Cloud Computing e Inteligência Artificial

Inteligência Artificial na AWS, Azure e Google Cloud

Compare como AWS, Microsoft Azure e Google Cloud entregam Machine Learning, IA generativa, modelos fundacionais, RAG, busca vetorial, agentes, MLOps, segurança, governança, observabilidade e controle de custos.

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Resultados práticos

O que você vai aprender

✓Diferenciar plataforma de IA, modelo, API, RAG, Machine Learning personalizado e agente.
✓Entender as funções de Amazon Bedrock, SageMaker AI, Microsoft Foundry, Azure Machine Learning e Vertex AI.
✓Comparar modelos, RAG, agentes, MLOps, avaliações, segurança, governança e custos.
✓Desenhar uma arquitetura de IA e estruturar uma prova de conceito com critérios de decisão.

Estrutura do guia

Conteúdo organizado para aplicar

01A paisagem de IA em cloud
02Arquitetura comum de uma solução de IA
03AWS: Bedrock, SageMaker AI e ecossistema
04Microsoft Azure: Foundry, Azure Machine Learning e ecossistema
05Google Cloud: Vertex AI, Gemini e Agent Platform
06Mapa comparativo de capacidades
07RAG, busca vetorial e dados corporativos
08Agentes de IA nas três clouds
09MLOps, LLMOps, avaliação e observabilidade
10Segurança, privacidade e IA responsável
11Custos, lock-in e seleção de modelos
12Como escolher: cenários e trilha prática