AI Agent Fundamentals - Portuguese BR
Este curso introdutório apresenta os agentes de IA e seu uso em aplicações empresariais no Databricks, incluindo a plataforma Mosaic AI e o Agent Bricks. Os participantes irão examinar o que são agentes de IA, como funcionam e como imitam o raciocínio humano para lidar com tarefas complexas.
O curso aborda casos de uso reais de agentes e fornece uma introdução básica a tópicos avançados, como Workflows agênticos e sistemas multiagentes. Também explora como o Agent Bricks simplifica o desenvolvimento de agentes prontos para uso empresarial em diversas aplicações, com demonstrações mostrando como construir e utilizar agentes no Databricks.
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
O conteúdo foi desenvolvido para participantes com estas competências/conhecimentos/habilidades:
- Concluiu o curso Get Started with Databricks for Machine Learning (Onboarding) ou possui experiência equivalente com a Databricks Platform.
- Os alunos devem estar familiarizados com as operações básicas do Databricks workspace, incluindo navegação pela interface, criação de Notebooks e acesso aos recursos comuns do workspace. - Compreensão básica dos fundamentos de inteligência artificial e machine learning.
- Isso inclui conhecimento introdutório sobre grandes modelos de linguagem (LLMs), suas capacidades e casos de uso comuns. - Familiaridade em nível iniciante com prompt engineering e interação em linguagem natural com modelos de IA.
- Os alunos devem ter experiência na criação de prompts simples e na compreensão de como os modelos de IA respondem a entradas em linguagem natural. - Conhecimento introdutório dos conceitos do Unity Catalog para governança e gerenciamento de ativos.
- Os alunos devem estar cientes de como dados e ativos de IA são organizados, protegidos e governados dentro da Databricks Platform. - Compreensão básica de processamento de documentos e conceitos de extração de informação.
- Isso inclui familiaridade com diferentes formatos de arquivo, tipos de dados e como dados não estruturados podem ser processados para aplicações de IA posteriores. - Familiaridade com abordagens de desenvolvimento no-code e low-code.
- Os alunos devem compreender quando ferramentas no-code ou low-code são adequadas para construir e prototipar rapidamente soluções de IA. - Conhecimento introdutório sobre conceitos de agentes de IA e Workflows.
- Os alunos devem compreender a distinção entre tarefas de processamento de dados estruturados e não estruturados, e como agentes de IA podem orquestrar Workflows com múltiplos passos.
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