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Inteligência Artificial e ML

Módulo introdutório para reconhecer serviços de IA/ML citados no ecossistema AWS.

Foco do módulo

  • Serviços gerenciados de IA em alto nível.
  • Diferença entre usar IA pronta e treinar modelos.
  • Casos simples: texto, imagem, previsão e assistentes.

Revisão rápida

  • Serviços gerenciados reduzem necessidade de operar infraestrutura de ML.
  • Amazon SageMaker aparece quando o foco é construir, treinar e implantar modelos.
  • Serviços de IA prontos aparecem quando o enunciado pede capacidade específica.

Sinais clássicos de prova

  • "Construir e treinar modelos de ML" -> Amazon SageMaker.
  • "Adicionar busca inteligente" -> Amazon Kendra em alto nível.
  • "IA generativa gerenciada" -> Amazon Bedrock.

Erro comum

Escolher SageMaker para qualquer cenário de IA. Se o enunciado pede capacidade pronta, um serviço de IA gerenciado pode ser mais simples.

O que memorizar

Comparação Regra mental de prova
SageMaker vs serviço pronto SageMaker constrói modelo; serviço pronto entrega capacidade
Bedrock vs infraestrutura própria Bedrock simplifica acesso a modelos fundacionais

Ponte para o próximo módulo

Depois de IA, revise serviços para desenvolvedor: como times entregam e operam mudanças.

Continuidade

Trilha de IA na AWS: https://github.com/Thiago-code-lab/aws-certified-ai-practitioner-brasil