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Índice - Introdução aos Módulos Python para AI

1. Introdução Geral

   • O que é Inteligência Artificial?
   • Por que usar Python para AI?
   • Principais áreas de aplicação.

2. Configuração do Ambiente

   • Configuração para Windows.
   • Configuração para Ubuntu/Linux.
   • Ambientes de desenvolvimento recomendados (Jupyter, VSCode, PyCharm).

3. Módulos Essenciais

   • Aprendizado de Máquina:
     • scikit-learn
     • TensorFlow
     • PyTorch
   • Processamento de Dados:
     • NumPy
     • Pandas
     • Matplotlib
   • Visão Computacional:
     • OpenCV
     • Pillow
     • mediapipe
   • Processamento de Linguagem Natural (NLP):
     • spaCy
     • NLTK
     • Transformers
   • Redes Neurais:
     • Keras
     • Theano
   • Outros Módulos Úteis:
     • joblib
     • Seaborn

4. Exemplos Práticos

   • Classificação de dados com scikit-learn.
   • Reconhecimento de imagens com TensorFlow.
   • Análise de sentimentos com spaCy.

5. Implementação em Sistemas Operacionais

   • Windows:
     • Instalação de módulos.
     • Configuração de drivers e GPUs.
   • Ubuntu/Linux:
     • Instalação via pip e apt.
     • Suporte a hardware e clusters.

6. Recursos Avançados

   • Treinamento distribuído.
   • Exportação e deployment de modelos.
   • Conexão com APIs externas.

7. Conclusão e Próximos Passos

   • Como expandir seus conhecimentos.
   • Comunidades e fóruns úteis.
   • Leituras recomendadas.

8. Contato

   • Formulário de contato.
   • Links para recursos externos.