README.md) | [Holandês](../nl/README.md) | [Estónio](../et/README.md) | [Finlandês](../fi/README.md) | [Francês](../fr/README.md) | [Alemão](../de/README.md) | [Grego](../el/README.md) | [Hebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonésio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonês](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malaio](../ms/README.md) | [Malaiala](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norueguês](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polaco](../pl/README.md) | [Português (Brasil)](../pt-BR/README.md) | [Português (Portugal)](./README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Sérvio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Espanhol](../es/README.md) | [Suaíli](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tâmil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tailandês](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md)
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[Árabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmanês (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinês (Simplificado)](../zh-CN/README.md) | [Chinês (Tradicional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinês (Tradicional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinês (Tradicional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Checo](../cs/README.md) | [Dinamarquês](../da/README.md) | [Holandês](../nl/README.md) | [Estónio](../et/README.md) | [Finlandês](../fi/README.md) | [Francês](../fr/README.md) | [Alemão](../de/README.md) | [Grego](../el/README.md) | [Hebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonésio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonês](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malaio](../ms/README.md) | [Malaiala](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norueguês](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polaco](../pl/README.md) | [Português (Brasil)](../pt-BR/README.md) | [Português (Portugal)](./README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Sérvio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Espanhol](../es/README.md) | [Suaíli](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tailandês](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md)
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> **Prefere Clonar Localmente?**
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> Este repositório inclui traduções em mais de 50 idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduções, utilize o sparse checkout:
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> Este repositório inclui mais de 50 traduções de línguas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduções, use o sparse checkout:
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> ```bash
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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> cd AI-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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> ```
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> Isto fornece tudo o que precisa para completar o curso com um download muito mais rápido.
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> Isto dá-lhe tudo o que necessita para completar o curso com um download muito mais rápido.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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**Se desejar que sejam disponibilizados mais idiomas para tradução, consulte a lista [aqui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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**Se desejar que mais línguas de tradução sejam suportadas, estão listadas [aqui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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## Junte-se à Comunidade
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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## O que vai aprender
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**[Mapa mental do Curso](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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**[Mapa mental do curso](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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Neste currículo, irá aprender:
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* Diferentes abordagens à Inteligência Artificial, incluindo a abordagem "antiga e boa" simbólica com **Representação do Conhecimento** e raciocínio ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* **Redes Neuronais** e **Aprendizagem Profunda**, que estão no centro da IA moderna. Iremos ilustrar os conceitos por trás destes tópicos importantes utilizando código em dois dos frameworks mais populares - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) e [PyTorch](http://pytorch.org).
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* **Arquiteturas Neuronais** para trabalhar com imagens e texto. Cobriremos modelos recentes, embora possam faltar alguns do estado da arte.
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* Abordagens menos populares, como **Algoritmos Genéticos** e **Sistemas Multi-Agentes**.
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* Diferentes abordagens à Inteligência Artificial, incluindo a antiga abordagem simbólica com **Representação do Conhecimento** e raciocínio ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* **Redes Neuronais** e **Aprendizagem Profunda**, que estão no núcleo da IA moderna. Iremos ilustrar os conceitos por trás destes tópicos importantes usando código em dois dos frameworks mais populares - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) e [PyTorch](http://pytorch.org).
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* **Arquiteturas Neuronais** para trabalhar com imagens e texto. Cobrir-se-ão modelos recentes, mas poderá faltar um pouco do estado-da-arte.
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* Abordagens de IA menos populares, como **Algoritmos Genéticos** e **Sistemas Multi-Agentes**.
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O que não iremos cobrir neste currículo:
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> [Encontre todos os recursos adicionais para este curso na nossa coleção Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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* Casos de negócio de utilização de **IA nos Negócios**. Considere fazer o percurso de aprendizagem [Introdução à IA para utilizadores de negócios](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) na Microsoft Learn, ou a [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), desenvolvida em cooperação com a [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* **Aprendizagem Automática Clássica**, que está bem descrita no nosso [Currículo de Aprendizagem Automática para Iniciantes](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
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* Aplicações práticas de IA construídas com **[Serviços Cognitivos](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Para isso, recomendamos que comece pelos módulos Microsoft Learn para [visão](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [processamento de linguagem natural](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[IA Generativa com Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** e outros.
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* **Frameworks Cloud específicos para ML**, como [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), ou [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Considere usar os percursos de aprendizagem [Construir e operar soluções de machine learning com Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) e [Construir e operar soluções de machine learning com Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* **IA Conversacional** e **Chat Bots**. Existe um percurso separado [Criar soluções de IA conversacional](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), e pode também consultar [este artigo de blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) para mais detalhes.
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* **Matemática Profunda** por trás do deep learning. Para isso, recomendamos o livro [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) por Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, que está também disponível online em [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
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* Casos de negócio da utilização da **IA nos Negócios**. Considere fazer o percurso de aprendizagem [Introdução à IA para utilizadores de negócios](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) na Microsoft Learn, ou [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), desenvolvido em cooperação com a [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* **Aprendizagem Automática Clássica**, o qual está bem descrito no nosso [Currículo de Aprendizagem Automática para Iniciantes](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
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* Aplicações práticas de IA construídas usando **[Serviços Cognitivos](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Para isto, recomendamos que comece com módulos Microsoft Learn para [visão](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [processamento de linguagem natural](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[IA Generativa com Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** e outros.
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* **Frameworks Cloud específicos de ML**, tais como [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), ou [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Considere usar os percursos de aprendizagem [Construir e operar soluções de aprendizagem automática com Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) e [Construir e operar soluções de aprendizagem automática com Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* **IA Conversacional** e **Chat Bots**. Existe um percurso de aprendizagem separado [Criar soluções de IA conversacional](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), e pode também consultar [este post de blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) para mais detalhes.
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* **Matemática Profunda** por trás do deep learning. Para isto, recomendamos [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, disponível também online em [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
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Para uma introdução suave aos tópicos de _IA na Cloud_ pode considerar fazer o Percurso de Aprendizagem [Começar com inteligência artificial no Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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Para uma introdução suave aos tópicos de _IA na Cloud_, poderá considerar fazer o Percurso de Aprendizagem [Começar com inteligência artificial no Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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# Conteúdo
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| | Ligação da Aula | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratório |
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| | Ligação da Lição | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratório |
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| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
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| 0 | [Configuração do Curso](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configure o Seu Ambiente de Desenvolvimento](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**Introdução à IA**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [Introdução e História da IA](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| II | **IA Simbólica** |
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| 02 | [Representação do Conhecimento e Sistemas Especialistas](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Sistemas Especialistas](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologia](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Grafo de Conceitos](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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| III | [**Introdução às Redes Neurais**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
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| 04 | [Perceptron Multicamadas e Criar o nosso próprio Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [Introdução aos Frameworks (PyTorch/TensorFlow) e Overfitting](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| III | [**Introdução às Redes Neuronais**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Caderno](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Laboratório](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
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| 04 | [Perceptron Multi-Camada e Criar o nosso próprio Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Caderno](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Laboratório](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [Introdução a Frameworks (PyTorch/TensorFlow) e Overfitting](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Laboratório](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| IV | [**Visão Computacional**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Explore Visão Computacional na Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 06 | [Introdução à Visão Computacional. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Notebook](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| 07 | [Redes Neurais Convolucionais](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Arquiteturas CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [Redes Pré-treinadas e Transfer Learning](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) e [Truques de Treino](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 06 | [Introdução à Visão Computacional. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Caderno](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Laboratório](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| 07 | [Redes Neuronais Convolucionais](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Arquiteturas CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Laboratório](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [Redes Pré-treinadas e Transferência de Aprendizagem](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) e [Truques de Treino](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Laboratório](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 09 | [Autoencoders e VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
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| 10 | [Redes Adversariais Generativas & Transferência de Estilo Artístico](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
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| 11 | [Deteção de Objetos](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
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| 10 | [Redes Generativas Adversárias & Transferência de Estilo Artístico](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
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| 11 | [Deteção de Objetos](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Laboratório](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
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| 12 | [Segmentação Semântica. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
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| V | [**Processamento de Linguagem Natural**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Explore Processamento de Linguagem Natural na Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [Representação de Texto. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
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| 14 | [Embeddings Semânticos de Palavras. Word2Vec e GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
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||||
| 15 | [Modelação de Linguagem. Treinar os seus próprios Embeddings](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [Redes Neurais Recorrentes](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
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| 17 | [Redes Recorrentes Generativas](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 18 | [Transformadores. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
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| 19 | [Reconhecimento de Entidades Nomeadas](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 14 | [Incorporações semânticas de palavras. Word2Vec e GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
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| 15 | [Modelação de Linguagem. Treinar as tuas próprias incorporações](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Laboratório](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [Redes Neuronais Recorrentes](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
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| 17 | [Redes Recorrentes Generativas](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Laboratório](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 18 | [Transformers. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
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| 19 | [Reconhecimento de Entidades Nomeadas](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Laboratório](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [Modelos de Linguagem Grandes, Programação de Prompt e Tarefas Few-Shot](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| VI | **Outras Técnicas de IA** || |
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| 21 | [Algoritmos Genéticos](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Notebook](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [Aprendizagem por Reforço Profundo](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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||||
| 21 | [Algoritmos Genéticos](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Caderno](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [Aprendizagem por Reforço Profunda](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Laboratório](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 23 | [Sistemas Multi-Agente](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| VII | **Ética na IA** | | |
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| 24 | [Ética na IA e IA Responsável](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Princípios de IA Responsável](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| VII | **Ética em IA** | | |
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| 24 | [Ética em IA e IA Responsável](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Princípios de IA Responsável](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| IX | **Extras** | | |
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| 25 | [Redes Multi-Modais, CLIP e VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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| 25 | [Redes Multi-Modais, CLIP e VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Caderno](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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## Cada lição contém
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* Material de pré-leitura
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* Jupyter Notebooks executáveis, que são frequentemente específicos para o framework (**PyTorch** ou **TensorFlow**). O notebook executável também contém muito material teórico, pelo que para compreender o tópico tem de percorrer pelo menos uma versão do notebook (seja PyTorch ou TensorFlow).
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* **Labs** disponíveis para alguns tópicos, que lhe dão a oportunidade de tentar aplicar o material que aprendeu a um problema específico.
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* Algumas secções contêm ligações para módulos do [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) que cobrem tópicos relacionados.
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* Material de leitura prévia
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* Cadernos Jupyter executáveis, que são frequentemente específicos para o framework (**PyTorch** ou **TensorFlow**). O caderno executável também contém muito material teórico, por isso para compreender o tópico é necessário passar por pelo menos uma versão do caderno (ou PyTorch ou TensorFlow).
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* **Laboratórios** disponíveis para alguns tópicos, que lhe dão a oportunidade de tentar aplicar o material que aprendeu a um problema específico.
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* Algumas secções contêm ligações para módulos [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) que cobrem tópicos relacionados.
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## Começar
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### 🎯 Novo em IA? Comece Aqui!
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Se é completamente novo em IA e quer exemplos práticos rápidos, veja os nossos [**Exemplos Amigáveis para Iniciantes**](./examples/README.md)! Estes incluem:
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Se é completamente novo em IA e quer exemplos rápidos e práticos, consulte os nossos [**Exemplos para Iniciantes**](./examples/README.md)! Estes incluem:
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- 🌟 **Olá Mundo IA** - O seu primeiro programa de IA (reconhecimento de padrões)
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- 🧠 **Rede Neural Simples** - Construa uma rede neural do zero
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- 🧠 **Rede Neural Simples** - Construa uma rede neural a partir do zero
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- 🖼️ **Classificador de Imagens** - Classifique imagens com comentários detalhados
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- 💬 **Sentimento do Texto** - Analise textos positivos/negativos
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- 💬 **Sentimento de Texto** - Analise texto positivo/negativo
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Estes exemplos são concebidos para ajudar a compreender os conceitos de IA antes de avançar para o currículo completo.
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Estes exemplos foram criados para ajudar a compreender conceitos de IA antes de avançar para o currículo completo.
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### 📚 Configuração do Currículo Completo
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- Criámos uma [lição de configuração](./lessons/0-course-setup/setup.md) para o ajudar a configurar o seu ambiente de desenvolvimento. - Para Educadores, também criámos uma [lição de configuração do currículo](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)!
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- Criámos uma [lição de configuração](./lessons/0-course-setup/setup.md) para ajudar a configurar o seu ambiente de desenvolvimento. - Para Educadores, também criámos uma [lição de configuração do currículo](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)!
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- Como [Executar o código no VSCode ou num Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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Siga estes passos:
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@ -139,81 +138,81 @@ Fork do Repositório: Clique no botão "Fork" no canto superior direito desta p
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Clone o Repositório: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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Não se esqueça de dar estrela (🌟) a este repositório para o encontrar mais facilmente depois.
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Não se esqueça de dar uma estrela (🌟) a este repositório para o encontrar mais facilmente depois.
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## Conheça outros Aprendentes
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## Conheça outros Aprendizes
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Junte-se ao nosso [servidor oficial AI Discord](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) para conhecer e interagir com outros aprendentes que estão a fazer este curso e obter suporte.
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Junte-se ao nosso [servidor oficial de Discord de IA](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) para conhecer e interagir com outros aprendizes que fazem este curso e obter apoio.
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Se tiver feedback sobre produtos ou dúvidas enquanto programa, visite o nosso [Fórum de Desenvolvedores Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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Se tiver feedback sobre o produto ou dúvidas durante o desenvolvimento, visite o nosso [Fórum de Desenvolvedores Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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## Questionários
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## Questionários
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> **Nota sobre os questionários**: Todos os questionários estão contidos na pasta Quiz-app em etc\quiz-app, ou [Online Aqui](https://ff-quizzes.netlify.app/) Estão ligados a partir das lições, a aplicação dos questionários pode ser executada localmente ou implantada no Azure; siga as instruções na pasta `quiz-app`. Estão a ser gradualmente localizados.
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> **Uma nota sobre questionários**: Todos os questionários estão contidos na pasta Quiz-app em etc\quiz-app, ou [Online Aqui](https://ff-quizzes.netlify.app/) Estão ligados dentro das lições, a aplicação de questionários pode ser executada localmente ou implantada no Azure; siga as instruções na pasta `quiz-app`. Estão a ser gradualmente localizados.
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## Ajuda Necessária
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Tem sugestões ou encontrou erros de ortografia ou de código? Levante uma issue ou crie um pull request.
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Tem sugestões ou encontrou erros ortográficos ou de código? Abra uma issue ou crie um pull request.
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## Agradecimentos Especiais
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* **✍️ Autor Principal:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 Ilustradora Sketchnote:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Criadora de Questionários:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Contribuidores Principais:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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* **🎨 Ilustrador Sketchnote:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Criador de Questionários:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Colaboradores Principais:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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## Outros Currículos
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A nossa equipa produz outros currículos! Confira:
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A nossa equipa produz outros currículos! Veja:
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### LangChain
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[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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### Azure / Edge / MCP / Agentes
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[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Série de IA Generativa
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Série IA Generativa
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Aprendizagem Base
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
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[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
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[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Série Copilot
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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## Obter Ajuda
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Se ficar bloqueado ou tiver dúvidas sobre como construir aplicações de IA. Junte-se a outros aprendentes e desenvolvedores experientes em discussões sobre MCP. É uma comunidade de apoio onde as perguntas são bem-vindas e o conhecimento é partilhado livremente.
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Se ficar bloqueado ou tiver dúvidas sobre como construir aplicações de IA. Junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes em discussões sobre MCP. É uma comunidade solidária onde as perguntas são bem-vindas e o conhecimento é partilhado livremente.
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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Se tiver feedback sobre produtos ou erros durante o desenvolvimento visite:
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Se tiver feedback ou erros durante o desenvolvimento, visite:
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[](https://aka.ms/foundry/forum)
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@ -221,5 +220,5 @@ Se tiver feedback sobre produtos ou erros durante o desenvolvimento visite:
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**Aviso Legal**:
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Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos pela precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original no seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informação crítica, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes da utilização desta tradução.
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Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos pela precisão, por favor esteja ciente de que as traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autorizada. Para informações críticas, recomenda-se tradução profissional feita por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações erradas decorrentes do uso desta tradução.
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