Há pouco a apresentar ao Python. É bem conhecido por todos os desenvolvedores.
Tudo o que você quiser pode ser feito com o Python e isso, junto com sua simplicidade e simplicidade, o tornou uma das linguagens de programação estrela da atualidade. É uma linguagem orientada a objetos fortemente tipada na qual é especialmente importante manter a legibilidade do código.
É a linguagem principal em ciência de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e tudo relacionado.
Mas você ainda pode criar aplicativos da Web ou qualquer outra ferramenta que possa imaginar.
Há livrarias para tudo!!!
Nesta seção, resolvemos alguns dos principais problemas que o desenvolvedor Python frequentemente enfrenta. Desta forma, o caminho para se tornar um ninja dev em python é garantido.
Compreenda o ambiente de execução do PyTorch, desde os detalhes internos de C++ e CUDA até o TorchScript e os ambientes de execução gerados por IA, como o VibeTensor, para IA de alto desempenho.
Descubra a segunda edição de Python Workout: exercícios, tópicos e dicas do autor para você dominar o Python na prática, passo a passo.
Descubra as camadas essenciais de observabilidade da IA para tornar os LLMs e os agentes confiáveis, seguros, econômicos e em conformidade com as normas em produção no mundo real.
Aprenda quando usar BeautifulSoup e quando usar Selenium, como combiná-los e como criar web scrapers éticos e robustos em Python para projetos de dados modernos.
Entenda grandes modelos de linguagem, desde tokens a transformadores, quantização e execução local, explicados em inglês claro e prático.
Tutorial completo de Selenium para iniciantes: WebDriver, waits, POM, Grid e melhores práticas para criar automação de testes web estável do zero.
O Maia 200 é o novo chip de IA próprio da Microsoft para inferência rápida e eficiente no Azure, rivalizando com o Trainium e o TPU com mais de 10 PFLOPS de potência FP4.
Aprenda como funciona o aprendizado por reforço, seus algoritmos, usos, riscos e como implementá-lo em projetos reais passo a passo.
Descubra como o colapso dos modelos de IA afeta as ferramentas de design generativo, por que os dados sintéticos são arriscados e quais estratégias podem prevenir a degradação a longo prazo.