Apaixonado por Inteligência Artificial e programação. Nesta página você deixará de ver como usar a IA e começará a aprender como criar IA e muito mais em português
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2024-03/actuality
Desenvolvimento de um chatbot para HoReCa (hotéis, restaurantes e cafés), através do qual cozinheiros e garçons podem falar com o chatbot para fazer consultas sobre receitas e menus.
Python
Graph databases
Gremlin
2024-01/2024-03
Desenvolvimento de um chatbot para HoReCa (hotéis, restaurantes e cafés), através do qual cozinheiros e garçons podem falar com o chatbot para fazer consultas sobre receitas e menus.
Python
LangChain
PostgreSQL
PGVector
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Kubernetes
Docker
GitHub Actions
2024-09/2024-12
AI Tech lead. Liderança técnica, supervisão de desenvolvimento e colaboração na gestão correta de projetos técnicos. Proposta de novas soluções.
Python
Pytorch
HuggingFace
Azure
Azure Machine Learning
2022-09/2024-09
Machine Learning Engineer, desenvolvimento de algoritmos de visão para veículo autônomo e liderança no sistema RAG para obter informações de documentação
Python
Pytorch
HuggingFace
TensorRT
Nvidia Jetson
2017-10/2022-07
Desenvolvimento de IA, HW e FW.
Python
Pytorch
YOLO
Altium
STM32
C
2014-05/2017-10
Desenvolvimento de HW e FW.
Altium
C
Eclipse
2013-01/2014-05
Ajuda o gerente de projeto na gestão de projetos. Desenvolvimento de HW e FW.
Altium
C
MPLAB
Aprenda a criar servidores e clientes MCP com capacidades de retomada automática. Tutorial completo sobre implementação de checkpoints, gerenciamento de interrupções e recuperação de tarefas longas no Model Control Protocol. Inclui código prático com FastMCP, gerenciamento de estado persistente e exemplos reais para processos que podem ser interrompidos e continuados de onde pararam.
Aprenda como implementar streaming em tempo real em aplicações MCP (Model Context Protocol) usando FastMCP. Este guia abrangente mostra como criar servidores e clientes MCP que suportam atualizações de progresso e informações streaming para tarefas de longa duração. Você construirá ferramentas habilitadas para streaming que fornecem feedback em tempo real durante processamento de dados, upload de arquivos, tarefas de monitoramento e outras operações que demandam muito tempo. Descubra como usar StreamableHttpTransport, implementar manipuladores de progresso com Context e criar barras de progresso visuais que melhoram a experiência do usuário ao trabalhar com aplicações MCP que requerem feedback contínuo.
Aprenda o que é o Model Context Protocol (MCP), o padrão de código aberto desenvolvido pela Anthropic que revoluciona como os modelos de IA interagem com ferramentas externas. Nesta guia prática e detalhada, eu te levo passo a passo na criação de um servidor e cliente MCP do zero usando a biblioteca fastmcp. Você construirá um agente de IA "inteligente" com Claude Sonnet, capaz de interagir com a API do GitHub para consultar issues e informações de repositórios. Vamos cobrir desde conceitos básicos até recursos avançados como filtragem de ferramentas por tags, composição de servidores, recursos estáticos e plantillas dinâmicas (resource templates), geração de prompts e autenticação segura. Descubra como MCP pode padronizar e simplificar a integração de ferramentas em suas aplicações de IA, de forma análoga ao como o USB unificou periféricos!
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Os espaços do Hugging Face nos permitem executar modelos com demos muito simples, mas e se a demo quebrar? Ou se o usuário a deletar? Por isso, criei contêineres docker com alguns espaços interessantes, para poder usá-los localmente, aconteça o que acontecer. Na verdade, se você clicar em qualquer botão de visualização de projeto, ele pode levá-lo a um espaço que não funciona.
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