Olá! Sou a Kátia Alves, entusiasta de Ciência de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial. Atualmente, estou aprofundando meus conhecimentos por meio de cursos e projetos práticos, com o objetivo de aplicar soluções inteligentes em problemas do mundo real.

• datascience
  Análises exploratórias e modelagens preditivas utilizando Python e bibliotecas como Pandas, Matplotlib e Scikit-learn.

• Curso_Data_Science_Alura
  Projetos desenvolvidos durante o curso de Data Science da Alura, abordando desde a limpeza de dados até a criação de modelos de machine learning.

• Machine_Learnig
  Implementações de algoritmos de aprendizado de máquina aplicados a conjuntos de dados diversos.

• chatgpt-prompt-course
  Exploração de técnicas de prompt engineering para aprimorar interações com modelos de linguagem como o ChatGPT.

• Criando_Alexa
  Desenvolvimento de uma skill personalizada para a assistente virtual Alexa, integrando serviços externos via API.

• LLM
  Estudos e experimentações com Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), focando em aplicações práticas e fine-tuning.

• Linguagens: Python, SQL
• Bibliotecas: Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn
• Plataformas: Jupyter Notebook, Google Colab
• Ferramentas: Git, GitHub, VS Code

• Deep Learning — Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville (MIT Press)
• Pattern Recognition and Machine Learning — Christopher M. Bishop (Springer, 2006)

• TensorFlow Documentation
• Scikit-learn User Guide
• PyTorch Documentation

• Machine Learning — Andrew Ng (Coursera)
• Deep Learning Specialization (Coursera)
• Practical Deep Learning for Coders — fast.ai

• Towards Data Science
• Analytics Vidhya
• Kaggle Learn

• awesome-machine-learning — Lista curada com recursos de ML
• deep-learning-models — Modelos pré-treinados em Keras

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