Objetivos

Como uma forma de acompanhar os cursos recentes que estou realizando, criei este repositório como uma biblioteca sobre o assunto. Com a falta de conteúdos de qualidade em português, irei começar a desmembrar e trazer de forma direta os assuntos demostrados nos cursos, visando facilitar o avanço dos br's em direção a conteúdos de alto nível, bora?

Estrutura

Organizei por fonte/empresa dispobibilizando o curso, e nome dos cursos na pasta abaixo:

├── books
├── databricks\
│   ├── generative_ai_fundamentals
│   ├── large_language_models_llms_application_through_production
├── deeplearning_ai\
│   ├── open_source_models_w_hugging_face\
│   │   ├── audio_reading\
│   │   │   ├── data
│   │   │   ├── descriptive
│   │   │   ├── src
│   │   ├── course_examples
│   ├── preprocessing_unstructured_data_4_llm_apps\
│   │   ├── course_examples
├── github\
├── ├── mlabonne_llm-course-main
├── google\
│   ├── materials\
├── langchain\
│   ├── lang_graph
│   │   ├── materials
│   │   ├── notes
│   │   ├── workshop\
│   │   │   ├── hf_tools
│   │   │   ├──langgraph_tools 
├── medium_articles\
├── my_articles_pt-br\
├── nvidia\
│   ├── building_rag_agents_with_llms
│   │   ├── materials
│   │   ├── workshop\
│   ├── generative_ai_with_diffusion_models\
│   │   ├── materials
│   │   ├── workshop\
├── stanford\
│   ├── CS236-deep-generative-models
│   │   ├── course_examples
│   │   ├── materials
│   │   ├── notes

Cada pasta contém um readme com o link do curso, exceto pela pasta books, que contém livros sobre o assunto