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Olá Jefferson,
Valeu pelo elogio 🙂
O curso que mostra construir um crawler básico é este: https://iaexpert.academy/courses/inteligencia-artificial-buscas-textos-python/
Porém, não temos material sobre como treinar o BERT do zero em português. Tem essa implementação pronta: https://github.com/neuralmind-ai/portuguese-bert
Jones
Olá Wellington,
Confira se na pasta com as imagens tem algum outro arquivo além das imagens. Pela mensagem de erro, parece que está tentando fazer a leitura de algum outro arquivo (pode ter acontecido de que algum outro arquivo foi adicionado quando fez o download)
Jones
Olá Jason,
Teria que construir uma base de dados, e verificar principalmente que tipo de atributos estão disponíveis nessas bases do TSE. Veja esses dois artigos
Jones
Olá Davi,
Verificou o arquivo que está disponível no início do curso, com todos os materiais para download?
Jones
Olá Golemba,
Tente fazer o comando pip install sklearn –upgrade, para atualizar a biblioteca (estranho estar com a versão 0.0)
Jones
Olá Thiago,
Boa observação! Poderia implementar uma melhoria no código para dividir os valores somente depois de verificar se será possível selecionar todos os elementos (pode usar o tamanho total da população pra ver se a amostra pode ser selecionada). Sobre sua solução, acredito que arredondar para baixo seja a melhor opção
Jones
Olá André,
Respondi seu e-mail com um print. Conseguiu achar o link? Qual navegador está utilizando? Se puder testar com outro navegador, só pra confirmarmos
Jones
Olá Guilherme,
Existe um livro chamado Computação Natural: Uma Jornada Ilustrada, que fala de forma mais intuitiva sobre a inspiração pra alguns algoritmos na natureza, mas não foca muito nos algoritmos em si, do ponto de vista técnico. Também tem esse artigo de revisão, que fala de forma resumida sobre a maioria dos algoritmos bioinspirados
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.458.811&rep=rep1&type=pdf
Jones
Olá Rafael,
Que bom que está gostando do conteúdo 🙂
É um pouco abstrato para responder, mas um problema considerado mais complexo podem ser aquelas aplicações que vemos notícias, como por exemplo: carros autônomos ou descoberta de novos medicamentos (que é difícil usar outros tipos de algoritmos)
No caso do reconhecimento facial, podemos usar algoritmos mais básicos e os resultados talvez não sejam tão bons se usar técnicas mais avançadas (claro que depende muito do tipo de aplicação). Acredito que se você seguir a trilha de redes neurais aqui do site ficará mais fácil para entender essa diferença, que nos outros cursos trabalhamos com outros tipos de problemas
Jones
