chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 2/8, 134 changes)

translations/it/.co-op-translator.json

@@ -0,0 +1,398 @@
+{
+  "AGENTS.md": {
+    "original_hash": "6b11a37115944252ab3ed04e358d830d",
+    "translation_date": "2025-10-03T09:20:14+00:00",
+    "source_file": "AGENTS.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "README.md": {
+    "original_hash": "1984fc89dd304a8a33ab5584691a99aa",
+    "translation_date": "2026-01-30T01:45:28+00:00",
+    "source_file": "README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "SECURITY.md": {
+    "original_hash": "a583f49d359c7ebba61433e4dfcd05a9",
+    "translation_date": "2025-08-26T06:54:25+00:00",
+    "source_file": "SECURITY.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "etc/CODE_OF_CONDUCT.md": {
+    "original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:15:49+00:00",
+    "source_file": "etc/CODE_OF_CONDUCT.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "etc/CONTRIBUTING.md": {
+    "original_hash": "847a587aa1b83f4d00858183ff3ed18a",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:16:05+00:00",
+    "source_file": "etc/CONTRIBUTING.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "etc/Mindmap.md": {
+    "original_hash": "f2f88dbd2debd38e26149b27b1fd272d",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:16:15+00:00",
+    "source_file": "etc/Mindmap.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "etc/SUPPORT.md": {
+    "original_hash": "fdfc08baee91e402938a2b1f94fe0949",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:15:43+00:00",
+    "source_file": "etc/SUPPORT.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "etc/TRANSLATIONS.md": {
+    "original_hash": "62b3e3ad5182edb905eec649a87eeeb4",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:15:54+00:00",
+    "source_file": "etc/TRANSLATIONS.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "etc/quiz-app/README.md": {
+    "original_hash": "d699cf8509f74baa5b0b838de5cf0662",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:16:47+00:00",
+    "source_file": "etc/quiz-app/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "examples/README.md": {
+    "original_hash": "0d1babfdcbeb46525f2db3fbaaa54cd7",
+    "translation_date": "2025-10-03T11:30:10+00:00",
+    "source_file": "examples/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/0-course-setup/for-teachers.md": {
+    "original_hash": "a094ef9927883de1cfcee51dbd143381",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:15:19+00:00",
+    "source_file": "lessons/0-course-setup/for-teachers.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/0-course-setup/how-to-run.md": {
+    "original_hash": "a4717bd9103b9f6cd84d534b83534689",
+    "translation_date": "2026-01-15T14:20:38+00:00",
+    "source_file": "lessons/0-course-setup/how-to-run.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/0-course-setup/setup.md": {
+    "original_hash": "7b4e5b8956915870d0a0ed3cc5890042",
+    "translation_date": "2025-12-12T19:41:09+00:00",
+    "source_file": "lessons/0-course-setup/setup.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/1-Intro/README.md": {
+    "original_hash": "f57e8aa46141fd220b16ffed8f11aec7",
+    "translation_date": "2025-11-18T21:20:38+00:00",
+    "source_file": "lessons/1-Intro/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/1-Intro/assignment.md": {
+    "original_hash": "a334df77a82aaaf2a29c77065d3e481e",
+    "translation_date": "2025-11-18T21:21:55+00:00",
+    "source_file": "lessons/1-Intro/assignment.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/2-Symbolic/README.md": {
+    "original_hash": "f9f06b266b8b2bfc6b8792ff2bb1bea4",
+    "translation_date": "2026-01-15T14:22:06+00:00",
+    "source_file": "lessons/2-Symbolic/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/2-Symbolic/assignment.md": {
+    "original_hash": "a057a8604f3976c3e309884453f1fad0",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:14:33+00:00",
+    "source_file": "lessons/2-Symbolic/assignment.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md": {
+    "original_hash": "c34cbba802058b6fa267e1a294d4e510",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:33:32+00:00",
+    "source_file": "lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md": {
+    "original_hash": "ba5d1eb353d20d3e7181066b3c424b99",
+    "translation_date": "2025-08-29T08:20:31+00:00",
+    "source_file": "lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md": {
+    "original_hash": "789d6c3fb6fc7948a470b33078a5983a",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:33:10+00:00",
+    "source_file": "lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md": {
+    "original_hash": "48fdd704d483e19bc3d7464074c9fcbe",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:09:07+00:00",
+    "source_file": "lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md": {
+    "original_hash": "ddd216f558a255260a9374008002c971",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:33:54+00:00",
+    "source_file": "lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md": {
+    "original_hash": "e452d897efb9a89700f41021834cf6e5",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:09:48+00:00",
+    "source_file": "lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/3-NeuralNetworks/README.md": {
+    "original_hash": "f862a99d88088163df12270e2f2ad6c3",
+    "translation_date": "2025-10-03T12:47:29+00:00",
+    "source_file": "lessons/3-NeuralNetworks/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md": {
+    "original_hash": "feeca98225cb420afc89415f24f63d92",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:29:01+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md": {
+    "original_hash": "3d53d6409f80970f7281a45dee35328a",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:04:05+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md": {
+    "original_hash": "53faab85adfcebd8c10bcd71dc2fa557",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:28:25+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md": {
+    "original_hash": "a560d5b845962cf33dc102266e409568",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:28:11+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md": {
+    "original_hash": "b70fcf7fcee862990f848c679090943f",
+    "translation_date": "2025-10-03T14:54:34+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md": {
+    "original_hash": "178c0b5ee5395733eb18aec51e71a0a9",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:28:42+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md": {
+    "original_hash": "ae074cd940fc2f4dc24fc07b66ccbd99",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:04:36+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md": {
+    "original_hash": "7765935c35fcee69b9fe2d0cfd6963e2",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:05:08+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md": {
+    "original_hash": "1b8d9e1b3a6f1daa864b1ff3dfc3076d",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:30:07+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md": {
+    "original_hash": "0ff65b4da07b23697235de2beb2a3c25",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:30:53+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md": {
+    "original_hash": "d76a7eda28de5210c8b1ba50a6216c69",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:29:30+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md": {
+    "original_hash": "ad568d55ae65c856fe929fc2b278510a",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:02:16+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md": {
+    "original_hash": "6568aaae7e0e4afed4b5d74b5b223700",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:30:36+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/lab/README.md": {
+    "original_hash": "365f0decfe0f47b460bbde8227c5009d",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:00:56+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/lab/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/README.md": {
+    "original_hash": "58a52f000089c1d8906a4daa4ab1169b",
+    "translation_date": "2025-08-26T06:59:57+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md": {
+    "original_hash": "dbd3f73e4139f030ecb2e20387d70fee",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:36:44+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/5-NLP/13-TextRep/assignment.md": {
+    "original_hash": "cdc1f2e631f055f3473b36d18e4760b3",
+    "translation_date": "2025-08-26T06:57:41+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/13-TextRep/assignment.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md": {
+    "original_hash": "b708c9b85b833864c73c6281f1e6b96e",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:36:23+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/5-NLP/14-Embeddings/assignment.md": {
+    "original_hash": "bc690ecf68b38d311cc9e12f3144a28c",
+    "translation_date": "2025-08-26T06:56:36+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/14-Embeddings/assignment.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md": {
+    "original_hash": "7ba20f54a5bfcd6521018cdfb17c7c57",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:34:42+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md": {
+    "original_hash": "5130f01fdc5ebb83032b23d489027aac",
+    "translation_date": "2025-08-26T06:58:01+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/5-NLP/16-RNN/README.md": {
+    "original_hash": "e2273cc150380a5e191903cea858f021",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:35:58+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/16-RNN/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/5-NLP/16-RNN/assignment.md": {
+    "original_hash": "47f7d3c6a5373543e051e4d1140ce898",
+    "translation_date": "2025-08-26T06:56:03+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/16-RNN/assignment.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md": {
+    "original_hash": "51be6057374d01d70e07dd5ec88ebc0d",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:34:23+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md": {
+    "original_hash": "439e12796197a90e7623d4c9c057b9c2",
+    "translation_date": "2025-08-26T06:57:09+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md": {
+    "original_hash": "f335dfcb4a993920504c387973a36957",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:34:51+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/5-NLP/18-Transformers/assignment.md": {
+    "original_hash": "177f3ea3995d725e6f9f5c66af16edcd",
+    "translation_date": "2025-08-26T06:58:09+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/18-Transformers/assignment.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/5-NLP/19-NER/README.md": {
+    "original_hash": "6522312ff835796ca34136a9462fafb2",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:35:38+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/19-NER/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md": {
+    "original_hash": "032bda5068f543d6c1fcb30c34231461",
+    "translation_date": "2025-08-26T06:58:41+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md": {
+    "original_hash": "97836d30a6bec736f8e3b4411c572bc2",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:35:20+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/5-NLP/README.md": {
+    "original_hash": "8ef02a9318257ea140ed3ed74442096d",
+    "translation_date": "2025-08-26T06:55:02+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md": {
+    "original_hash": "6bbd632dfe6c62e5f66bb51fd78c174a",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:26:43+00:00",
+    "source_file": "lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md": {
+    "original_hash": "04395657fc01648f8f70484d0e55ab67",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:27:43+00:00",
+    "source_file": "lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md": {
+    "original_hash": "7bd8dc72040e98e35e7225e34058cd4e",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:07:24+00:00",
+    "source_file": "lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md": {
+    "original_hash": "38a1185ae3d54b180378bbd71ae3ef16",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:26:56+00:00",
+    "source_file": "lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/assignment.md": {
+    "original_hash": "cf654ca60c7f86c8dad28596fb42994b",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:06:41+00:00",
+    "source_file": "lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/assignment.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/7-Ethics/README.md": {
+    "original_hash": "437c988596e751072e41a5aad3fcc5d9",
+    "translation_date": "2025-08-26T06:54:45+00:00",
+    "source_file": "lessons/7-Ethics/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/README.md": {
+    "original_hash": "5fef1a0b22498d7188959e2a2cb08af7",
+    "translation_date": "2025-08-26T06:54:40+00:00",
+    "source_file": "lessons/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md": {
+    "original_hash": "9c592c26aca16ca085d268c732284187",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:07:34+00:00",
+    "source_file": "lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/sketchnotes/LICENSE.md": {
+    "original_hash": "45ab63a2cd8f5faef6c9b150618837a4",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:11:20+00:00",
+    "source_file": "lessons/sketchnotes/LICENSE.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "lessons/sketchnotes/README.md": {
+    "original_hash": "050b8bddebafba55b129414e6ab096ab",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:10:28+00:00",
+    "source_file": "lessons/sketchnotes/README.md",
+    "language_code": "it"
+  },
+  "troubleshoot.md": {
+    "original_hash": "8d9c5a4a7c7798d699672a22cb7fea86",
+    "translation_date": "2025-10-03T09:42:41+00:00",
+    "source_file": "troubleshoot.md",
+    "language_code": "it"
+  }
+}

translations/pt-BR/.co-op-translator.json

@@ -0,0 +1,398 @@
+{
+  "AGENTS.md": {
+    "original_hash": "6b11a37115944252ab3ed04e358d830d",
+    "translation_date": "2025-10-03T09:19:49+00:00",
+    "source_file": "AGENTS.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "README.md": {
+    "original_hash": "1984fc89dd304a8a33ab5584691a99aa",
+    "translation_date": "2026-01-30T01:43:53+00:00",
+    "source_file": "README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "SECURITY.md": {
+    "original_hash": "a583f49d359c7ebba61433e4dfcd05a9",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:56:49+00:00",
+    "source_file": "SECURITY.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "etc/CODE_OF_CONDUCT.md": {
+    "original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56",
+    "translation_date": "2025-08-26T11:17:41+00:00",
+    "source_file": "etc/CODE_OF_CONDUCT.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "etc/CONTRIBUTING.md": {
+    "original_hash": "847a587aa1b83f4d00858183ff3ed18a",
+    "translation_date": "2025-08-26T11:20:24+00:00",
+    "source_file": "etc/CONTRIBUTING.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "etc/Mindmap.md": {
+    "original_hash": "f2f88dbd2debd38e26149b27b1fd272d",
+    "translation_date": "2025-08-26T11:24:04+00:00",
+    "source_file": "etc/Mindmap.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "etc/SUPPORT.md": {
+    "original_hash": "fdfc08baee91e402938a2b1f94fe0949",
+    "translation_date": "2025-08-26T11:16:44+00:00",
+    "source_file": "etc/SUPPORT.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "etc/TRANSLATIONS.md": {
+    "original_hash": "62b3e3ad5182edb905eec649a87eeeb4",
+    "translation_date": "2025-08-26T11:19:03+00:00",
+    "source_file": "etc/TRANSLATIONS.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "etc/quiz-app/README.md": {
+    "original_hash": "d699cf8509f74baa5b0b838de5cf0662",
+    "translation_date": "2025-08-26T11:27:10+00:00",
+    "source_file": "etc/quiz-app/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "examples/README.md": {
+    "original_hash": "0d1babfdcbeb46525f2db3fbaaa54cd7",
+    "translation_date": "2025-10-03T11:29:59+00:00",
+    "source_file": "examples/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/0-course-setup/for-teachers.md": {
+    "original_hash": "a094ef9927883de1cfcee51dbd143381",
+    "translation_date": "2025-08-26T11:13:04+00:00",
+    "source_file": "lessons/0-course-setup/for-teachers.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/0-course-setup/how-to-run.md": {
+    "original_hash": "a4717bd9103b9f6cd84d534b83534689",
+    "translation_date": "2026-01-15T14:16:59+00:00",
+    "source_file": "lessons/0-course-setup/how-to-run.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/0-course-setup/setup.md": {
+    "original_hash": "7b4e5b8956915870d0a0ed3cc5890042",
+    "translation_date": "2025-12-12T19:39:42+00:00",
+    "source_file": "lessons/0-course-setup/setup.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/1-Intro/README.md": {
+    "original_hash": "f57e8aa46141fd220b16ffed8f11aec7",
+    "translation_date": "2025-11-18T21:18:41+00:00",
+    "source_file": "lessons/1-Intro/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/1-Intro/assignment.md": {
+    "original_hash": "a334df77a82aaaf2a29c77065d3e481e",
+    "translation_date": "2025-11-18T21:19:37+00:00",
+    "source_file": "lessons/1-Intro/assignment.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/2-Symbolic/README.md": {
+    "original_hash": "f9f06b266b8b2bfc6b8792ff2bb1bea4",
+    "translation_date": "2026-01-15T14:17:19+00:00",
+    "source_file": "lessons/2-Symbolic/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/2-Symbolic/assignment.md": {
+    "original_hash": "a057a8604f3976c3e309884453f1fad0",
+    "translation_date": "2025-08-26T11:07:36+00:00",
+    "source_file": "lessons/2-Symbolic/assignment.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md": {
+    "original_hash": "c34cbba802058b6fa267e1a294d4e510",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:23:47+00:00",
+    "source_file": "lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md": {
+    "original_hash": "ba5d1eb353d20d3e7181066b3c424b99",
+    "translation_date": "2025-08-29T08:17:31+00:00",
+    "source_file": "lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md": {
+    "original_hash": "789d6c3fb6fc7948a470b33078a5983a",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:23:29+00:00",
+    "source_file": "lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md": {
+    "original_hash": "48fdd704d483e19bc3d7464074c9fcbe",
+    "translation_date": "2025-08-26T10:29:50+00:00",
+    "source_file": "lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md": {
+    "original_hash": "ddd216f558a255260a9374008002c971",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:24:05+00:00",
+    "source_file": "lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md": {
+    "original_hash": "e452d897efb9a89700f41021834cf6e5",
+    "translation_date": "2025-08-26T10:35:48+00:00",
+    "source_file": "lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/3-NeuralNetworks/README.md": {
+    "original_hash": "f862a99d88088163df12270e2f2ad6c3",
+    "translation_date": "2025-10-03T12:47:05+00:00",
+    "source_file": "lessons/3-NeuralNetworks/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md": {
+    "original_hash": "feeca98225cb420afc89415f24f63d92",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:20:04+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md": {
+    "original_hash": "3d53d6409f80970f7281a45dee35328a",
+    "translation_date": "2025-08-26T09:41:36+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md": {
+    "original_hash": "53faab85adfcebd8c10bcd71dc2fa557",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:19:34+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md": {
+    "original_hash": "a560d5b845962cf33dc102266e409568",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:19:15+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md": {
+    "original_hash": "b70fcf7fcee862990f848c679090943f",
+    "translation_date": "2025-10-03T14:54:27+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md": {
+    "original_hash": "178c0b5ee5395733eb18aec51e71a0a9",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:19:44+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md": {
+    "original_hash": "ae074cd940fc2f4dc24fc07b66ccbd99",
+    "translation_date": "2025-08-26T09:51:49+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md": {
+    "original_hash": "7765935c35fcee69b9fe2d0cfd6963e2",
+    "translation_date": "2025-08-26T09:53:39+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md": {
+    "original_hash": "1b8d9e1b3a6f1daa864b1ff3dfc3076d",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:21:00+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md": {
+    "original_hash": "0ff65b4da07b23697235de2beb2a3c25",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:21:37+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md": {
+    "original_hash": "d76a7eda28de5210c8b1ba50a6216c69",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:20:30+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md": {
+    "original_hash": "ad568d55ae65c856fe929fc2b278510a",
+    "translation_date": "2025-08-26T09:26:05+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md": {
+    "original_hash": "6568aaae7e0e4afed4b5d74b5b223700",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:21:22+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/lab/README.md": {
+    "original_hash": "365f0decfe0f47b460bbde8227c5009d",
+    "translation_date": "2025-08-26T09:13:04+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/lab/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/4-ComputerVision/README.md": {
+    "original_hash": "58a52f000089c1d8906a4daa4ab1169b",
+    "translation_date": "2025-08-26T09:03:20+00:00",
+    "source_file": "lessons/4-ComputerVision/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md": {
+    "original_hash": "dbd3f73e4139f030ecb2e20387d70fee",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:26:28+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/5-NLP/13-TextRep/assignment.md": {
+    "original_hash": "cdc1f2e631f055f3473b36d18e4760b3",
+    "translation_date": "2025-08-26T08:29:08+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/13-TextRep/assignment.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md": {
+    "original_hash": "b708c9b85b833864c73c6281f1e6b96e",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:26:13+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/5-NLP/14-Embeddings/assignment.md": {
+    "original_hash": "bc690ecf68b38d311cc9e12f3144a28c",
+    "translation_date": "2025-08-26T08:18:22+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/14-Embeddings/assignment.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md": {
+    "original_hash": "7ba20f54a5bfcd6521018cdfb17c7c57",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:24:46+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md": {
+    "original_hash": "5130f01fdc5ebb83032b23d489027aac",
+    "translation_date": "2025-08-26T08:32:54+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/5-NLP/16-RNN/README.md": {
+    "original_hash": "e2273cc150380a5e191903cea858f021",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:25:50+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/16-RNN/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/5-NLP/16-RNN/assignment.md": {
+    "original_hash": "47f7d3c6a5373543e051e4d1140ce898",
+    "translation_date": "2025-08-26T08:13:30+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/16-RNN/assignment.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md": {
+    "original_hash": "51be6057374d01d70e07dd5ec88ebc0d",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:24:30+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md": {
+    "original_hash": "439e12796197a90e7623d4c9c057b9c2",
+    "translation_date": "2025-08-26T08:23:33+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md": {
+    "original_hash": "f335dfcb4a993920504c387973a36957",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:24:56+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/5-NLP/18-Transformers/assignment.md": {
+    "original_hash": "177f3ea3995d725e6f9f5c66af16edcd",
+    "translation_date": "2025-08-26T08:41:19+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/18-Transformers/assignment.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/5-NLP/19-NER/README.md": {
+    "original_hash": "6522312ff835796ca34136a9462fafb2",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:25:35+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/19-NER/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md": {
+    "original_hash": "032bda5068f543d6c1fcb30c34231461",
+    "translation_date": "2025-08-26T08:51:57+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md": {
+    "original_hash": "97836d30a6bec736f8e3b4411c572bc2",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:25:18+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/5-NLP/README.md": {
+    "original_hash": "8ef02a9318257ea140ed3ed74442096d",
+    "translation_date": "2025-08-26T08:06:50+00:00",
+    "source_file": "lessons/5-NLP/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md": {
+    "original_hash": "6bbd632dfe6c62e5f66bb51fd78c174a",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:18:03+00:00",
+    "source_file": "lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md": {
+    "original_hash": "04395657fc01648f8f70484d0e55ab67",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:18:51+00:00",
+    "source_file": "lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md": {
+    "original_hash": "7bd8dc72040e98e35e7225e34058cd4e",
+    "translation_date": "2025-08-26T10:17:19+00:00",
+    "source_file": "lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md": {
+    "original_hash": "38a1185ae3d54b180378bbd71ae3ef16",
+    "translation_date": "2025-09-23T08:18:18+00:00",
+    "source_file": "lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/assignment.md": {
+    "original_hash": "cf654ca60c7f86c8dad28596fb42994b",
+    "translation_date": "2025-08-26T10:11:42+00:00",
+    "source_file": "lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/assignment.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/7-Ethics/README.md": {
+    "original_hash": "437c988596e751072e41a5aad3fcc5d9",
+    "translation_date": "2025-08-26T08:01:07+00:00",
+    "source_file": "lessons/7-Ethics/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/README.md": {
+    "original_hash": "5fef1a0b22498d7188959e2a2cb08af7",
+    "translation_date": "2025-08-26T07:57:42+00:00",
+    "source_file": "lessons/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md": {
+    "original_hash": "9c592c26aca16ca085d268c732284187",
+    "translation_date": "2025-08-26T10:21:06+00:00",
+    "source_file": "lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/sketchnotes/LICENSE.md": {
+    "original_hash": "45ab63a2cd8f5faef6c9b150618837a4",
+    "translation_date": "2025-08-26T10:53:15+00:00",
+    "source_file": "lessons/sketchnotes/LICENSE.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "lessons/sketchnotes/README.md": {
+    "original_hash": "050b8bddebafba55b129414e6ab096ab",
+    "translation_date": "2025-08-26T10:41:06+00:00",
+    "source_file": "lessons/sketchnotes/README.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  },
+  "troubleshoot.md": {
+    "original_hash": "8d9c5a4a7c7798d699672a22cb7fea86",
+    "translation_date": "2025-10-03T09:42:19+00:00",
+    "source_file": "troubleshoot.md",
+    "language_code": "pt-BR"
+  }
+}

translations/pt-BR/AGENTS.md

@@ -0,0 +1,317 @@
+# AGENTS.md
+
+## Visão Geral do Projeto
+
+AI for Beginners é um currículo abrangente de 12 semanas e 24 aulas que cobre os fundamentos da Inteligência Artificial. Este repositório educacional inclui lições práticas usando Jupyter Notebooks, quizzes e laboratórios práticos. O currículo aborda:
+
+- IA Simbólica com Representação de Conhecimento e Sistemas Especialistas
+- Redes Neurais e Aprendizado Profundo com TensorFlow e PyTorch
+- Técnicas e arquiteturas de Visão Computacional
+- Processamento de Linguagem Natural (NLP), incluindo transformers e BERT
+- Tópicos especializados: Algoritmos Genéticos, Aprendizado por Reforço, Sistemas Multiagentes
+- Ética em IA e princípios de IA Responsável
+
+**Principais Tecnologias:** Python 3, Jupyter Notebooks, TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenCV, Vue.js (para o aplicativo de quiz)
+
+**Arquitetura:** Repositório de conteúdo educacional com Jupyter Notebooks organizados por áreas temáticas, complementado por um aplicativo de quiz baseado em Vue.js e suporte extensivo a múltiplos idiomas.
+
+## Comandos de Configuração
+
+### Ambiente de Desenvolvimento Principal (Python/Jupyter)
+
+O currículo foi projetado para ser executado com Python e Jupyter Notebooks. A abordagem recomendada é usar miniconda:
+
+```bash
+# Clone the repository
+git clone https://github.com/microsoft/ai-for-beginners
+cd ai-for-beginners
+
+# Create and activate conda environment
+conda env create --name ai4beg --file environment.yml
+conda activate ai4beg
+
+# Start Jupyter Notebook
+jupyter notebook
+# OR
+jupyter lab
+```
+
+### Alternativa: Usando devcontainer
+
+```bash
+# Open in VS Code and select "Reopen in Container" when prompted
+# The devcontainer will automatically set up the environment
+```
+
+### Configuração do Aplicativo de Quiz
+
+O aplicativo de quiz é um aplicativo Vue.js separado localizado em `etc/quiz-app/`:
+
+```bash
+cd etc/quiz-app
+npm install
+npm run serve  # Development server
+npm run build  # Production build
+npm run lint   # Lint and fix files
+```
+
+## Fluxo de Trabalho de Desenvolvimento
+
+### Trabalhando com Jupyter Notebooks
+
+1. **Desenvolvimento Local:**
+   - Ative o ambiente conda: `conda activate ai4beg`
+   - Inicie o Jupyter: `jupyter notebook` ou `jupyter lab`
+   - Navegue até as pastas de lições e abra os arquivos `.ipynb`
+   - Execute as células interativamente para acompanhar as lições
+
+2. **VS Code com Extensão Python:**
+   - Abra o repositório no VS Code
+   - Instale a extensão Python
+   - O VS Code detecta e usa automaticamente o ambiente conda
+   - Abra os arquivos `.ipynb` diretamente no VS Code
+
+3. **Desenvolvimento na Nuvem:**
+   - **GitHub Codespaces:** Clique em "Code" → "Codespaces" → "Create codespace on main"
+   - **Binder:** Use o badge do Binder no README para iniciar no navegador
+   - Nota: O Binder tem recursos limitados e algumas restrições de acesso à web
+
+### Suporte a GPU para Lições Avançadas
+
+As lições posteriores se beneficiam significativamente da aceleração por GPU:
+
+- **Azure Data Science VM:** Use VMs da série NC com suporte a GPU
+- **Azure Machine Learning:** Use os recursos de notebook com computação GPU
+- **Google Colab:** Faça upload dos notebooks individualmente (tem suporte gratuito a GPU)
+
+### Desenvolvimento do Aplicativo de Quiz
+
+```bash
+cd etc/quiz-app
+npm run serve  # Hot-reload development server at http://localhost:8080
+```
+
+## Instruções de Teste
+
+Este é um repositório educacional focado em conteúdo de aprendizado, em vez de testes de software. Não há suíte de testes tradicional.
+
+### Abordagens de Validação:
+
+1. **Jupyter Notebooks:** Execute as células sequencialmente para verificar se os exemplos de código funcionam
+2. **Teste do Aplicativo de Quiz:** Teste manual via servidor de desenvolvimento
+3. **Validação de Tradução:** Verifique o conteúdo traduzido na pasta `translations/`
+4. **Linting do Aplicativo de Quiz:** `npm run lint` em `etc/quiz-app/`
+
+### Executando Exemplos de Código:
+
+```bash
+# Activate environment first
+conda activate ai4beg
+
+# Run Python scripts directly
+python lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/pytorchcv.py
+
+# Or execute notebooks
+jupyter notebook lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb
+```
+
+## Estilo de Código
+
+### Estilo de Código Python
+
+- Convenções padrão de Python para código educacional
+- Código claro e legível, priorizando o aprendizado em vez da otimização
+- Comentários explicando conceitos-chave
+- Compatível com Jupyter Notebook: as células devem ser autossuficientes sempre que possível
+- Sem requisitos rigorosos de linting para conteúdo de lições
+
+### JavaScript/Vue.js (Aplicativo de Quiz)
+
+- Configuração do ESLint em `etc/quiz-app/package.json`
+- Execute `npm run lint` para verificar e corrigir problemas automaticamente
+- Convenções do Vue 2.x
+- Arquitetura baseada em componentes
+
+### Organização de Arquivos
+
+```
+lessons/
+  ├── 0-course-setup/          # Setup instructions
+  ├── 1-Intro/                 # Introduction to AI
+  ├── 2-Symbolic/              # Symbolic AI
+  ├── 3-NeuralNetworks/        # Neural Networks basics
+  ├── 4-ComputerVision/        # Computer Vision
+  ├── 5-NLP/                   # Natural Language Processing
+  ├── 6-Other/                 # Other AI techniques
+  ├── 7-Ethics/                # AI Ethics
+  └── X-Extras/                # Additional content
+
+etc/
+  ├── quiz-app/                # Vue.js quiz application
+  └── quiz-src/                # Quiz source files
+
+translations/                  # Multi-language translations
+```
+
+## Build e Implantação
+
+### Conteúdo Jupyter
+
+Nenhum processo de build é necessário - os Jupyter Notebooks são executados diretamente.
+
+### Aplicativo de Quiz
+
+```bash
+cd etc/quiz-app
+
+# Development
+npm run serve
+
+# Production build
+npm run build  # Outputs to etc/quiz-app/dist/
+
+# Deploy to Azure Static Web Apps
+# Azure automatically creates GitHub Actions workflow
+# See etc/quiz-app/README.md for detailed deployment instructions
+```
+
+### Site de Documentação
+
+O repositório usa Docsify para documentação:
+- `index.html` serve como ponto de entrada
+- Nenhum build é necessário - servido diretamente via GitHub Pages
+- Acesse em: https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/
+
+## Diretrizes de Contribuição
+
+### Processo de Pull Request
+
+1. **Formato do Título:** Títulos claros e descritivos que descrevam a alteração
+2. **Requisito de CLA:** O CLA da Microsoft deve ser assinado (verificação automatizada)
+3. **Diretrizes de Conteúdo:**
+   - Mantenha o foco educacional e a abordagem amigável para iniciantes
+   - Teste todos os exemplos de código nos notebooks
+   - Certifique-se de que os notebooks sejam executados de ponta a ponta
+   - Atualize as traduções se modificar o conteúdo em inglês
+4. **Alterações no Aplicativo de Quiz:** Execute `npm run lint` antes de fazer o commit
+
+### Contribuições de Tradução
+
+- As traduções são automatizadas via GitHub Actions usando co-op-translator
+- Traduções manuais vão em `translations/<language-code>/`
+- Traduções do quiz em `etc/quiz-app/src/assets/translations/`
+- Idiomas suportados: mais de 40 idiomas (veja o README para a lista completa)
+
+### Áreas Ativas de Contribuição
+
+Veja `etc/CONTRIBUTING.md` para necessidades atuais:
+- Seções de Aprendizado por Reforço Profundo
+- Melhorias em Detecção de Objetos
+- Exemplos de Reconhecimento de Entidades Nomeadas
+- Amostras de treinamento de embeddings personalizados
+
+## Configuração do Ambiente
+
+### Dependências Necessárias
+
+```bash
+# Core Python packages (from requirements.txt)
+tensorflow==2.17.0
+torch (via conda)
+torchvision (via conda)
+keras==3.5.0
+opencv (via conda)
+scikit-learn
+numpy==1.26
+pandas==2.2.2
+matplotlib==3.9
+jupyter
+```
+
+### Variáveis de Ambiente
+
+Nenhuma variável de ambiente especial é necessária para uso básico.
+
+Para implantações no Azure (aplicativo de quiz):
+- `AZURE_STATIC_WEB_APPS_API_TOKEN` (configurado automaticamente pelo Azure)
+
+## Depuração e Solução de Problemas
+
+### Problemas Comuns
+
+**Problema:** Falha na criação do ambiente conda
+- **Solução:** Atualize o conda primeiro: `conda update conda -y`
+- Certifique-se de ter espaço em disco suficiente (recomendado 50GB)
+
+**Problema:** Kernel do Jupyter não encontrado
+- **Solução:** 
+  ```bash
+  conda activate ai4beg
+  python -m ipykernel install --user --name ai4beg
+  ```
+
+**Problema:** GPU não detectada nos notebooks
+- **Solução:** 
+  - Verifique a instalação do CUDA: `nvidia-smi`
+  - Verifique a GPU no PyTorch: `python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`
+  - Verifique a GPU no TensorFlow: `python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"`
+
+**Problema:** Aplicativo de quiz não inicia
+- **Solução:**
+  ```bash
+  cd etc/quiz-app
+  rm -rf node_modules package-lock.json
+  npm install
+  npm run serve
+  ```
+
+**Problema:** Binder expira ou bloqueia downloads
+- **Solução:** Use GitHub Codespaces ou configuração local para melhor acesso a recursos
+
+### Problemas de Memória
+
+Algumas lições exigem uma quantidade significativa de RAM (recomendado 8GB+):
+- Use VMs na nuvem para lições que exigem muitos recursos
+- Feche outros aplicativos ao treinar modelos
+- Reduza os tamanhos de lote nos notebooks se estiver com falta de memória
+
+## Notas Adicionais
+
+### Para Instrutores do Curso
+
+- Veja `lessons/0-course-setup/for-teachers.md` para orientações de ensino
+- As lições são autossuficientes e podem ser ensinadas em sequência ou selecionadas individualmente
+- Tempo estimado: 12 semanas com 2 lições por semana
+
+### Recursos na Nuvem
+
+- **Azure for Students:** Créditos gratuitos disponíveis para estudantes
+- **Microsoft Learn:** Caminhos de aprendizado suplementares vinculados ao longo do curso
+- **Binder:** Gratuito, mas com recursos limitados e algumas restrições de rede
+
+### Opções de Execução de Código
+
+1. **Local (Recomendado):** Controle total, melhor desempenho, suporte a GPU
+2. **GitHub Codespaces:** VS Code baseado na nuvem, bom para acesso rápido
+3. **Binder:** Jupyter baseado no navegador, gratuito, mas limitado
+4. **Azure ML Notebooks:** Opção empresarial com suporte a GPU
+5. **Google Colab:** Faça upload dos notebooks individualmente, disponível nível gratuito de GPU
+
+### Trabalhando com Notebooks
+
+- Os notebooks são projetados para serem executados célula por célula para aprendizado
+- Muitos notebooks baixam conjuntos de dados na primeira execução (pode levar tempo)
+- Alguns modelos exigem GPU para tempos de treinamento razoáveis
+- Modelos pré-treinados são usados sempre que possível para reduzir os requisitos de computação
+
+### Considerações de Desempenho
+
+- Lições posteriores de visão computacional (CNNs, GANs) se beneficiam de GPU
+- Lições de transformers em NLP podem exigir muita RAM
+- Treinar do zero é educativo, mas demorado
+- Exemplos de aprendizado por transferência minimizam o tempo de treinamento
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+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 automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.

translations/pt-BR/README.md

@@ -0,0 +1,225 @@
+[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE)
+[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/)
+[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/)
+[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/pulls/)
+[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com)
+
+[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/)
+[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/)
+[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/)
+[![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/microsoft/ai-for-beginners/HEAD)
+[![Gitter](https://badges.gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners.svg)](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge)
+
+[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
+
+# Inteligência Artificial para Iniciantes - Um Currículo
+
+|![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](../../translated_images/pt-BR/ai-overview.0857791951d19500.webp)|
+|:---:|
+| AI Para Iniciantes - _Sketchnote por [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
+
+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
+
+
+### 🌐 Suporte Multilíngue
+
+#### Suportado via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado)
+
+<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
+[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)
+
+> **Prefere Clonar Localmente?**
+
+> Este repositório inclui mais de 50 traduções de idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduções, use sparse checkout:
+> ```bash
+> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
+> cd AI-For-Beginners
+> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
+> ```
+> Isso lhe dá tudo o que precisa para completar o curso com um download muito mais rápido.
+<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
+
+**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)**
+
+## Junte-se à Comunidade
+[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
+
+## O que você vai aprender
+
+**[Mapa Mental do Curso](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
+
+Neste currículo, você aprenderá:
+
+* 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)).
+* **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).
+* **Arquiteturas Neurais** para trabalhar com imagens e texto. Cobriremos modelos recentes, embora possam estar um pouco defasados em relação ao estado da arte.
+* Abordagens menos populares de IA, como **Algoritmos Genéticos** e **Sistemas Multi-Agentes**.
+
+O que não será abordado neste currículo:
+
+> [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)
+
+* 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/).
+* **Aprendizado de Máquina Clássico**, que está bem descrito em nosso [Currículo de Aprendizado de Máquina para Iniciantes](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
+* 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.
+* **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).
+* **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.
+* **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/).
+
+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).
+
+# Conteúdo
+
+|     |                                                                 Link da Aula                                                                  |                                           PyTorch/Keras/TensorFlow                                          | Laboratório                                                            |
+| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
+| 0  |                                 [Configuração do Curso](./lessons/0-course-setup/setup.md)                                 |                      [Configure Seu Ambiente de Desenvolvimento](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)                       |   |
+| I  |               [**Introdução à IA**](./lessons/1-Intro/README.md)      | | |
+| 01  |       [Introdução e História da IA](./lessons/1-Intro/README.md)       |           -                            | -  |
+| II |              **IA Simbólica**              |
+| 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)                             |  |
+| III |                        [**Introdução a Redes Neurais**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
+| 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) |
+| 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) |
+| 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) |
+| 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) |
+| 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) |
+| 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) |
+| 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) |
+| 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)             |  |
+| 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)             |  |
+| 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) |
+| 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)             |  |
+| 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)|
+| 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)             | |
+| 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)             |  |
+| 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) |
+| 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)             |  |
+| 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) |
+| 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)             |  |
+| 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) |
+| 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) | |
+| VI |            **Outras Técnicas de IA** || |
+| 21  |            [Algoritmos Genéticos](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md)             |           [Notebook](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
+| 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) |
+| 23  |            [Sistemas Multiagentes](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md)             |  | |
+| VII |            **Ética em IA** | | |
+| 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) | |
+| IX  |            **Extras** | | |
+| 25  |            [Redes Multimodais, CLIP e VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md)             |           [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb)    | |
+
+## Cada lição contém
+
+* Material de pré-leitura
+* 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).
+* **Labs** disponíveis para alguns tópicos, que te dão a oportunidade de tentar aplicar o material que aprendeu em um problema específico.
+* 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.
+
+## Começando
+
+### 🎯 Novo em IA? Comece Aqui!
+
+Se você é completamente novo em IA e quer exemplos práticos rápidos, confira nossos [**Exemplos para Iniciantes**](./examples/README.md)! Estes incluem:
+
+- 🌟 **Olá Mundo IA** - Seu primeiro programa de IA (reconhecimento de padrões)
+- 🧠 **Rede Neural Simples** - Construa uma rede neural do zero  
+
+- 🖼️ **Classificador de Imagens** - Classifique imagens com comentários detalhados
+- 💬 **Sentimento de Texto** - Analise texto positivo/negativo
+
+Estes exemplos foram criados para ajudá-lo a entender conceitos de IA antes de mergulhar no currículo completo.
+
+### 📚 Configuração do Currículo Completo
+
+- 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)!
+- Como [Executar o código no VSCode ou em um Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
+
+Siga estes passos:
+
+Faça um Fork do Repositório: Clique no botão "Fork" no canto superior direito desta página.
+
+Clone o Repositório: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
+
+Não esqueça de dar uma estrela (🌟) neste repositório para encontrá-lo mais facilmente depois.
+
+## Conheça outros Aprendizes
+
+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.
+
+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)
+
+## Questionários 
+
+> **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.
+
+## Precisamos de Ajuda
+
+Você tem sugestões ou encontrou erros ortográficos ou de código? Abra uma issue ou crie um pull request.
+
+## Agradecimentos Especiais
+
+* **✍️ Autor Principal:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
+* **🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
+* **🎨 Ilustrador Sketchnote:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
+* **✅ Criador do Quiz:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
+* **🙏 Colaboradores Principais:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
+
+## Outros Currículos
+
+Nossa equipe produz outros currículos! Confira:
+
+<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
+### LangChain
+[![LangChain4j para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
+[![LangChain.js para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
+
+---
+
+### Azure / Edge / MCP / Agentes
+[![AZD para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![Edge AI para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![MCP para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![Agentes de IA para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+
+---
+ 
+### Série de IA Generativa
+[![IA Generativa para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![IA Generativa (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![IA Generativa (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![IA Generativa (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+
+---
+ 
+### Aprendizagem Principal
+[![ML para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![Ciência de Dados para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![IA para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![Cibersegurança para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
+[![Desenvolvimento Web para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![IoT para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![Desenvolvimento XR para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+
+---
+ 
+### Série Copilot
+[![Copilot para Programação em Par com IA](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![Copilot para C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+[![Aventura Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
+<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
+
+## Obtenha Ajuda
+
+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.
+
+[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
+
+Se você tiver feedback do produto ou erros durante a construção visite:
+
+[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum)
+
+---
+
+<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
+**Aviso Legal**:  
+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.
+<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

translations/pt-BR/SECURITY.md

@@ -0,0 +1,40 @@
+## Segurança
+
+A Microsoft leva a segurança de seus produtos e serviços de software muito a sério, incluindo todos os repositórios de código-fonte gerenciados por meio de nossas organizações no GitHub, que incluem [Microsoft](https://github.com/Microsoft), [Azure](https://github.com/Azure), [DotNet](https://github.com/dotnet), [AspNet](https://github.com/aspnet), [Xamarin](https://github.com/xamarin) e [nossas organizações no GitHub](https://opensource.microsoft.com/).
+
+Se você acredita ter encontrado uma vulnerabilidade de segurança em qualquer repositório de propriedade da Microsoft que atenda à [definição de vulnerabilidade de segurança da Microsoft](https://aka.ms/opensource/security/definition), por favor, informe-nos conforme descrito abaixo.
+
+## Relatando Problemas de Segurança
+
+**Por favor, não relate vulnerabilidades de segurança por meio de issues públicas no GitHub.**
+
+Em vez disso, informe-as ao Microsoft Security Response Center (MSRC) em [https://msrc.microsoft.com/create-report](https://aka.ms/opensource/security/create-report).
+
+Se preferir enviar sem fazer login, envie um e-mail para [secure@microsoft.com](mailto:secure@microsoft.com). Se possível, criptografe sua mensagem com nossa chave PGP; faça o download na [página de Chave PGP do Microsoft Security Response Center](https://aka.ms/opensource/security/pgpkey).
+
+Você deve receber uma resposta dentro de 24 horas. Se, por algum motivo, não receber, entre em contato novamente por e-mail para garantir que recebemos sua mensagem original. Informações adicionais podem ser encontradas em [microsoft.com/msrc](https://aka.ms/opensource/security/msrc).
+
+Inclua as informações solicitadas abaixo (o máximo que puder fornecer) para nos ajudar a entender melhor a natureza e o alcance do possível problema:
+
+  * Tipo de problema (por exemplo, buffer overflow, SQL injection, cross-site scripting, etc.)
+  * Caminhos completos dos arquivos de código-fonte relacionados à manifestação do problema
+  * A localização do código-fonte afetado (tag/branch/commit ou URL direto)
+  * Qualquer configuração especial necessária para reproduzir o problema
+  * Instruções passo a passo para reproduzir o problema
+  * Código de prova de conceito ou exploit (se possível)
+  * Impacto do problema, incluindo como um atacante poderia explorar o problema
+
+Essas informações nos ajudarão a priorizar seu relatório mais rapidamente.
+
+Se você estiver relatando para um programa de recompensa por bugs, relatórios mais completos podem contribuir para uma recompensa maior. Visite nossa página do [Programa de Recompensa por Bugs da Microsoft](https://aka.ms/opensource/security/bounty) para mais detalhes sobre nossos programas ativos.
+
+## Idiomas Preferidos
+
+Preferimos que todas as comunicações sejam feitas em inglês.
+
+## Política
+
+A Microsoft segue o princípio de [Divulgação Coordenada de Vulnerabilidades](https://aka.ms/opensource/security/cvd).
+
+**Aviso Legal**:  
+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 autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.

translations/pt-BR/etc/CODE_OF_CONDUCT.md

@@ -0,0 +1,12 @@
+# Código de Conduta de Código Aberto da Microsoft
+
+Este projeto adotou o [Código de Conduta de Código Aberto da Microsoft](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/).
+
+Recursos:
+
+- [Código de Conduta de Código Aberto da Microsoft](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/)
+- [FAQ do Código de Conduta da Microsoft](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/)
+- Entre em contato com [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) para dúvidas ou preocupações
+
+**Aviso Legal**:  
+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 automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.

translations/pt-BR/etc/CONTRIBUTING.md

@@ -0,0 +1,22 @@
+# Contribuindo
+
+Este projeto aceita contribuições e sugestões. A maioria das contribuições exige que você concorde com um Acordo de Licença de Contribuidor (CLA), declarando que você tem o direito de, e realmente concede a nós, os direitos de usar sua contribuição. Para mais detalhes, visite https://cla.microsoft.com.
+
+Ao enviar um pull request, um CLA-bot determinará automaticamente se você precisa fornecer um CLA e decorará o PR apropriadamente (por exemplo, com etiqueta ou comentário). Basta seguir as instruções fornecidas pelo bot. Você só precisará fazer isso uma vez em todos os repositórios que utilizam nosso CLA.
+
+Este projeto adotou o [Código de Conduta de Código Aberto da Microsoft](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/).  
+Para mais informações, veja as [Perguntas Frequentes sobre o Código de Conduta](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/)  
+ou entre em contato pelo e-mail [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) para quaisquer dúvidas ou comentários adicionais.
+
+# Procurando Contribuições
+
+Atualmente, estamos buscando ativamente contribuições nos seguintes tópicos:
+
+- [ ] Escrever seção sobre Aprendizado por Reforço Profundo  
+- [ ] Melhorar seção + notebook sobre Detecção de Objetos  
+- [ ] PyTorch Lightning (para [esta seção](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md))  
+- [ ] Escrever seção + exemplos sobre Reconhecimento de Entidades Nomeadas  
+- [ ] Criar exemplos para treinar nossos próprios embeddings para [esta seção](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/tree/main/5-NLP/15-LanguageModeling)  
+
+**Aviso Legal**:  
+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 autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.

translations/pt-BR/etc/Mindmap.md

@@ -0,0 +1,78 @@
+# IA
+
+## [Introdução à IA](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/1-Intro/README.md)
+ - Definição de IA
+ - História da IA
+ - Abordagens para IA
+     - Top-down/Simbólica
+     - Bottom-up/Neural
+     - Evolutiva
+     - Sinergética / IA Emergente
+ - [Microsoft AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)
+
+## [IA Simbólica](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/README.md)
+ - Representação de Conhecimento
+ - [Sistemas Especialistas](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb)
+ - [Ontologias](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb)
+ - Web Semântica
+
+## [Redes Neurais](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/README.md)
+ - [Perceptron](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md)
+ - [Redes Multicamadas](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md)
+ - [Introdução a Frameworks](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md)
+   - [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb)
+   - [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.md)
+   - [Overfitting](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/Overfitting.md)
+
+## [Visão Computacional](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/README.md)
+ - No MS Learn
+    - [Fundamentos de IA: Explore Visão Computacional](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-computer-vision-microsoft-azure/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)
+    - [Visão Computacional com PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)
+    - [Visão Computacional com TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)
+ - [Introdução à Visão Computacional. OpenCV](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md)
+ - [Redes Convolucionais](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md)
+   - [Arquiteturas de CNN](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md)
+ - [Transferência de Aprendizado](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md)
+   - [Dicas de Treinamento](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md)
+ - [Autoencoders e VAEs](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md)
+ - [Redes Adversárias Generativas](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md)
+ - [Transferência de Estilo](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/StyleTransfer.ipynb)
+ - [Detecção de Objetos](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md)
+ - [Segmentação](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md)
+ 
+## [Processamento de Linguagem Natural](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/README.md)
+ - No MS Learn
+    - [Fundamentos de IA: Explore PLN](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)
+    - [PLN com PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)
+    - [PLN com TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)
+ - [Representação de Texto](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md)
+    - Bag of Words
+    - TF/IDF
+ - [Embeddings Semânticos](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md)
+    - Word2Vec
+    - GloVE
+ - [Modelagem de Linguagem](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling)
+ - [Redes Neurais Recorrentes](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/README.md)
+     - LSTM
+     - GRU
+ - [Redes Recorrentes Generativas](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md)
+ - [Transformers e BERT](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md)
+ - [Reconhecimento de Entidades Nomeadas](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/19-NER/README.md)
+ - [Geração de Texto e GPT](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/20-LanguageModels/README.md)
+
+## Outras Técnicas
+ - [Algoritmos Genéticos](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md)
+ - [Aprendizado por Reforço Profundo](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md)
+ - [Sistemas Multiagentes](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md)
+
+## [Ética em IA](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/7-Ethics/README.md)
+ - [MS Learn sobre IA Responsável](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)
+
+## Extras
+ - [Redes Multimodais](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md)
+   - [CLIP](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb)
+   - DALL-E
+   - VQ-GAN
+
+**Aviso Legal**:  
+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 autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.

translations/pt-BR/etc/SUPPORT.md

@@ -0,0 +1,14 @@
+# Suporte
+
+## Como registrar problemas e obter ajuda  
+
+Este projeto utiliza o GitHub Issues para rastrear bugs e solicitações de recursos. Por favor, pesquise os problemas existentes antes de registrar novos, para evitar duplicações. Para novos problemas, registre seu bug ou solicitação de recurso como um novo Issue.
+
+Para obter ajuda e tirar dúvidas sobre o uso deste projeto, utilize os Fóruns de Discussão.
+
+## Política de Suporte da Microsoft  
+
+O suporte para este projeto é limitado aos recursos listados acima.
+
+**Aviso Legal**:  
+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 autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.

translations/pt-BR/etc/TRANSLATIONS.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+# Contribua traduzindo as lições
+
+Agradecemos traduções para as lições deste currículo!
+
+## Diretrizes
+
+Existem pastas em cada pasta de lição e pasta de introdução de lição que contêm os arquivos markdown traduzidos.
+
+> Nota: por favor, não traduza nenhum código nos arquivos de exemplo de código; as únicas coisas a serem traduzidas são README, tarefas e os questionários. Obrigado!
+
+Os arquivos traduzidos devem seguir esta convenção de nomenclatura:
+
+**README._[language]_.md**
+
+onde _[language]_ é uma abreviação de dois caracteres do idioma seguindo o padrão ISO 639-1 (por exemplo, `README.es.md` para Espanhol e `README.nl.md` para Holandês).
+
+**assignment._[language]_.md**
+
+Semelhante aos Readme's, por favor, traduza também as tarefas.
+
+**Questionários**
+
+1. Adicione sua tradução ao quiz-app adicionando um arquivo aqui: https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/tree/main/etc/quiz-app/src/assets/translations, com a convenção de nomenclatura adequada (en.json, fr.json). **Por favor, não localize as palavras 'true' ou 'false'. Obrigado!**
+
+2. Adicione o código do seu idioma ao menu suspenso no arquivo App.vue do quiz-app.
+
+3. Edite o [arquivo index.js de traduções](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/etc/quiz-app/src/assets/translations/index.js) do quiz-app para adicionar seu idioma.
+
+4. Por fim, edite TODOS os links de questionários nos seus arquivos README.md traduzidos para apontar diretamente para o questionário traduzido: https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticapps.net/quiz/1 se torna https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticapps.net/quiz/1?loc=id
+
+**OBRIGADO**
+
+Agradecemos muito seus esforços!
+
+**Aviso Legal**:  
+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 automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional feita por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.

translations/pt-BR/etc/quiz-app/README.md

@@ -0,0 +1,128 @@
+# Questionários
+
+Esses questionários são os questionários pré e pós-aula para o currículo de IA em https://aka.ms/ai-beginners
+
+## Adicionando um conjunto de questionários traduzidos
+
+Adicione uma tradução de questionário criando estruturas de questionários correspondentes nas pastas `assets/translations`. Os questionários originais estão em `assets/translations/en`. Os questionários estão divididos em vários agrupamentos por lição. Certifique-se de alinhar a numeração com a seção correta do questionário. Há um total de 40 questionários neste currículo, começando a contagem em 0.
+
+Após editar as traduções, edite o arquivo index.js na pasta de tradução para importar todos os arquivos seguindo as convenções em `en`.
+
+Edite o arquivo `index.js` em `assets/translations` para importar os novos arquivos traduzidos.
+
+Depois, edite o menu suspenso em `App.vue` neste aplicativo para adicionar seu idioma. Combine a abreviação localizada com o nome da pasta do seu idioma.
+
+Por fim, edite todos os links dos questionários nas lições traduzidas, se existirem, para incluir essa localização como um parâmetro de consulta: `?loc=fr`, por exemplo.
+
+## Configuração do projeto
+
+```
+npm install
+```
+
+### Compila e recarrega automaticamente para desenvolvimento
+
+```
+npm run serve
+```
+
+### Compila e minimiza para produção
+
+```
+npm run build
+```
+
+### Verifica e corrige arquivos
+
+```
+npm run lint
+```
+
+### Personalizar configuração
+
+Veja [Referência de Configuração](https://cli.vuejs.org/config/).
+
+Créditos: Agradecimentos à versão original deste aplicativo de questionário: https://github.com/arpan45/simple-quiz-vue
+
+## Implantando no Azure
+
+Aqui está um guia passo a passo para ajudá-lo a começar:
+
+1. Faça um fork do repositório GitHub  
+Certifique-se de que o código do seu aplicativo web estático esteja no seu repositório GitHub. Faça um fork deste repositório.
+
+2. Crie um aplicativo web estático no Azure  
+- Crie uma [conta no Azure](http://azure.microsoft.com)  
+- Acesse o [portal do Azure](https://portal.azure.com)  
+- Clique em “Criar um recurso” e procure por “Aplicativo Web Estático”.  
+- Clique em “Criar”.
+
+3. Configure o aplicativo web estático  
+- Básico:  
+  - Assinatura: Selecione sua assinatura do Azure.  
+  - Grupo de Recursos: Crie um novo grupo de recursos ou use um existente.  
+  - Nome: Forneça um nome para seu aplicativo web estático.  
+  - Região: Escolha a região mais próxima dos seus usuários.  
+
+- #### Detalhes de Implantação:  
+  - Fonte: Selecione “GitHub”.  
+  - Conta do GitHub: Autorize o Azure a acessar sua conta do GitHub.  
+  - Organização: Selecione sua organização no GitHub.  
+  - Repositório: Escolha o repositório que contém seu aplicativo web estático.  
+  - Branch: Selecione o branch do qual deseja implantar.  
+
+- #### Detalhes de Build:  
+  - Presets de Build: Escolha o framework com o qual seu aplicativo foi construído (ex.: React, Angular, Vue, etc.).  
+  - Localização do Aplicativo: Especifique a pasta que contém o código do seu aplicativo (ex.: / se estiver na raiz).  
+  - Localização da API: Se você tiver uma API, especifique sua localização (opcional).  
+  - Localização de Saída: Especifique a pasta onde a saída do build é gerada (ex.: build ou dist).  
+
+4. Revisar e Criar  
+Revise suas configurações e clique em “Criar”. O Azure configurará os recursos necessários e criará um workflow do GitHub Actions no seu repositório.
+
+5. Workflow do GitHub Actions  
+O Azure criará automaticamente um arquivo de workflow do GitHub Actions no seu repositório (.github/workflows/azure-static-web-apps-<nome>.yml). Este workflow lidará com o processo de build e implantação.
+
+6. Monitorar a Implantação  
+Acesse a aba “Actions” no seu repositório GitHub.  
+Você deverá ver um workflow em execução. Este workflow irá construir e implantar seu aplicativo web estático no Azure.  
+Assim que o workflow for concluído, seu aplicativo estará ativo no URL fornecido pelo Azure.
+
+### Exemplo de Arquivo de Workflow
+
+Aqui está um exemplo de como o arquivo de workflow do GitHub Actions pode ser:
+name: Azure Static Web Apps CI/CD  
+```
+on:
+  push:
+    branches:
+      - main
+  pull_request:
+    types: [opened, synchronize, reopened, closed]
+    branches:
+      - main
+
+jobs:
+  build_and_deploy_job:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    name: Build and Deploy Job
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v2
+      - name: Build And Deploy
+        id: builddeploy
+        uses: Azure/static-web-apps-deploy@v1
+        with:
+          azure_static_web_apps_api_token: ${{ secrets.AZURE_STATIC_WEB_APPS_API_TOKEN }}
+          repo_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          action: "upload"
+          app_location: "etc/quiz-app # App source code path"
+          api_location: ""API source code path optional
+          output_location: "dist" #Built app content directory - optional
+```
+
+### Recursos Adicionais  
+- [Documentação de Aplicativos Web Estáticos do Azure](https://learn.microsoft.com/azure/static-web-apps/getting-started)  
+- [Documentação do GitHub Actions](https://docs.github.com/actions/use-cases-and-examples/deploying/deploying-to-azure-static-web-app)  
+
+**Aviso Legal**:  
+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 autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.

translations/pt-BR/examples/03-image-classifier.ipynb

@@ -0,0 +1,395 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Classificador de Imagens Simples\n",
+    "\n",
+    "Este notebook mostra como classificar imagens usando uma rede neural pré-treinada.\n",
+    "\n",
+    "**O que você vai aprender:**\n",
+    "- Como carregar e usar um modelo pré-treinado\n",
+    "- Pré-processamento de imagens\n",
+    "- Fazer previsões em imagens\n",
+    "- Entender as pontuações de confiança\n",
+    "\n",
+    "**Caso de uso:** Identificar objetos em imagens (como \"gato\", \"cachorro\", \"carro\", etc.)\n",
+    "\n",
+    "---\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Etapa 1: Importar Bibliotecas Necessárias\n",
+    "\n",
+    "Vamos importar as ferramentas que precisamos. Não se preocupe se você ainda não entender todas elas!\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Core libraries\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from PIL import Image\n",
+    "import requests\n",
+    "from io import BytesIO\n",
+    "\n",
+    "# TensorFlow for deep learning\n",
+    "try:\n",
+    "    import tensorflow as tf\n",
+    "    from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2\n",
+    "    from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import preprocess_input, decode_predictions\n",
+    "    print(\"✅ TensorFlow loaded successfully!\")\n",
+    "    print(f\"   Version: {tf.__version__}\")\n",
+    "except ImportError:\n",
+    "    print(\"❌ Please install TensorFlow: pip install tensorflow\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Etapa 2: Carregar o Modelo Pré-treinado\n",
+    "\n",
+    "Vamos usar **MobileNetV2**, uma rede neural já treinada em milhões de imagens.\n",
+    "\n",
+    "Isso é chamado de **Aprendizado por Transferência** - usar um modelo que outra pessoa já treinou!\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(\"📦 Loading pre-trained MobileNetV2 model...\")\n",
+    "print(\"   This may take a minute on first run (downloading weights)...\")\n",
+    "\n",
+    "# Load the model\n",
+    "# include_top=True means we use the classification layer\n",
+    "# weights='imagenet' means it was trained on ImageNet dataset\n",
+    "model = MobileNetV2(weights='imagenet', include_top=True)\n",
+    "\n",
+    "print(\"✅ Model loaded!\")\n",
+    "print(f\"   The model can recognize 1000 different object categories\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Etapa 3: Funções Auxiliares\n",
+    "\n",
+    "Vamos criar funções para carregar e preparar imagens para o nosso modelo.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def load_image_from_url(url):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Load an image from a URL.\n",
+    "    \n",
+    "    Args:\n",
+    "        url: Web address of the image\n",
+    "        \n",
+    "    Returns:\n",
+    "        PIL Image object\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    response = requests.get(url)\n",
+    "    img = Image.open(BytesIO(response.content))\n",
+    "    return img\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def prepare_image(img):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Prepare an image for the model.\n",
+    "    \n",
+    "    Steps:\n",
+    "    1. Resize to 224x224 (model's expected size)\n",
+    "    2. Convert to array\n",
+    "    3. Add batch dimension\n",
+    "    4. Preprocess for MobileNetV2\n",
+    "    \n",
+    "    Args:\n",
+    "        img: PIL Image\n",
+    "        \n",
+    "    Returns:\n",
+    "        Preprocessed image array\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    # Resize to 224x224 pixels\n",
+    "    img = img.resize((224, 224))\n",
+    "    \n",
+    "    # Convert to numpy array\n",
+    "    img_array = np.array(img)\n",
+    "    \n",
+    "    # Add batch dimension (model expects multiple images)\n",
+    "    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)\n",
+    "    \n",
+    "    # Preprocess for MobileNetV2\n",
+    "    img_array = preprocess_input(img_array)\n",
+    "    \n",
+    "    return img_array\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def classify_image(img):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Classify an image and return top predictions.\n",
+    "    \n",
+    "    Args:\n",
+    "        img: PIL Image\n",
+    "        \n",
+    "    Returns:\n",
+    "        List of (class_name, confidence) tuples\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    # Prepare the image\n",
+    "    img_array = prepare_image(img)\n",
+    "    \n",
+    "    # Make prediction\n",
+    "    predictions = model.predict(img_array, verbose=0)\n",
+    "    \n",
+    "    # Decode predictions to human-readable labels\n",
+    "    # top=5 means we get the top 5 most likely classes\n",
+    "    decoded = decode_predictions(predictions, top=5)[0]\n",
+    "    \n",
+    "    # Convert to simpler format\n",
+    "    results = [(label, float(confidence)) for (_, label, confidence) in decoded]\n",
+    "    \n",
+    "    return results\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "print(\"✅ Helper functions ready!\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Etapa 4: Teste em Imagens de Exemplo\n",
+    "\n",
+    "Vamos tentar classificar algumas imagens da internet!\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Sample images to classify\n",
+    "# These are from Unsplash (free stock photos)\n",
+    "test_images = [\n",
+    "    {\n",
+    "        \"url\": \"https://images.unsplash.com/photo-1514888286974-6c03e2ca1dba?w=400\",\n",
+    "        \"description\": \"A cat\"\n",
+    "    },\n",
+    "    {\n",
+    "        \"url\": \"https://images.unsplash.com/photo-1552053831-71594a27632d?w=400\",\n",
+    "        \"description\": \"A dog\"\n",
+    "    },\n",
+    "    {\n",
+    "        \"url\": \"https://images.unsplash.com/photo-1511919884226-fd3cad34687c?w=400\",\n",
+    "        \"description\": \"A car\"\n",
+    "    },\n",
+    "]\n",
+    "\n",
+    "print(f\"🧪 Testing on {len(test_images)} images...\")\n",
+    "print(\"=\" * 70)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Classifique Cada Imagem\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "for i, img_data in enumerate(test_images, 1):\n",
+    "    print(f\"\\n📸 Image {i}: {img_data['description']}\")\n",
+    "    print(\"-\" * 70)\n",
+    "    \n",
+    "    try:\n",
+    "        # Load image\n",
+    "        img = load_image_from_url(img_data['url'])\n",
+    "        \n",
+    "        # Display image\n",
+    "        display(img.resize((200, 200)))  # Show smaller version\n",
+    "        \n",
+    "        # Classify\n",
+    "        results = classify_image(img)\n",
+    "        \n",
+    "        # Show predictions\n",
+    "        print(\"\\n🎯 Top 5 Predictions:\")\n",
+    "        for rank, (label, confidence) in enumerate(results, 1):\n",
+    "            # Create a visual bar\n",
+    "            bar_length = int(confidence * 50)\n",
+    "            bar = \"█\" * bar_length\n",
+    "            \n",
+    "            print(f\"  {rank}. {label:20s} {confidence*100:5.2f}% {bar}\")\n",
+    "        \n",
+    "    except Exception as e:\n",
+    "        print(f\"❌ Error: {e}\")\n",
+    "\n",
+    "print(\"\\n\" + \"=\" * 70)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Etapa 5: Experimente suas próprias imagens!\n",
+    "\n",
+    "Substitua o URL abaixo por qualquer URL de imagem que você queira classificar.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Try your own image!\n",
+    "# Replace this URL with any image URL\n",
+    "custom_image_url = \"https://images.unsplash.com/photo-1472491235688-bdc81a63246e?w=400\"  # A flower\n",
+    "\n",
+    "print(\"🖼️  Classifying your custom image...\")\n",
+    "print(\"=\" * 70)\n",
+    "\n",
+    "try:\n",
+    "    # Load and show image\n",
+    "    img = load_image_from_url(custom_image_url)\n",
+    "    display(img.resize((300, 300)))\n",
+    "    \n",
+    "    # Classify\n",
+    "    results = classify_image(img)\n",
+    "    \n",
+    "    # Show results\n",
+    "    print(\"\\n🎯 Top 5 Predictions:\")\n",
+    "    print(\"-\" * 70)\n",
+    "    for rank, (label, confidence) in enumerate(results, 1):\n",
+    "        bar_length = int(confidence * 50)\n",
+    "        bar = \"█\" * bar_length\n",
+    "        print(f\"  {rank}. {label:20s} {confidence*100:5.2f}% {bar}\")\n",
+    "    \n",
+    "    # Highlight top prediction\n",
+    "    top_label, top_confidence = results[0]\n",
+    "    print(\"\\n\" + \"=\" * 70)\n",
+    "    print(f\"\\n🏆 Best guess: {top_label} ({top_confidence*100:.2f}% confident)\")\n",
+    "    \n",
+    "except Exception as e:\n",
+    "    print(f\"❌ Error: {e}\")\n",
+    "    print(\"   Make sure the URL points to a valid image!\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 💡 O que Acabou de Acontecer?\n",
+    "\n",
+    "1. **Carregamos um modelo pré-treinado** - O MobileNetV2 foi treinado com milhões de imagens\n",
+    "2. **Pré-processamos as imagens** - Redimensionamos e formatamos para o modelo\n",
+    "3. **O modelo fez previsões** - Ele gerou probabilidades para 1000 classes de objetos\n",
+    "4. **Decodificamos os resultados** - Convertendo números em rótulos legíveis para humanos\n",
+    "\n",
+    "### Entendendo as Pontuações de Confiança\n",
+    "\n",
+    "- **90-100%**: Muito confiante (quase certamente correto)\n",
+    "- **70-90%**: Confiante (provavelmente correto)\n",
+    "- **50-70%**: Moderadamente confiante (pode estar correto)\n",
+    "- **Abaixo de 50%**: Pouco confiante (incerto)\n",
+    "\n",
+    "### Por que as previsões podem estar erradas?\n",
+    "\n",
+    "- **Ângulo ou iluminação incomuns** - O modelo foi treinado com fotos típicas\n",
+    "- **Objetos múltiplos** - O modelo espera um objeto principal\n",
+    "- **Objetos raros** - O modelo conhece apenas 1000 categorias\n",
+    "- **Imagem de baixa qualidade** - Imagens borradas ou pixeladas são mais difíceis\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 🚀 Próximos Passos\n",
+    "\n",
+    "1. **Experimente imagens diferentes:**\n",
+    "   - Encontre imagens no [Unsplash](https://unsplash.com)\n",
+    "   - Clique com o botão direito → \"Copiar endereço da imagem\" para obter a URL\n",
+    "\n",
+    "2. **Faça experimentos:**\n",
+    "   - O que acontece com arte abstrata?\n",
+    "   - Ele consegue reconhecer objetos de diferentes ângulos?\n",
+    "   - Como lida com múltiplos objetos?\n",
+    "\n",
+    "3. **Aprenda mais:**\n",
+    "   - Explore as [lições de Visão Computacional](../lessons/4-ComputerVision/README.md)\n",
+    "   - Aprenda a treinar seu próprio classificador de imagens\n",
+    "   - Entenda como funcionam as CNNs (Redes Neurais Convolucionais)\n",
+    "\n",
+    "---\n",
+    "\n",
+    "## 🎉 Parabéns!\n",
+    "\n",
+    "Você acabou de construir um classificador de imagens usando uma rede neural de última geração!\n",
+    "\n",
+    "Essa mesma técnica é usada em:\n",
+    "- Google Fotos (organização de suas fotos)\n",
+    "- Carros autônomos (reconhecimento de objetos)\n",
+    "- Diagnóstico médico (análise de raios X)\n",
+    "- Controle de qualidade (detecção de defeitos)\n",
+    "\n",
+    "Continue explorando e aprendendo! 🚀\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste 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 oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional feita por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.0"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "1d472141d9df46b751542b3c29f88677",
+   "translation_date": "2025-10-03T11:44:26+00:00",
+   "source_file": "examples/03-image-classifier.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}