18 de Julho, 12:30h Palestrante: |
Princípios do Microsoft Responsible AI na prática |
19 de Julho, 12:30h Palestrante: |
Ganhe produtividade com Prompt Engineering Prompt engineering é a prática de fornecer instruções específicas a um modelo de IA para produzir os resultados desejados. Do Chat GPT ao GitHub Copilot, você aprenderá a escrever prompts eficientes para gerar textos e até mesmo, linhas de código. |
01 de Agosto, 12:30h Palestrante: |
Como criar um jogo de pedra, papel e tesoura com o GitHub Copilot O GitHub Copilot está transformando a produtividade e a jornada de aprendizado de pessoas desenvolvedoras. Nesta palestra, vamos explorar o Codespaces e o GitHub Copilot para criar um jogo de pedra, papel e tesoura! |
03 de Agosto, 12:30h Palestrante: |
Microsoft Fabric: análise de dados para a era da IA O mundo de hoje está inundado de dados — sempre em fluxo dos dispositivos que usamos, dos aplicativos que construímos e das interações que temos. O Microsoft Fabric é uma plataforma de análise unificada de ponta a ponta que reúne todos os dados e ferramentas de análise de que as organizações precisam. O Fabric integra tecnologias como Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics e Power BI em um único produto unificado, capacitando dados e profissionais de negócios a liberar o potencial de seus dados e estabelecer as bases para a era da IA. |
15 de Agosto, 12:30h Palestrante: Pablo Lopes |
Criando um assistente com o Azure OpenAI Service |
16 de Agosto, 19h Palestrante: |
Introdução a MLOps: Conceitos e Prática O machine learning está no núcleo da inteligência artificial, e muitos aplicativos e serviços modernos dependem de modelos de machine learning preditivos. Nesta sessão vamos falar sobre conceitos de MLOps (Machine Learning Operations) e como trabalhar com tais práticas usando ferramentas de DevOps e aprendizado de máquina da Microsoft. |
Depois de concluir um desafio, você receberá um selo do Microsoft Learn AI Skills Challenge e um certificado de conclusão. Na Maratona #AISKills, temos 4 trilhas de desafio de estudos. Você pode escolher uma ou mais trilhas!
Desafio de Machine Learning
O aprendizado de máquina está no centro da inteligência artificial, e muitos serviços modernos dependem de modelos preditivos de aprendizado de máquina. Saiba como usar o Aprendizado de Máquina do Azure para criar e publicar modelos sem escrever código. Você também explorará as várias ferramentas de desenvolvedor que pode usar para interagir com o espaço de trabalho.
Desafio dos Serviços Cognitivos
Os Serviços Cognitivos do Azure são blocos de construção da funcionalidade de IA que podem ser integrados em aplicativos. Você aprenderá a provisionar, proteger e implantar serviços cognitivos. Usando essa ferramenta, você pode criar soluções inteligentes que extraem significado semântico do texto e oferecem suporte a cenários comuns de visão computacional.
Desafio de operações de aprendizado de máquina (MLOps)
As operações de aprendizado de máquina (MLOps) aplicam princípios de DevOps a projetos de aprendizado de máquina. Você aprenderá a implementar conceitos chave, como controle de origem, automação e CI/CD para criar uma solução MLOps de ponta a ponta enquanto usa Python para treinar, salvar e usar um modelo de aprendizado de máquina.
Desafio do Construtor de IA
Este desafio apresenta o AI Builder, ensina como criar modelos e explica como você pode usá-los no Power Apps e no Power Automate. Você aprenderá a criar tópicos, entidades personalizadas e variáveis para capturar, extrair e armazenar informações em um bot.
Os desafios começam dia de 17 de Julho e se quiser antecipar sua inscrição, acesse a página do Cloud Skills Challenge.
BÔNUS
Benefícios gratuitos para estudantes
- Como obter GitHub Copilot gratuito para estudantes e professores
- Azure for Students: créditos e serviços de nuvem gratuitos para estudantes