Automaçao Ia - Inteligência Artificial Programação

curso Asimov Academy (Vitalício)

Name: curso Asimov Academy (Vitalício)
Price: 147.9 BRL
Availability: InStock

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Asimov Academy Vitalício: Aprenda Inteligência Artificial, Python, Automação e Análise de Dados na Prática

Este curso reúne um conjunto robusto de treinamentos focados em desenvolver habilidades práticas em inteligência artificial, programação em Python, automação de tarefas e análise de dados. Todo o conteúdo foi elaborado com base na experiência direta do Asimov, que atua aplicando essas tecnologias em projetos reais.

A formação oferece acesso ilimitado a mais de mil vídeos organizados em módulos que facilitam o aprendizado progressivo, desde os fundamentos até temas avançados. A proposta é ensinar passo a passo como aplicar cada técnica no seu cotidiano ou ambiente profissional.

Informações do curso

Quantidade de aulas: Mais de 1.000 vídeos
Formato: Vídeos em MP4
Língua: Português

O que você vai aprender

Criar automações personalizadas usando ferramentas como n8n para integrar WhatsApp, planilhas e e-mails.
Programar em Python desde o básico até tópicos como programação orientada a objetos e análise de dados com bibliotecas específicas.
Desenvolver chatbots utilizando técnicas de inteligência artificial com explicações detalhadas sobre o funcionamento dos códigos.
Construir dashboards interativos para visualização e interpretação de dados por meio do Dash.
Utilizar APIs externas para coletar informações da web e executar processos automatizados, inclusive estratégias básicas para trading quantitativo.

Conteúdo programático

A estrutura do curso está organizada em módulos temáticos que abordam tanto conceitos fundamentais quanto aplicações práticas específicas. Cada etapa visa solucionar desafios comuns enfrentados por quem trabalha com tecnologia ou deseja acelerar suas rotinas pessoais e profissionais.

No módulo inicial são ensinadas as bases da linguagem Python, incluindo sintaxe básica, estruturas condicionais e funções simples. Em seguida, há foco na automação de processos rotineiros usando ferramentas visuais e scripts personalizados.

A parte dedicada à inteligência artificial traz um conjunto de aulas voltadas para criação prática de chatbots e sistemas inteligentes. Já os conteúdos sobre análise de dados envolvem desde manipulação básica até a construção de dashboards dinâmicos para tomada de decisão informada.

Além disso, há seções específicas que mostram como conectar diferentes plataformas por meio de APIs, executar web scraping eficiente para extrair informações da internet e aplicar métodos básicos usados no mercado financeiro tecnológico.

Para quem é indicado

Pessoas interessadas em ingressar ou avançar no campo da tecnologia através do aprendizado aplicado em programação, automação e análise.
Profissionais buscando otimizar suas atividades diárias automatizando tarefas repetitivas sem necessidade prévia aprofundada em código.
Criadores que desejam construir soluções técnicas além do ambiente tradicional do Excel e incorporar recursos tecnológicos inovadores aos seus projetos pessoais ou comerciais.

Autor: Asimov

Genero: Cursos de IA, Automações, Python, n8n e Análise de Dados

Formato: MP4

Idioma: Português

O que você recebe

8 módulos com 1590 aulas no total
Aulas em vídeo e materiais incluídos no treinamento
Acesso enviado após a confirmação da compra
Orientações para dúvidas relacionadas ao acesso

Conteudo do Curso

1. Fundamentos de Python

346 aulas

Ver aulas (346)

Conceitos e Objetivos[2]
Listas
Primeiros passos com JupyterLab.ts
Como filtros funcionam – Kernels e convolução[2]
Números.ts
Tuplas e dados mutáveis
Estrutura Inicial – Bibliotecas[2]
Sequências
Variáveis.ts
A matriz como imagem tridimensional[2]
Slicing
Strings e Indexação.ts
A função range
Criando os Kernels[2]
Mais sobre Strings e Métodos embutidos.ts
Finalizando a Interpretação de Kernels[2]
For loops
Listas.ts
Dicionários.ts
Introdução ao Live Blur[2]
Iterando sobre sequências
Abrindo a nossa Câmera[2]
Break e continue
Tuplas.ts
While loops
Desafio – iteração
Função geradora de Kernels[2]
Input, Sets e Booleanos.ts
Apresentação Lógica de Programação.ts
Apresentação do módulo.ts
Apresentação à lógica de programação
Argumentos arbitrários com args e kwargs
Automações básicas com OS.ts
Boas vindas.ts
Boas-vindas.ts
Boas-vindas[2]
Branches no Git - A árvore do seu projeto
Como copiar uma seleção da tela.ts
Como montaremos nosso aplicativo web.ts
Como o GitHub pode ser um portfólio para seus projetos.ts
Como vamos aprender Python
Conteúdo das Messages
Controle de fluxo
Copiando, Movendo e Deletando Arquivos
Criando gráficos com Plotly.ts
Criando o Primeiro Repositório Local.ts
Desafio – cifra de César
Dicionários
Dimensões e Tipos de Dados[2]
Envio básico de e-mails
Finalizando o curso.ts
Finalização
Funções de iteração
Funções
Importando arquivos com código – a variável __name__
Inserção de texto.ts
Interação com arquivos e sistema operacional
Introdução ao Matplotlib
Introdução ao curso
Introdução – Calculadora.ts
Introdução – Software de gestão para locadora de carros.ts
Introdução
Introdução.ts
Introdução[2]
Lendo e Escrevendo Arquivos de Texto
Lendo o texto de um PDF
Matemática Intermediária e Cópias[2]
Mesclando tabelas - o PROCV no Python.ts
Miniprojeto - Caça ao Tesouro[2]
O bloco with
O conceito de UID
O que são IDEs
O que vamos aprender nesse curso.ts
O que vamos aprender nesse curso.ts
O que vamos aprender neste curso
O que você vai aprender
O que é Git e por que usá-lo.ts
O que é Python.ts
O que é o GitHub e sua importância.ts
O que é um PDF
O que é um ambiente virtual
O que é uma linguagem de programação.ts
O terminal do Windows
Orientação a objetos no Matplotlib[2]
Os erros mais comuns em Python
Para que serve o PyAutoGUI.ts
Pegando as coordenadas do mouse em tempo real.ts
Por que ler emails com Python
Projeto - Jogo da Velha – Parte 1
Projeto - Simulador de Caos – Parte 1
Projeto Jogo da Velha – Parte 1.ts
Projeto Pedra, Papel e Tesoura – Parte 1.ts
Projeto Simulador de Caos – Parte 1.ts
Recomendação de Estrutura de Classe
Rotação de páginas e conteúdo
Selecionando colunas e filtrando linhas.ts
Trabalhando em equipe com GitHub
Tratamento de exceções – Interrompendo o programa.ts
Variáveis
Desafio – iteração com múltiplas listas
Kernel Stacking[2]
Operadores de comparação.ts
Exercícios – Parte 1.ts
Implementando o Live Blur![2]
Solução dos exercícios – Parte 1.ts
Operadores de comparação em cadeia.ts
If, Elif e Else.ts
Range.ts
For.ts
While.ts
Compreensão em listas.ts
Funções.ts
A estrutura de um arquivo PDF
Adicionando novas colunas.ts
Algoritmos 1.ts
Anexos e estilização com HTML
Arquivos e Caminho de Arquivos
Asimov Academy - nossos princípios.ts
Atualização – instalando e configurando Python.ts
Combinando branches e lidando com conflitos.ts
Conjuntos e seus métodos
Conteúdo das Messages
Copiando, Movendo e Deletando Pastas
Credenciais e Acessos
Criando e Gerenciando Pull Requests no GitHub
Criando e ativando seu ambiente virtual
Criando nosso primeiro script
Criando um Repositório para seu Perfil.ts
Criando uma tabela.ts
DESAFIO – Modificando arquivo html
Depurando código com debugger
Desafio – baralho de cartas
Desempacotando sequências
Estatística Básica[2]
Estrutura do curso.ts
Estrutura do projeto e erros de importação
Executando o primeiro app Streamlit.ts
Funções built-in relevantes
Funções básicas de plot
Git no VSCode.ts
Importação de módulos e PDB.ts
Inserção dinâmica de texto.ts
Instalando Python no Windows
Instalando e configurando o VS Code
Instalando o Mu.ts
Instalação do Git.ts
Localização de uma imagem.ts
Lógica do PyAutoGUI.ts
Manipulações e Atribuição de Valores[2]
Miniprojeto - Jogo da Velha[2]
Miniprojeto 06 – Adicionando gráficos com Plotly.ts
Movimento absoluto.ts
Mudando as dimensões de um PDF
Métodos do OS.ts
O Conceito de Algoritmo
O bloco match case
O operador in
O que é Numpy[2]
O que é o .gitignore e como utilizá-lo.txt
O que é um terminal
Objetos e classes no Python
Objetos e classes no Python.ts
Operadores de comparação
Operadores
Os desafios com extração de texto
Outros Filtros
Parâmetros e argumentos
Pressionar teclas.ts
Projeto - Jogo da Velha – Parte 2
Projeto - Simulador de Caos – Parte 2
Projeto Jogo da Velha – Parte 2.ts
Projeto Pedra, Papel e Tesoura – Parte 2.ts
Projeto Simulador de Caos – Parte 2.ts
Realizando cálculos na tabela.ts
Resolução – Calculadora.ts
Resolução – Software de gestão para locadora de carros – Pt1.ts
Subplots[2]
Trabalhando com tempo, datas e horas
descrição
nossos princípios[2]
Lambda.ts
Exercícios – Parte 2.ts
Solução dos exercícios – Parte 2.ts
Abrindo o primeiro arquivo PDF
Adicionando novas linhas.ts
Algoritmos 2.ts
Carregando os dados no Pandas.ts
Colaborando com Projetos Abertos -Entendendo o Fork.txt
Compactando e Descompactando Pastas
Compreensão de lista
Conectando um repositório no GitHub
Construindo caminhos com pathlib
Cortando regiões de um PDF
Criando classes e métodos
Criando classes e métodos.ts
Customização[2]
Estruturas de controle de fluxo
Exemplos práticos de algoritmos
Extraindo imagens
Facilitando a extração de imagens – Flameshot.ts
Funções lambda (anônimas)
Hello World, números e REPL.ts
Importando arquivos Excel.ts
Inserção de avisos na tela.ts
Instalando e configurando o Pycharm
Introdução a Biblioteca Imbox
Iteração avançada com itertools
Lendo e Escrevendo Planilhas
Lidando com erros com blocos try except
Manipulação e busca em textos
Miniprojeto 04 – Visualizando volume de vendas e comissões.ts
Movimento relativo.ts
Métodos em Python
Números em Python
O que são as Messages
O que é uma linguagem de programação.ts
O que é uma linguagem de programação[2]
O terminal do Mac
O terminal do Windows.ts
O valor None
OS.path.ts
Operadores booleanos
Operadores de divisão
Para onde seguir
Plano cartesiano na tela.ts
Por que Numpy[2]
Projeto - Jogo da Velha – Parte 3
Projeto - Simulador de Caos – Parte 3
Projeto Jogo da Velha – Parte 3.ts
Projeto Simulador de Caos – Parte 3.ts
Quem deveria fazer este curso.ts
Reorganizações e Stacks[2]
Resolução – Software de gestão para locadora de carros – Pt2.ts
Selecionando o interpretador de Python nas IDEs
Teclas de atalho.ts
Try, Except e Finally.ts
Álgebra e Desafio Intermediário[2]
Adicionando carimbo e marca d’água
Advanced Indexing – Boolean Masking[2]
Algoritmos 3.ts
Apresentação do projeto.ts
Autenticação com SSH - Uma Alternativa ao Token PAT.txt
Caminhos Absolutos e Caminhos Relativos
Compreensão de dicionários e conjuntos
Convertendo PDFs em imagens
Criando nossas próprias exceções com raise
Criando o primeiro componente.ts
DESAFIO – Organizando Arquivos por extensão
DESAFIO – Separando e Consolidando Planilhas
Decoradores
Desafio – Biblioteca padrão
Desafio – Iteração
Desafio – usuário e senha
Estabelecendo a conexão
Estrutura dos algoritmos
Estruturas de repetição
Expressão condicional
Extraindo páginas de um PDF
Herança e Métodos especiais
Herança e Métodos especiais.ts
Importação de módulos
Instalando Python no Mac
Instalando Python no Windows.ts
Logging.ts
Melhorando a identificação das imagens com OpenCV.ts
Miniprojeto 02 – Seleção de colunas e filtro de linhas.ts
Movimento de clique e arraste.ts
Métodos de dicionários
Navegação.ts
O console de iPython
O que podemos e não podemos fazer com Python.ts
O que podemos e não podemos fazer com Python[2]
O que é uma Message
Plots Especiais[2]
Resolução do Desafio[2]
Strings e Variáveis.ts
Tabelas dinâmicas - Pivotando e agrupando tabelas.ts
Texto em Python
Visualizando Tabelas.ts
descrição
A biblioteca padrão de Python
Algoritmos 4.ts
Clonando e colaborando com repositórios existentes
Combinando PDFs
Como decoradores funcionam
Como tirar suas dúvidas.ts
Como tirar suas dúvidas[2]
Construindo os gráficos.ts
Desafio Final[2]
Desafio – Conjuntos e compreensão de lista
Desafio – acerte o número
Elementos básicos da programação
Formatação em Strings, Listas e Slicing.ts
Identidade e o operador is
Jupyter Notebook e Jupyter Lab
Lendo e Escrevendo Json
Lendo tabelas de PDFs
Manipulando Caminhos de Arquivos
Miniprojeto 01 – Visualizando dados em um Web App.ts
Miniprojeto 03 – Adição de linhas à tabela.ts
Miniprojeto 05 – Tabela dinâmica.ts
Movimento com clique pressionado.ts
Métodos de strings e números
O que são IDEs.ts
O terminal do Linux
Organizando arquivos parte 1.ts
PDFs com senha
Usando type hints – tipagem de dados em Python
Variáveis
Anotações e anexos
Booleanos e Operadores de Comparação.ts
Encerramento
Extraindo todas as tabelas de um PDF
Finalizando o projeto.ts
Instalando Python no Linux
Instalando e configurando o VS Code.ts
Lendo e Escrevendo Arquivos Pickle
Métodos de listas e tuplas
O operador morsa (expressão de atribuição)
Organizando arquivos parte 2.ts
Outras opções de IDEs
Pegando valores do usuário
Retornando Conteúdos de uma Pasta
Tipos de clique.ts
Utilidades do módulo functools
Variáveis.ts
Desafio – Funções
Desafio – Operadores
Desafio – contador de caracteres
Desafio – entrevista
EXERCÍCIO – Encontrando arquivo
Extensões e atalhos do VS Code
If, Elif e Else.ts
Lendo e Escrevendo Arquivos XML
Operadores.ts
Outras opções de instalação
Scroll.ts
DESAFIO – Tamanho de uma pasta
Desafio – jogo dos estados
Estruturas de controle de fluxo.ts
For.ts
Formatação de texto
Jupyter Notebook e Jupyter Lab.ts
Aula extra – Compreensão de lista
Estruturas de repetição.ts
descrição

2. Web apps e Dashboards

212 aulas

Ver aulas (212)

Introdução Dash.ts
Introdução ao projeto Sales Analysis.ts
Que nível de projetos atingiremos.ts
Instalação Dash.ts
Jupyter Lab.ts
O que é html - guia de tags, IDs e Classes
A estratégia em Prática.ts
Estrutura básica do Dash.ts
Revisão de CSS e como utilizar no Dash.ts
Gerando Gráficos.ts
Iniciando os Modais.ts
Layout 1.ts
Utilizando temas do DBC.ts
Callback novo Advogado.ts
Componentes de Layout.ts
Customização do layout.ts
Row 1.ts
Cartões e Botões.ts
Layout 2.ts
Row 2.ts
SQL, finalmente!.ts
Decorators.ts
Exercício de planejamento de layout.ts
Modal novo Processo.ts
Row 3.ts
Callbacks 1 – Sales Analysis.ts
Callbacks – 1.ts
Novos Processos.ts
Projeto – Aprimorando o projeto do supermercado.ts
Callbacks 2 – Sales Analysis.ts
Callbacks com gráficos.ts
Card de Filtros.ts
Projeto – Estilização do menu lateral.ts
A documentação de uma API.ts
A trilha para tirar suas ideias do papel.ts
APIs privadas e autenticação básica.ts
Acessando nossa primeira API.ts
Anatomia de um Request.ts
Aplicação dos conceitos.ts
Apresentação do projeto Análises Esportivas.ts
Apresentação do projeto de vendas em supermercados.ts
Apresentação do projeto – Asimov News.ts
Apresentação do projeto – Otimizador de Rotas.ts
Apresentação projeto – Deploy Streamlit Cloud.ts
Criando gráficos com Plotly.ts
Dash FIFA 2023.ts
Django Admin[2]
Entendendo html e a estrutura de uma página web.ts
Entendendo o localhost e endereços de IP.ts
Esperando carregamento de elementos.ts
Finalizando o curso.ts
Formulários[2]
Input Widgets.ts
Instalação do Django.ts
Introdução ao Streamlit.ts
Introdução ao curso - APIs para iniciantes.ts
Introdução ao curso
Introdução ao deploy.ts
Introdução do curso.ts
Introdução.ts
Introdução[2]
Listando receitas[2]
Mesclando tabelas - o PROCV no Python.ts
Models[2]
O que acontece quando você acessa um site.ts
O que são views.ts
O que vamos aprender nesse curso.ts
O que vamos aprender neste curso.ts
O que é uma interface.ts
O uso de States.ts
Overview do BeautifulSoup.ts
Planejamento e análise inicial dos dados.ts
Renderizando Templates.ts
Selecionando colunas e filtrando linhas.ts
Tags.ts
Templates especiais para seus projetos.ts
Callbacks 3 – Sales Analysis.ts
Callbacks com múltiplos inputs.ts
Gerando cards por funções.ts
Projeto – Finalizando.ts
Ids Dinâmicas.ts
Gerando os cards.ts
Gerando os Cards 2.ts
Abrindo o modal de Processos.ts
A arquitetura do Asimov News.ts
Adicionando novas colunas.ts
Adicionando o primeiro destino.ts
Analisando a documentação do BeautifulSoup.ts
Autenticação Bearer com chave de API.ts
Autenticação Bearer com tokens de acesso.ts
Breve introdução ao Selenium.ts
Browser e Extração.ts
Busca e filtros[2]
Callbacks em cadeia.ts
Classes e Ids.ts
Construção do Layout.ts
Criando uma tabela.ts
Deploy completo no Streamlit Cloud.ts
Do que o Dash é capaz
Estratégias de deploy.ts
Explorando a estrutura do projeto.ts
Explorando métodos de elemento.ts
Extraindo dados do IBGE.ts
Gerando e analisando Requests.ts
HTTP - o protocolo da Internet.ts
Hospedagem e deploy - como tornar seu site acessível pela web.ts
Ingestão de dados.ts
Layout.ts
Lidando com variáveis globais – Boas práticas.ts
Localizando elementos por tag e atributos.ts
Miniprojeto 06 – Adicionando gráficos com Plotly.ts
Mostrar receita pelo ID[2]
O que são requisições HTTP - Métodos e funcionamento.ts
O que é o Django.ts
O que é uma API.ts
Persistência de dados[2]
Processo de criação do projeto.ts
Quem é você - Desenvolvedor web ou resolvedor de problemas.ts
Realizando cálculos na tabela.ts
Rodando o primeiro Dashboard.ts
Schemas de resposta e parâmetros de URL.ts
Tabelas e registros[2]
Tags Templates.ts
URLs e Rotas.ts
Verificando campos e avisando o usuári[2]
View de jogadores e teams.ts
Adicionando novas linhas.ts
Adicionando segundo destino a aba de rotas.ts
Apresentando dados no Streamlit.ts
Atualizando projetos em tempo real.ts
Ações em cadeia e Keys Especiais.ts
Cacheamento e Multipages.ts
Callbacks e configurações finais.ts
Combinando Requests de APIs diferentes.ts
Como a trilha está organizada - O que você vai aprender.ts
Como colocar o projeto em produção.ts
Códigos de status HTTP.ts
EXERCÍCIO 01 – Localizando elementos no Mercado Livre.ts
Editando registros[2]
Exercitando a lógica de Web Scraping.ts
Herança de Templates.ts
Importando arquivos Excel.ts
JSON Web Tokens (JWTs) e bibliotecas de APIs.ts
Layout – Dashboard de vendas.ts
Limitações da biblioteca Requests.ts
Lógica de Web Scraping.ts
Miniprojeto - Web App de tempo com OpenWeather.ts
Miniprojeto 04 – Visualizando volume de vendas e comissões.ts
Nosso primeiro Request.ts
O papel do HTML e do Frontend.ts
O que é ORM[2]
O que é um Framework.ts
O surgimento da API REST.ts
Projetos e Apps.ts
Pré-requisitos para o Curso
Quando callbacks são executados.ts
Views e URLs dinâmicas.ts
Web Scraping do globo.com.ts
A arquitetura MVT.ts
Adicionando múltiplos destinos a aba de rotas.ts
Alternativas de mercado para colocar projetos em produção.ts
Bibliotecas.ts
Callbacks – Dashboard de vendas.ts
Como o curso está estruturado (1)
Componentes adicionais.ts
Criando o primeiro App.ts
Criando tabelas com Dash DataTable.ts
Finalizando o curso.ts
Imports e estrutura básica.ts
Lidando com variáveis globais – Callbacks.ts
Miniprojeto - Web App com dados do Spotify.ts
Miniprojeto - Web App de popularidade de nomes do IBGE.ts
Miniprojeto 02 – Seleção de colunas e filtro de linhas.ts
Tabelas dinâmicas - Pivotando e agrupando tabelas.ts
Uso da biblioteca Selenium.ts
Utilizando XPATH para localizar elementos em um HTML.ts
Visualizando Tabelas.ts
Atributos básicos da classe.ts
Como tirar suas dúvidas.ts
Componentes da comunidade.ts
Criando distância entre pares de endereços.ts
Dash x Excel, Tableau e Power BI
Deploy no Heroku – Parte 1.ts
Detecção de triggers em callbacks.ts
Localizando elementos por XPATH.ts
Miniprojeto 01 – Visualizando dados em um Web App.ts
Miniprojeto 03 – Adição de linhas à tabela.ts
Miniprojeto 05 – Tabela dinâmica.ts
Utilizando a API do Sofascore.ts
Como tirar suas dúvidas
Criando otimizador de rotas.ts
Deploy no Heroku – Parte 2.ts
EXERCÍCIO 02 – Localizando elementos da Amazon.ts
Thread de atualização de notícias.ts
Utilizando a API do Sofascore – Parte 2.ts
Construindo a tela principal.ts
Construindo o DataFrame.ts
Deploy no Render.ts
EXERCÍCIO -2 – Localizando elementos na Amazon – Parte 2.ts
Mostrando resultado da otimização.ts
Construindo o Gráfico.ts
Lógica de adição e exclusão de sites.ts
Montando o display_news.ts
APIs para iniciantes - HTTP, Requests e APIs com Python
Banco de dados com Django
Criando Aplicativos Web com Streamlit
Dashboards Interativos com Python
Django Básico
Introdução à Python para Web - Apostila Asimov Academy
Python para Usuários de Excel
Web Scraping - Extraindo dados da Web
curso_selenium

3. Formação Engenheiro de Agentes de IA

296 aulas

Ver aulas (296)

RAG – Introdução a técnica Retrieval Augmented Generation.ts
Retrieval Augmented Generation (RAG).txt
Comparação entre RAG e Fine Tuning.txt
Document Loaders – Carregando dados com Langchain.ts
Criando um Document Loader Customizado no LangChain.txt
Text Splitters – Dividindo texto em trechos.ts
Embeddings – Transformando texto em vetores.ts
VectorStores – Criando uma base de dados de vetores.ts
Retrieval – Encontrando trechos relevantes.ts
A bi
A grande oportunidade existente hoje no mercado de IA.ts
A trilha mais importante que já desenvolvemos.ts
Abertura da Trilha.ts
Acessando Datasets do Hug
Acessando modelos de IA através da Inference API.ts
Adição de funções externas a API da OpenAI.ts
Apresentando a Assistants API.ts
Apresentação ao curso de Engenharia de Prompt.ts
Apresentação curso - Explorando IAs de Geração de Texto
Apresentação curso – Agents de IA com Python e LangChain.ts
Apresentação do curso Aplicações de IA com Langchain.ts
Apresentação do módulo.ts
Apresentação do projeto.ts
Apresentação – Explorando API da OpenAI.ts
Apresentação
Bem-vindo ao curso de CrewAI.ts
Bem-vindo ao curso de Deploy com CrewAI.ts
Bem-vindo!.ts
Como um Agent é construído.ts
Conectando seu próprio MCP ao Claude Desktop.ts
Configurando o Agno
Construindo um projeto pronto para produção.ts
Criando Chains com LCEL.ts
Criando e editando imagens com DALL-E.ts
Criando um servidor MCP local.ts
Criação de tools com LangChain.ts
Criação de áudios a partir de textos.ts
Dando tempo para o modelo pensar (COT).ts
Explorando a Interface e Funcionalidades.ts
Finalizando o curso de Aplicações de IA com Langchain.ts
Finalizando o curso de CrewAI.ts
Gerando texto com Anthropic Claude e Python
Gerando texto com Cohere e Python
Gerando texto com Google Gemini e Python
Gerando texto com Mistral AI e Python
Gerando texto com OpenAI e Python
Gerando texto e transcrevendo audio com Groq e Python
Instalando Ollama e gerando texto com Ollama e Python
Instalando e Configurando o Cursor AI.ts
Integração com MCPs.ts
Introdução ao curso - MCPs na prática.ts
Introdução ao curso – IAs para imagens e áudio.ts
Introdução aos Modelos MCP.ts
Lidando com Alucinações e usando Ferramentas.ts
Miniprojeto - criando um MCP de previsão do tempo.ts
Miniprojeto - seu primeiro cliente de MCP para busca na Wikipedia.ts
Models – Conceitos avançados.ts
O Perceptron.ts
O que são arquivos de imagem.ts
O que são arquivos de vídeo.ts
O que são arquivos de áudio.ts
O que você vai aprender neste curso.ts
O que é Hugging Face
O que é o Cursor AI.ts
O que é o deploy
O que é um Multi-agent System.ts
Observabilidade com AgentOps.ts
Por que “aprender a aprender”.ts
Primeira etapa - Processar toda a internet.ts
Princípios da Engenharia de Prompt na criação de Crews.ts
Quinta etapa - Reinforcement Learning.ts
Resumo e Extração.ts
Testando a API com Postman.ts
Tire suas dúvidas com os professores.ts
Tools de CrewAI.ts
Utilizando IAs de tradução.ts
Utilizando LangChain para acessar o Llama 3.ts
Utilizando o ChatGPT para gerar textos.ts
descrição
descrição.txt
O que o Agno tem de especial
RAG – Conversando com os seus dados.ts
Um pipeline completo com RAG.ts
A plataforma Hugging Face
Adicionando tools ao meu projeto.ts
Adição de funções externas utilizando LangChain.ts
Analisando dados com Assistants Code Interpreter.ts
Assistentes X Agentes.ts
Casos de Uso e Dicas de Aplicação.ts
Classificação de imagens.ts
Classificação de vídeo.ts
Classificação de áudio.ts
Como a formação está organizada
Como computadores resolvem problemas - Algoritmo x Machine Learning.ts
Como uma aplicação IA funciona.ts
Conceitos Gerais de LLMs.ts
Conectando MCPs externos ao Claude Desktop.ts
Configuração Inicial e Ambiente de Uso.ts
Conhecendo a comunidade do
Conversando com um chatbot pela Inference API.ts
Criando nosso primeiro Agente
Criando seu primeiro ChatBot.ts
Criando um projeto pronto para deploy.ts
Criando um servidor MCP remoto.ts
Criando uma chain com LCEL.ts
DeepSeek, AI Leaderboard e fechamento.ts
Desafio - Chains com LCEL.txt
Diferenciais e Recursos Avançados
Elementos de um Prompt.ts
Encadeamento (Chaining).ts
Ensino baseado em projetos.ts
Entendendo tools.txt
Estruturado Agents e Tasks com ajuda do ChatGPT
Evitando erros comuns com LangChain.txt
Explorando a documentação da API.ts
Gerando texto com Anthropic Claude e LangChain
Gerando texto com Cohere e LangChain
Gerando texto com Google Gemini e LangChain
Gerando texto com Groq e LangChain
Gerando texto com HuggingFace e Python
Gerando texto com Mistral AI e LangChain
Gerando texto com Ollama e LangChain
Gerando texto com OpenAI e LangChain
Gerando uma stream de texto.ts
Inferência e Análise de Sentimento.ts
Integrando o MCP de previsão do tempo com todos os clientes.ts
Interagindo com o usuário - Variáveis e tipos de dados.ts
MCPs Origem, Conceito e Aplicações no Cursor AI
Mode
Modelos precisam de tokens para pensar.ts
O conceito central de CrewAI.ts
O que você precisa saber para fazer seu deploy
O que é um Agente.txt
O que é um agente.ts
O que, como e por quê.ts
Por que aprender a usar o Cursor AI.ts
Principais frameworks para Aplicações IA.ts
Processo completo para criação de tool de temperatura e do wikipedia.ts
Projeto - Criando uma crew para criar crews.ts
Quem é você - Usuário, Engenheiro ou Desenvolvedor.ts
Segunda etapa - Tokenização.ts
Testando a API com Python.ts
Tipos de Models do LangChain.txt
Transcrição de áudios.ts
Transformers e LLMs.ts
Um panorama atual das IAs.ts
Uma visão geral sobre Redes Neurais.ts
Utilizando IAs de resumo.ts
Visão computacional com GPT-Vision.ts
descrição
descrição
descrição
descrição
descrição.txt
descrição.txt
3 O que são agentes de IA
Adicionando meu projeto ao GitHub.ts
Adicionando saldo a sua conta da OpenAI.ts
Agents e Tools - como uma aplicação IA acessa ferramentas.ts
Analisando arquivos PDF com Assistants Retrieval.ts
Assistentes X Agentes
Atualização nas Bibliotecas LangChain e Pydantic.txt
Classificando textos com IAs.ts
Classificação de imagens zero-shot (sem contexto).ts
Como nosso cérebro aprende.ts
Como pensar ao trabalhar com modelos de linguagem.ts
Conectando MCPs com CursorAI.ts
Convertendo Linguagem com MCP.ts
Cria
Criando nossas proprias Tools
Criando tools personalizadas para CrewAI.ts
Criando um AgentExecutor com memória.ts
Criando um Space com nosso
DESAFIO – Criando um Chatbot em Python.ts
Dando accesso a sites para o nosso bot.ts
Detecção de objetos em vídeo.ts
Entendendo Crews, Agents, Tasks, Tools e Processes.ts
Explorando clientes de MCP.ts
FastAPI - nossa escolha para deploy
Finalização curso - Explorando IAs de Geração de Texto
Fornecendo mais contexto aos seus tools
Gerando texto com HuggingFace e LangChain
Iterações repetidas - Loops e condicionais.ts
LLMs, GPT e o futuro.ts
LangChain Expression Language.txt
LangSmith para observabilidade da aplicação.ts
Mini-projeto – Chatbot com reconhecimento de fala.ts
Modelos restritos e outras considerações.ts
Models – Acessando modelos de linguagem.ts
O que você vai aprender nesta trilha.ts
Os princípios de um bom prompt.ts
Outros exemplos de classificação de áudio.ts
Para quem é este curso.ts
Persona, Público e Exemplos.ts
Por que utilizar Python.ts
Porque Python + AI - O que você será capaz de fazer.ts
Projeto - Refinando a crew para criar crews.ts
Prompt Templates – Criando prompts para aplicações robustas.ts
Revisitando o Hugging Face.ts
Roteamento para execução automática de tools.ts
Terceira etapa - Realizando o pretraining.ts
Testando nossa p
Tipos de IAs.ts
Transformando, traduzindo e modificando.ts
descrição.txt
Acessando vídeos de Youtube e PDFs.ts
Adicionando funções e ferramentas externas.ts
Agent types – Entendo os Agents Tool Calling e ReAct.ts
Armazenando interações - Listas, dicionários e funções.ts
As propriedades de um modelo BASE.ts
Como a trilha está organizada.ts
Como criar Tools customizados.ts
Como essa Trilha está organizada.ts
Como funciona uma API com FastAPI
Como um agente executa tarefas
Considerações sobre o deplo
Criando sua primeira Crew.ts
Criação de Chatbots Personalizados.ts
Delimitadores e Saídas Estruturadas.ts
Desafio - Criando uma Função para Obter Emails.txt
Desafio - Enviando um Email.txt
Encerramento do curso.ts
Entendendo os Runnables.ts
Fazendo deploy de uma crew.ts
Finalização – Explorando API da OpenAI.ts
Hábitos e procrastinação.ts
Inicializando a biblioteca da OpenAI.ts
LangChain vs. API da OpenAI.txt
Miniprojeto – webapp com múltiplos chatbots.ts
Outros conceitos de MCPs
Por que utilizar Python
Segmentação de imagens.ts
Testando e compa
Transcrição de áudio – reconhecimento de voz.ts
Usando o ChatGPT via API
Utilizando templates para prompts.txt
AgentOS e AgentUI - instalação e integração
Agents Toolkits – Criando Agents para analisar Dataframes e Sql.ts
Agno ou Langchain
As principais técnicas de aprendizado.ts
Aumentando o poder do seu script com bibliotecas.ts
Criando a estrutura final do nosso ChatBot.ts
Criando endpoints para agentes com FastAPI
DESAFIO – ChatBot Finanças – Parte 1.ts
Encerramento - MCPs na prática.ts
Erros comuns ao usar a API da OpenAI.txt
Explorando tools padrão da biblioteca LangChain.ts
Finalizando o curso de Engenharia de Prompt.ts
Modelo Context Protocol - como os MCPs padronizam o uso de Tools.ts
Os principais Runnables do LangChain.txt
Output Parsers – Padronizando a resposta do modelo.ts
Prompt Zero, One e Few-Shot.ts
Quarta etapa - O Supervised Fine-Tuning.ts
Segmentação de imagens zero-shot.ts
Tagging – Categorização de texto utilizando funções.ts
Texto para áudio – narrador de texto.ts
descrição.txt
Agno AgentOS - uma alternativa simplificada
Cadeias de roteamento.ts
Como aprender a programar.ts
DESAFIO – ChatBot Finanças – Parte 2.ts
Desafio - Output Parsers.txt
Detecção de objetos.ts
Documentação de tools do LangChain.txt
Finalizando o projeto.ts
Finalização do curso de Agents.ts
Interpretando Dados com Funções.txt
Storage
Criando um novo modelo com Fine Tuning.ts
Detecção de objetos zero-shot.ts
Extraction – Extraindo e estruturando informações de textos.ts
Frontend para sua API com AgentUI
Memory - Adicionando memória à conversa com o modelo.ts
Memória
O que fazer agora.ts
Adicionando conhecimento externo ao agente com RAG
Frontend para sua API com Streamlit
Outras tarefas com imagens.ts
Praticando a Extração de Informações.txt
Utilizando um modelo treinado com Fine Tuning.ts
Deploy do projeto no Render
Sistemas
Agents de IA com Python e LangChain
Aplicações de IA com LangChain - Asimov Academy
Apostila - Domine a IDE CursorAI
Criando Agentes de IA com Agno
Criando Multi Agent Systems com CrewAI
Deploy com CrewAI
EngenhariaPrompts
Explorando a API da OpenAI
Explorando as principais IAs de Geração de Texto
Explorando o Universo das IAs com Hugging Face
IAs para Imagens e Áudio com Hugging Face
Introdução à Inteligência Artificial
MCPs na Prática
Python para IA - do zero ao primeiro chatbot

4. Automações & Web Scraping

120 aulas

Ver aulas (120)

A trilha que aumenta sua produtividade em 100
A trilha que mudará sua jornada de trabalho
Aplicação dos conceitos.ts
Apresentação do módulo.ts
Apresentação.ts
Apresentação do projeto – Asimov News.ts
Como a trilha está estruturada
Conteúdo das Messages
Copiando, Movendo e Deletando Arquivos.ts
Criando o script de organização.ts
Envio básico de e-mails
Finalização.ts
Instalando o Openpyxl.ts
Integração com automações
Introdução
Lendo e Escrevendo Arquivos de Texto.ts
Lendo o texto de um PDF.ts
O conceito de UID
O que vamos aprender neste curso.ts
O que é um PDF.ts
Overview do BeautifulSoup.ts
Por que ler emails com Python
Porque Python para Empresas.ts
Recomendação de Estrutura de Classe
Rotação de páginas e conteúdo.ts
Tags
Apresentação do projeto Análises Esportivas
A arquitetura do Asimov News.ts
A estrutura de um arquivo PDF.ts
Afinal, o que é uma automação
Agendamento no Mac e Linux – Crontab.ts
Analisando a documentação do BeautifulSoup.ts
Anexos e estilização com HTML
Arquivos e Caminho de Arquivos.ts
Browser e Extração
Classes e Ids
Como a trilha está organizada.ts
Conceitos básicos.ts
Copiando, Movendo e Deletando Pastas.ts
Credenciais e Acessos
DESAFIO – Modificando arquivo html.ts
Extraindo dados do IBGE.ts
Filtros por Data
Integrando o conhecimento com outras trilhas
Integração com dashboards e análise de dados
Métodos básicos do Pillow.ts
Mudando as dimensões de um PDF.ts
Os desafios com extração de texto.ts
Outros Filtros
Processo de criação do projeto
Quem é você - Desenvolvedor ou solucionador de problemas
descrição.txt
descrição.txt
A sua vaga no futuro
Abrindo o primeiro arquivo PDF.ts
Agendamento no Windows.ts
Compactando e Descompactando Pastas.ts
Construindo caminhos com pathlib.ts
Cortando regiões de um PDF.ts
Exercitando a lógica de Web Scraping
Extraindo imagens.ts
Fórmulas.ts
Integração com IA, Data Science e visão computacional
Introdução a Biblioteca Imbox
Lendo e Escrevendo Planilhas.ts
Limitações da biblioteca Requests.ts
Lógica de Web Scraping
O que são as Messages
RGB e mescla de imagens.ts
Transformação pela automação
Web Scraping do globo.com.ts
Adicionando carimbo e marca d’água.ts
Apresentação dos projetos.ts
Bibliotecas
Caminhos Absolutos e Caminhos Relativos.ts
Convertendo PDFs em imagens.ts
DESAFIO – Organizando Arquivos por extensão.ts
DESAFIO – Separando e Consolidando Planilhas.ts
Estabelecendo a conexão
Estilização.ts
Extraindo páginas de um PDF.ts
Imports e estrutura básica.ts
O que é uma Message
Sua nova rotina com Python
Uso da biblioteca Selenium.ts
descrição.txt
Atributos básicos da classe.ts
Combinando PDFs.ts
Como tirar suas dúvidas
Gráfico de linhas.ts
Lendo e Escrevendo Json.ts
Lendo tabelas de PDFs.ts
Manipulando Caminhos de Arquivos.ts
PDFs com senha.ts
Projeto 1 – Comprimindo imagens.ts
Utilizando a API do Sofascore.ts
Anotações e anexos.ts
Gráfico de barras.ts
Lendo e Escrevendo Arquivos Pickle.ts
Lendo tabelas de PDFs.ts
Projeto 2 – Imagens em preto e branco.ts
Retornando Conteúdos de uma Pasta.ts
Thread de atualização de notícias.ts
Utilizando a API do Sofascore – Parte 2.ts
Construindo a tela principal.ts
Construindo o DataFrame.ts
EXERCÍCIO – Encontrando arquivo.ts
Lendo e Escrevendo Arquivos XML.ts
Projeto 3 – Marca d’água automática.ts
Construindo o Gráfico
DESAFIO – Tamanho de uma pasta.ts
Lógica de adição e exclusão de sites.ts
Montando o display_news.ts
Automatizando Excel
Consumo e Segmentação de Emails
Edição Automatizada de Imagens
Execução Automatizada de Programas
Lendo e Escrevendo Arquivos
Lendo e Manipulando Arquivos PDF
Web Scraping - Extraindo dados da Web

5. Análise de dados

455 aulas

Ver aulas (455)

Introdução
Aeroporto de Schiphol - Revendo Endpoints
Apresentação do curso – Aprendizado não supervisionado.ts
Apresentação do curso – Modelos de árvores.ts
Apresentação do módulo.ts
Conceitos e Objetivos
Introdução Dash.ts
Introdução ao Asimov Associates
Introdução ao projeto Sales Analysis.ts
Introdução à probabilidade e estatística.ts
Introdução
Início do Projeto
Por que migrar para Análise de Dados
Primeira DAG com BashOperator
Que nível de projetos atingiremos.ts
A mentalidade de quem evolui rápido
AircraftTypes - Extract e Paginação - playlist
Airflow e Arquitetura
Como filtros funcionam – Kernels e convolução
Customizando Devcontainer
DAG com PythonOperator - video
Index – Asimov Associates
Instalação Dash.ts
Jupyter Lab.ts
KMeans na prática.ts
O que é uma árvore de decisão.ts
O que é html - guia de tags, IDs e Classes
Processos aleatórios e probabilidade.ts
Regressão Linear 1.ts
A estratégia em Prática.ts
AircraftTypes - Extract e Paginação
BranchPythonOperator - fluxo com IF do Airflow =- playlist
Como funciona uma árvore de decisão.ts
Como o algoritmo de KMeans funciona.ts
Estrutura Inicial – Bibliotecas
Estrutura básica do Dash.ts
Lei dos grandes números.ts
Máquina Virtual _ Asimov Academy
Os 5 pilares para pensar como um analista de dados
Regressão Linear 2.ts
Revisão de CSS e como utilizar no Dash.ts
Sidebar
A equação normal para resolução de regressões lineares.ts
A matriz como imagem tridimensional
Configuração Avançada de Logging
Distribuições de probabilidade.ts
Docker Desktop _ Asimov Academy
Gerando Gráficos.ts
Gini Impurity.ts
HttpOperator - Consumindo API - video
Iniciando os Modais
Instalação do DBeaver _ Asimov Academy
Layout 1.ts
O caminho ideal para iniciar
Problemas do K-Means.ts
Utilizando temas do DBC.ts
A equação normal na prática.ts
A lógica por trás da função custo.ts
Acessando API de Produtos e Carts
Callback novo Advogado
Como seu trabalho atual pode ser sua vantagem injusta
Componentes de Layout.ts
Criando Banco de Dados - Schiphol_DB -
Criando os Kernels
Customização do layout.ts
Elbow Method (O método do cotovelo).ts
Executando Airflow pela Primeira Vez
Independência de eventos e probabilidade condicional.ts
Row 1.ts
Cartões e Botões.ts
Esperança de um processo aleatório.ts
Finalizando a Interpretação de Kernels
Gradient Descent.ts
Layout 2.ts
Mixture Models.ts
Overfitting em modelos de árvores.ts
Row 2.ts
SQL, finalmente!
Salvando dados da API
AircraftTypes Load - Asimov Academy - 1920x1080 8249K
Decision Trees em problemas de regressão.ts
Decorators.ts
Definição matemática dos mixture models.ts
Escrevendo Scripts de Produção
Exercício de planejamento de layout.ts
Implementando o Gradient Descent.ts
Introdução ao Live Blur
Modal novo Processo
Row 3.ts
Variância.ts
Abrindo a nossa Câmera
Airlines Extract - Asimov Academy - 1920x1080 8259K
Callbacks 1 – Sales Analysis.ts
Callbacks – 1.ts
Construindo Imagem para Produção
Curva de distribuição Gaussiana.ts
Função custo dos modelos de regressão.ts
Gaussian Mixture Models.ts
Novos Processos
Projeto – Aprimorando o projeto do supermercado.ts
Regressões Polinomiais 1.ts
Airlines Transform e Load - Asimov Academy - 1920x1080 8257K
Callbacks 2 – Sales Analysis.ts
Callbacks com gráficos.ts
Card de Filtros
Ensemble Learning.ts
Função geradora de Kernels
Gaussian Mixture Models na Prática.ts
Projeto – Estilização do menu lateral.ts
Propriedades de uma distribuição gaussiana.ts
Regressões Polinomiais 2.ts
Acessando e manipulando colunas.ts
Acessando os Dados.ts
Apresentação do Curso.ts
Apresentação do curso – Modelos de Classificação.ts
Apresentação do projeto de vendas em supermercados.ts
Apresentação do projeto – Regressão Logística.ts
Apresentação do projeto – Regressão linear.ts
Apresentação do projeto.ts
Apresentação dos exercícios.ts
Apresentação – Análise de crédito com Machine Learning.ts
Apresentação
Bem-vindo!.ts
Boxplot.ts
Boxplots e Histogramas.ts
Como tirar suas dúvidas.ts
Correlação e gráficos de espalhamento.ts
Criando as tabelas na nossa base de dados.ts
Criando gráficos com Plotly.ts
Desafio Final.ts
Dimensões e Tipos de Dados
ETL e o pipeline de dados - como os dados chegam até os analistas.ts
Estilização.ts
Finalizando o curso.ts
GDP – pt1.ts
Iloc e Filtros.ts
Inserindo dados em uma BD.ts
Instalação do Python e VScode.ts
Introdução ao Seaborn.ts
Introdução ao Machine Learning.ts
Introdução ao Matplotlib.ts
Introdução ao Plotly.ts
Introdução ao Shell.ts
Introdução ao curso de matemática.ts
Introdução ao curso
Introdução ao deploy.ts
Introdução à Álgebra Linear.ts
Introdução
Introdução.ts
Matemática Intermediária e Cópias.ts
Merge, concat e join.ts
Mesclando tabelas - o PROCV no Python.ts
Miniprojeto - Caça ao Tesouro.ts
O que são funções.ts
O que vamos aprender nesse curso.ts
O que você aprende na trilha de Engenharia de Dados.ts
O que é EDA.ts
O que é o Docker.ts
O que é o Pandas e do que ele é capaz.ts
O que é uma base de dados.ts
O uso de States.ts
Orientação a objetos no Matplotlib.ts
Os dados do Portal da Transparência.ts
Permissões de Arquivos - Usuário e Grupos.ts
Planejamento e análise inicial dos dados.ts
Plots de distribuição.ts
Por que dados são o novo petróleo - e o que isso tem a ver com você.ts
Por que “aprender a aprender”.ts
Projeto classificação de universidades.ts
SQL Joins.ts
SQL além da sintaxe.ts
Scatter Plots.ts
Selecionando colunas e filtrando linhas.ts
Templates especiais para seus projetos.ts
Um pouco mais sobre LIKE.ts
Uma visão geral sobre o projeto.ts
Balanço Viés-Variância.ts
Callbacks 3 – Sales Analysis.ts
Callbacks com múltiplos inputs.ts
Destinations Extract - Asimov Academy - 1920x1080 8257K
Detecção de anomalias com GMM.ts
Ensemble Learning na prática.ts
Exploração de dados e união de tabelas.ts
Gerando cards por funções
Kernel Stacking
Outros modelos de distribuição.ts
Projeto – Finalizando.ts
Treinando os primeiros modelos.ts
Upload de Imagem para Docke
Bagging.ts
Cross-Validation.ts
Destinations Transform e Load - Asimov Academy - 1920x1080 8254K
Ids Dinâmicas
Implementando o Live Blur!
Ridge Regression.ts
Salvando os resultados e criando a análise final.ts
Verossimilhança.ts
Comparando modelos.ts
Detalhes do Setup com Docker Compose - Asimov Academy - 1920x1080 8256K
Gerando os cards
Não pare por aqui!.ts
Random Forests.ts
Ridge Regression na Prática.ts
Feature Importance.ts
Flights ETL Completo - Asimov Academy - 1920x1080 8257K
Gerando os Cards 2
Regressão Logística.ts
Abrindo o modal de Processos
DAG Avançado Ajustando Schedule - Asimov Academy - 1920x1080 8256K
O custo de uma regressão logística.ts
DAG Avançado Retry e Delay - Asimov Academy - 1920x1080 8257K
O penúltimo Callback
Regressão logística na prática.ts
O último Callback
Regressão Softmax.ts
Como treinar um modelo de Softmax.ts
Erros e o fim do Projeto
Aula Extra CSS
Entropia.ts
Cross Entropy.ts
Adicionando novas colunas.ts
Análise exploratória de dados.ts
Análise exploratória dos dados de Ecommerce.ts
Análise exploratória dos dados de Peer to Peer Lending.ts
Análise exploratória dos dados de publicidade.ts
Apresentação do Kaggle.ts
Bar Charts.ts
Callbacks em cadeia.ts
Caminhos Relativos e Absolutos.ts
Comandos CREATE e DROP.ts
Como Python ajuda na análise de dados.ts
Como estudar Pandas.ts
Como o curso está dividido.ts
Como tirar suas dúvidas.ts
Como vamos aprender.ts
Construção do Layout.ts
Correlação nos nossos dados.ts
Criando uma tabela.ts
Dados para teste de Joins.ts
Data Lake ou Data Warehouse - O que empresas usam (e por quê).ts
Desafios LIKE, HAVING, GROUP BY.ts
Desafios de solicitação.ts
Desmistificando o Isolamento do Docker.ts
Do que o Dash é capaz
Docker para os Apressados
Editor no Terminal - Micro.ts
Estatística Básica.ts
Estratégias de deploy.ts
Funções adicionais.ts
Funções básicas de plot.ts
Funções clássicas.ts
GDP – pt2.ts
Histogram2d e Heatmaps.ts
Histograma.ts
Ingestão de dados.ts
Inserindo os dados na nossa base.ts
Instalação Plotly.ts
Integrando os conhecimentos com outras trilhas.ts
Leitura dos dados.ts
Lidando com variáveis globais – Boas práticas.ts
Link Simbólico.ts
MNIST.ts
Manipulações e Atribuição de Valores
Miniprojeto - Jogo da Velha.ts
Miniprojeto 06 – Adicionando gráficos com Plotly.ts
O que são SQL e Pandas.ts
O que é Numpy
O que é o Linux.ts
O que, como e por quê.ts
O surgimento da Álgebra Linear.ts
Operações com DataFrames.ts
Operações com índices.ts
Operações entre colunas e tipos de dado.ts
Plots categóricos.ts
Por que um engenheiro de dados é tão valorizado.ts
Realizando cálculos na tabela.ts
Representação visual da db.ts
Resolução dos exercícios - pt1.ts
Subplots.ts
Treinando Modelo de Cross Entropy.ts
AI Forte x AI Fraco.ts
Adicionando novas linhas.ts
Aliases em SQL.ts
Análise de dados de obesidade – pt1.ts
As ferramentas dos engenheiros de dados que você também pode aprender.ts
Atualizando projetos em tempo real.ts
Baixando PostgreSQL e pgAdmin.ts
Callbacks e configurações finais.ts
Candlestick.ts
Comando SUDO.ts
Como colocar o projeto em produção.ts
Como nosso cérebro aprende.ts
Como vão se dar as aulas.ts
Comparando histogramas.ts
Conhecendo os Notebooks do Google Colab.ts
Contando frequências.ts
Correlação e distribuição.ts
Criando Imagem Docker do ZERO.ts
Criando e Deletando Arquivos e Diretórios pelo Shell.ts
Customização.ts
Engenharia de dados na prática - como tudo se conecta.ts
Entendendo a tabela.ts
Explorando o dataset.ts
GDP – pt3.ts
INSERT.ts
Implementando modelo de árvores.ts
Importando arquivos Excel.ts
Instalação de Adicionais de Convidado do VirtualBOX.ts
Layout – Dashboard de vendas.ts
Limites.ts
Matrizes e Vetores.ts
Miniprojeto 04 – Visualizando volume de vendas e comissões.ts
Máquina Virtual.ts
O checklist do ML.ts
O que é Numpy
Para quem é este curso.ts
Pie Charts.ts
Plots de regressão.ts
Pré-requisitos para o Curso
Quando callbacks são executados.ts
Reorganizações e Stacks.ts
Resolução dos exercícios - pt2.ts
SQL x Pandas.ts
Solução dos Desafios – Parte 3.ts
Solução dos desafios.ts
Séries temporais no Pandas.ts
Treinando o modelo de regressão logística.ts
Treinando o modelo de regressão.ts
Treinando um modelo de KMeans.ts
Utilizando o make subplots.ts
Álgebra e Desafio Intermediário
Índices multiníveis.ts
Advanced Indexing – Boolean Masking.ts
Alternativas de mercado para colocar projetos em produção.ts
Análise de dados da obesidade – pt2.ts
Análise exploratória dos dados.ts
Callbacks – Dashboard de vendas.ts
Comandos CHOWN e CHMOD.ts
Comandos Essenciais do Docker
Como o curso está estruturado
Criando novas tabelas e agrupando dados.ts
Criando tabelas com Dash DataTable.ts
Cálculo de coeficientes de correlação.ts
Entrada e saída de dados.ts
Exercícios sobre Joins – Parte 1.ts
Explorando valores numéricos.ts
Hábitos e procrastinação.ts
Instalação do VirtualBox.ts
Lidando com variáveis globais – Callbacks.ts
Machine Learning x Inteligência Artificial.ts
Mesh3D.ts
Miniprojeto 02 – Seleção de colunas e filtro de linhas.ts
Nosso primeiro código no Google Colab.ts
Novas Keywords de Filtro.ts
O classificador binário.ts
O que são derivadas.ts
Operações com matrizes.ts
Plots Especiais.ts
Plots Matriciais.ts
Possíveis problemas na instalação do pgAdmin.ts
Quando usar cada um.ts
Resolução do Desafio
Resolução dos exercícios - pt3.ts
SELECT, FROM e WHERE.ts
Series.ts
Tabelas dinâmicas - Pivotando e agrupando tabelas.ts
Testando novas tabelas – Exploratória.ts
Tratamento de dados ausentes.ts
Utilizando Adicionais de Convidado do VirtualBox.ts
Violinos.ts
Visualizando Tabelas.ts
A definição matemática de derivadas.ts
A estrutura de um projeto de Machine Learning.ts
As principais técnicas de aprendizado.ts
Componentes da comunidade.ts
Configurando VM no VirtualBox.ts
Dash x Excel, Tableau e Power BI
DataFrames e manipulação de colunas.ts
Deploy no Heroku – Parte 1.ts
Desafio Final.ts
Desafios AND, OR, COUNT e WHERE.ts
Detecção de triggers em callbacks.ts
Encerramento.ts
Explorando valores categóricos.ts
Finalizando a análise exploratória dos dados.ts
Gerenciamento de Processos.ts
Groupby.ts
Lendo dados do Google Drive.ts
Medindo a acurácia de um modelo binário.ts
Miniprojeto 01 – Visualizando dados em um Web App.ts
Miniprojeto 03 – Adição de linhas à tabela.ts
Miniprojeto 05 – Tabela dinâmica.ts
Modelos de regressão linear.ts
Normalidade e outras métricas de dispersão.ts
Plotly Express.ts
Resolução de Joins – Parte 1.ts
Séries booleanas e filtros.ts
Transposição e inversão matricial.ts
UPDATE e DELETE.ts
Volumes.ts
Aplicando derivadas.ts
Como aprender a programar.ts
Como tirar suas dúvidas
Correlação.ts
Deploy no Heroku – Parte 2.ts
Exercícios sobre Joins – Parte 2.ts
Gerenciamento de Usuários e Grupos no Linux.ts
Instalação do Linux.ts
Lidando com dados nulos aula.ts
Métricas essenciais para modelos de classificação.ts
Solução de Desafios – Parte 2.ts
Tipos de algoritmos de ML.ts
Usando Volumes no Docker para Persistência de Dados.ts
Análise de correlação nos dados.ts
Configurações Avançadas da Máquina Virtual ).ts
Deploy no Render.ts
Derivadas para problemas de otimização.ts
Executando Script Python com Docker.ts
Gerenciamento de Pacotes no Linux.ts
Métricas de classificação no Python.ts
Regressão x Classificação.ts
Resolução de Joins – Parte 2.ts
Trabalhando com datas.ts
Classificação Multiclasse.ts
Combinando agregrações e filtros.ts
Como funciona o treino.ts
Derivadas parciais.ts
Interface Gráfica do Linux.ts
Problemas do ML.ts
Trabalhando com Volumes Gerenciados pelo Docker.ts
Usando Documentação de Comandos.ts
Classificação Multilabel.ts
Criando e customizando um gráfico.ts
Processamento de dados para ML.ts
Uso de PIPE.ts
Airflow na prática - ETL profissional com containers no Docker Compose-20251208T023841Z-3-002
Airflow-vb7.2.2-001.ova
Analisando Dados com Pandas & SQL
Análise Exploratória de Dados
Conceitos de Engenharia de Dados
Dashboards Interativos com Python
Fundamentos de AI e Machine Learning
Gráficos Interativos com Plotly
Introdução - Airflow na prática - ETL profissional com containers no Docker Compose
Linux na Prática
Modelos Não Supervisionados
Modelos de Classificação e Regressão
Numpy
Python para Dados - Curso Gratuito
Python para Usuários de Excel
SQL para Usuários de Python
Visualizando dados com Matplotlib
Visualização de Dados Avançada com Seaborn
docker_do_zero
Árvores de Decisão e Ensemble Learning

6. Visão Computacional

49 aulas

Ver aulas (49)

Conceitos e Objetivos.ts
Como filtros funcionam – Kernels e convolução.ts
Estrutura Inicial – Bibliotecas.ts
A matriz como imagem tridimensional.ts
Criando os Kernels.ts
Finalizando a Interpretação de Kernels.ts
Introdução ao Live Blur.ts
Abrindo a nossa Câmera.ts
Função geradora de Kernels.ts
Detecção de Contornos.ts
Dimensões e Tipos de Dados.ts
Hand Tracking
Introdução
Matemática Intermediária e Cópias.ts
Miniprojeto - Caça ao Tesouro.ts
O que é OpenCV
Rescaling e Resizing
Técnicas de Blur.ts
Kernel Stacking.ts
Implementando o Live Blur!.ts
Bitwise Operations.ts
Color Spaces.ts
Estatística Básica.ts
Funções Essenciais
Inicializando testes profissionais
Lendo Imagens
Manipulações e Atribuição de Valores.ts
Miniprojeto - Jogo da Velha.ts
O que é Numpy
Desenhando e Escrevendo
Identificando as mãos
Image Transformations.ts
Lendo Vídeos
Masking.ts
Por que Numpy
Reorganizações e Stacks.ts
Álgebra e Desafio Intermediário.ts
Advanced Indexing – Boolean Masking.ts
Color Channels.ts
Coordenadas Específicas
Histogramas de Cor.ts
Lendo a nossa câmera
Resolução do Desafio.ts
Desafio Final.ts
Teste de Classe e FPS
Thresholding.ts
Advanced Edge Detection.ts
Numpy
OpenCV

7. Trading Quantitativo

74 aulas

Ver aulas (74)

Apresentação – Algotrading Parte 2.ts
Introdução a probabilidade e estatística
Introdução ao Me
Construindo o visualizador de dados.ts
MetaTrader5
Processos aleatórios e probabilidade
Comandos Básicos
Lei dos grandes números
Projetando a estratégia.ts
A estrutura de um OHLC
Distribuição de probabilidades
Otimização da performance do Backtest.ts
Debugging da estratégia e avaliação de resultado.ts
Gráficos de Vela
Independência de eventos e probabilidade condicional
Arquitetura do algoritmo de trading.ts
Esperança de um processo aleatório
Tick Data
Construindo a classe de algotrading – Parte 1.ts
Inicializando a classe
Variância
A curva de distribuição Gaussiana
Atualizando nosso OHLC
Construindo a classe de algotrading – Parte 2.ts
Algoritmo final de trading – Parte 1.ts
Atualizando Tick Data
Propriedades de uma distribuição Gaussiana
Análise de cenários com simulação de Monte Carlo
Apresentação do curso Trading Quantitativo
Apresentação do módulo
Backtestando uma estratégia de RSI
Calculando a curva de retornos da estratégia
Introdução ao Algotrading.ts
Introdução ao Backtesting
O que é e para que serve o mercado financeiro
O que é uma estratégia de investimento.ts
Algoritmo final de trading – Parte 2.ts
Extraindo as informações
Outros modelos de distribuição
Testando a Class
Análise fundamentalista x análise técnica.ts
Componentes de uma estratégia de investimento
Instrumentos financeiros
O que você será capaz de fazer com a trilha
Obtenção e tratamento de dados
Operando no MetaTrader5.ts
Simulando uma estratégia de Martingale
TVData Feed
Vieses operacionais
Análise quant.ts
Calculando o RSI
Como o curso está formatado
Dinâmica de preços e livro de ofertas
Intuição matemática por trás d
Mensuração de parâmetros
Por que backtestar
Utilizando a API de Python do MetaTrader5.ts
Yahoo Finance
Backtestando a estratégia
Estratégias sistemáticas x discricionárias.ts
Mensuração de performance
MetaTrader 5 pt1
Obtendo histórico de operações no MetaTrader5.ts
Enviando ordens a mercado com Python.ts
MetaTrader 5 pt2
Método científico.ts
Otimização de parâmetros
Enviando ordens limitadas com Python.ts
Fluxo de desenvolvimento de estratégias.ts
Manipulação de séries temporais
CSV x Parquet
Algotrading
Backtesting
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Boas-vindas e visão geral
Criando e Conectando Bancos de Dados e OpenAI no n8n.ts
Criando o Aplicativo na Meta.ts
Gmail, Google Agenda, Drive, Google Sheets e Docs.ts
Introdução à Trilha.ts
O Que Vamos Construir Juntos
O que você vai ver neste curso.ts
Sejam Bem-Vindos - O Que Você Vai Aprender
Configurando e Registrando Número Virtual na Meta.ts
Criando Fluxo e Estrutura do Prompt do Agente de IA.ts
Por Que o N8N Se Tornou Tão Popular
Preparando o Ambiente
Tech Stack da Trilha.ts
Telegram.ts
n8n.cloud vs Self-Hosting
Ativando Webhook da Meta no n8n.ts
Escrevendo Prompt do Agente de IA.ts
Instalação da Infraestrutura na Railway.ts
Instalação rápida e seu primeiro fluxo
O Que Eu Serei Capaz de Construir
OpenAI.ts
Triggers - Como Tudo Começa
Conectando Número com API Oficial do WhatsApp no n8n.ts
Criando Ferramentas do Agente de IA.ts
Fluxo e Processamento dos Dados
Hospedando o n8n na Hostinger VPS
Pré-requisitos da API Oficial do WhatsApp.ts
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Conclusão
Entendendo sobre Controles de Fluxo
Finalizando Tools e Pipeline RAG.ts
Groq.ts
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Finalização.ts
Integrando N8N com o Google Sheets
Aula de Encerramento
Fal.ai.ts
Domine a API Oficial do WhatsApp com n8n

Perguntas frequentes

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