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Commit 740b454

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  • 00-course-setup/translations/pt-br
  • 01-introduction-to-genai/translations
  • 02-exploring-and-comparing-different-llms/translations/pt-br
  • 03-using-generative-ai-responsibly/translations/pt-br
  • 04-prompt-engineering-fundamentals/translations/pt-br
  • 05-advanced-prompts/translations/pt-br
  • 06-text-generation-apps/translations/pt-br
  • 07-building-chat-applications/translations
  • 08-building-search-applications/translations/pt-br
  • 09-building-image-applications/translations/pt-br
  • 10-building-low-code-ai-applications/translations/pt-br
  • 11-integrating-with-function-calling/transaltions/pt-br
  • 12-designing-ux-for-ai-applications/translations/pt-br
  • 13-continued-learning/translations/pt-br
  • translation/pt-br

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# Iniciando com este curso
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Estamos muito animados por você iniciar este curso e ver que se inspira em criar aplicações com IA Generativa!
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5+
Para tornar o seu tempo bem-sucedido(a), criamos esta página que descreve as etapas de configuração, requisitos técnicos e como obter ajuda quando precisar.
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7+
## Etapas de Configuração
8+
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Para começar este curso, você precisará concluir as seguintes etapas.
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### 1. Faça um Fork deste Repositório
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13+
[Faça um fork deste repositório](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) para a sua própria conta no GitHub para que possa alterar qualquer código e concluir os desafios. Você também pode [marcar com uma (🌟) este repositório](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) para encontrar com mais facilidade esse repositório.
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### 2. Crie um Codespaces
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Para evitar problemas de dependência ao executar o código, recomendamos a execução deste curso em um Codespaces do GitHub.
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Isso pode ser criado selecionando a opção `Code` na sua versão `birfucada` deste repositório e selecionando a opção **Codespaces**.
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### 3. Armazenando Suas Chaves da API
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Manter suas chaves da API seguras e protegidas é importante quando você cria qualquer tipo de aplicação. Recomendamos que você não armazene suas chaves da API diretamente no código com o qual está trabalhando. Pois a inclusão dessas informações num repositório público pode resultar em custos indesejados e problemas a você.
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![Dialog showing buttons to create a codespace](../../images/who-will-pay.webp?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
26+
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## Como Executar Localmente no seu Computador
28+
29+
Para executar o código localmente no seu computador, você precisará ter alguma versão do [Python instalada](https://www.python.org/downloads?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
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Para utilizar o repositório, você precisará clonar primeiramente:
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```shell
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git clone https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
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cd generative-ai-for-beginners
36+
```
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Agora, você tem tudo configurado e pode começar a aprender e trabalhar com o código.
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40+
### Instalando o miniconda (etapa opcional)
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Existem vantagens em instalar o **[miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html)** - que é uma instalação bastante leve que suporta o gerenciador de pacotes `conda` para diferentes **ambientes virtuais** do Python. O `conda` facilita a instalação e alternância entre diferentes versões e pacotes do Python e também a instalação de pacotes que não estão disponíveis via `pip`.
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44+
Depois de instalar o miniconda, você precisará clonar o repositório (se ainda não o fez) e criar um ambiente virtual a ser usado neste curso:
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Antes de executar a etapa abaixo, tenha certeza de que você já possui um arquivo *environment.yml*. O arquivo *environment.yml* é usado para criar um ambiente conda com as dependências necessárias e que pode se parecer com isto:
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```yml
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name: <environment-name>
50+
channels:
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- defaults
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dependencies:
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- python=<python-version>
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- openai
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- python-dotenv
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```
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Você pode substituir `<environment-name>` pelo nome do seu ambiente conda e `<python-version>` pela versão do Python que você deseja usar. Coloque o arquivo *environment.yml* criado na pasta *.devcontainer* do seu repositório.
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Agora que você criou um arquivo *environment.yml*, você pode criar um ambiente conda com o seguinte comando:
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```bash
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conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml
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conda activate ai4beg
65+
```
66+
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Se você tiver problemas, consulte este link sobre a criação de [ambientes conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html).
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### Usando o Visual Studio Code com a Extensão do Python
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Provavelmente a melhor maneira de usar o currículo é abrindo no [Visual Studio Code](http://code.visualstudio.com/?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) com a [Extensão Python](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python&WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
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> **Observação**: Uma vez que você clonar e abrir o diretório no VS Code, ele automaticamente vai sugerir que você instale as extensões do Python. Você também precisará instalar o `Miniconda` conforme descrito acima.
74+
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> **Observação**: Se o VS Code sugerir que você reabra o repositório em um container, você precisará recusar isso para usar a instalação local do Python.
76+
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### Usando o Jupyter no Navegador
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Você também pode usar o ambiente Jupyter diretamente do navegador em seu próprio computador. Na verdade, tanto o Jupyter clássico quanto o Jupyter Hub proporcionam um ambiente de desenvolvimento bastante conveniente com autocompletamento, destaque de código, etc.
80+
81+
Para iniciar o Jupyter localmente, vá para o diretório do curso e execute:
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```bash
84+
jupyter notebook
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```
86+
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ou
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89+
```bash
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jupyterhub
91+
```
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Você pode navegar para qualquer um dos arquivos `.ipynb`, abre esses arquivos e comece a trabalhar.
94+
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### Executando em um Contêiner
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Uma alternativa à instalação do Python seria executar o código em um contêiner. Como nosso repositório contém uma pasta especial chamada `.devcontainer`, que instrui como criar um contêiner para este repositório, o VS Code oferecerá a opção de reabrir o código em um contêiner. Isso requer a instalação do Docker e é mais complexo. Assim sendo, recomendado para usuários mais experientes.
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Uma das melhores maneiras de manter suas chaves da API seguras ao usar GitHub Codespaces é usando `Codespace Secrets`. Siga este guia sobre como [gerenciar segredos para seus Codespaces](https://docs.github.com/en/codespaces/managing-your-codespaces/managing-secrets-for-your-codespaces?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
100+
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## Lições e Requisitos Técnicos
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O curso possui 6 lições conceituais e 6 lições incluem codificações.
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Para as lições de codificação, estamos usando o Serviço Azure OpenAI. Você precisará de acesso ao serviço do Azure OpenAI e de uma chave de API para executar o código. Você pode solicitar acesso ao [completar esta aplicação](https://customervoice.microsoft.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=v4j5cvGGr0GRqy180BHbR7en2Ais5pxKtso_Pz4b1_xUOFA5Qk1UWDRBMjg0WFhPMkIzTzhKQ1dWNyQlQCN0PWcu&culture=en-us&country=us?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
106+
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Enquanto aguarda o processamento da sua inscrição, cada lição que tenha codificação também inclui um arquivo `README.md` onde você pode visualizar o código e as suas respectivas saídas.
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## Usando o Serviço Azure OpenAI pela Primeira Vez
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111+
Se esta for a primeira vez que você está trabalhando com o serviço Azure OpenAI, siga este guia sobre como [criar e implantar um recurso do Serviço Azure OpenAI](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal&WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
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## Conheça Outros Aprendizes
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Criamos canais em nosso servidor oficial da [Comunidade de Inteligência Artificial no Discord](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) para que você possa conhecer outros aprendizes. Esta é uma ótima maneira de se conectar com outros empreendedores, pessoas desenvolvedoras, estudantes e qualquer pessoa que queira se aprofundar sobre Inteligência Artificial Generativa.
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117+
[![Participe do canal no Discord](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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A equipe do projeto também estará presente neste servidor do Discord para ajudar à todos(as).
120+
121+
## Contribua
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123+
Este curso é uma iniciativa de Código Aberto. Se você identificar áreas de melhoria ou problemas, por favor crie um [Pull Request](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/pulls?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ou registre uma [issue no Github](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/issues?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
124+
125+
A equipe do projeto acompanhará todas as contribuições. Sem contar que, contribuir para o código aberto é uma maneira incrível de construir sua carreira em Inteligência Artificial Generativa.
126+
127+
A maioria das contribuições requer que você concorde com um Contrato de Licença de Contribuidor (CLA) declarando que você tem o direito e realmente nos concede os direitos de usar sua contribuição. Para mais detalhes, visite o site do [CLA, Contrato de Licença de Contribuidor](https://cla.microsoft.com?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
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129+
Importante: ao traduzir texto neste repositório, certifique-se de não utilizar tradução automática. Verificaremos as traduções por meio da comunidade. Portanto, se ofereça voluntariamente para traduzir apenas em idiomas nos quais você seja proficiente.
130+
131+
Quando você for enviar um Pull Request, um robô CLA automaticamente determinará se você precisa fornecer um CLA e decorará o PR adequadamente (por exemplo, etiqueta, comentário). Basta seguir as instruções fornecidas pelo robô. Você só precisará fazer isso uma vez em todos os repositórios que utilizam nosso CLA.
132+
133+
Este projeto adotou o Código de Conduta de Código Aberto da Microsoft. Para obter mais informações, leia o FAQ do Código de Conduta ou entre em contato com [Email opencode](opencode@microsoft.com) com quaisquer perguntas ou comentários adicionais.
134+
135+
## Vamos Começar?
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Agora que você concluiu as etapas necessárias para concluir este curso, vamos começar com a lição [Introdução à Inteligência Artificial Generativa e Grandes Modelos de Linguagens (LLMs)](../../../01-introduction-to-genai/translations/pt-br/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst).
138+

01-introduction-to-genai/translations/cn/README.md

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## 我们是如何获得生成式人工智能的?
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尽管最近因生成人工智能模型的发布而引起了对人工智能技术的“炒作”,但人工智能已经有数十年的历史,最早的研究工作可以追溯到上世纪 60 年代。 我们现在正处于 AI 具有人类认知能力的阶段,例如 [OpenAI ChatGPT](https://openai.com/chatgpt?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)[Bing Chat](https://www.microsoft.com/en-us/edge/features/bing-chat?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)也在用 GPT 模型进行对话。
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尽管最近因生成人工智能模型的发布而引起了对人工智能技术的“炒作”,但人工智能已经有数十年的历史,最早的研究工作可以追溯到上世纪 60 年代。 我们现在正处于 AI 具有人类认知能力的阶段,例如 [OpenAI ChatGPT](https://openai.com/chatgpt?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)[Bing Chat](https://www.microsoft.com/edge/features/bing-chat?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)也在用 GPT 模型进行对话。
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稍微回顾一下,人工智能的第一个原型是打字的聊天机器人,依赖于从一组专家系统中提取到计算机中的知识库。 知识库中的答案是由输入文本中出现的关键字触发的。
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然而,很快大家就发现,这种使用打字聊天机器人的方法并不能很好地扩展。

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