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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Nascimento, Thamer Horbylon-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2782156026516535pt_BR
dc.contributor.referee1Miranda, Wesley Flávio de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8724449088932015pt_BR
dc.contributor.referee2Cardoso, Luciana Recart-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5413977629183306pt_BR
dc.creatorBorba, Johnathan Rafael Santos-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9639564566090992pt_BR
dc.date.accessioned2024-11-05T17:23:01Z-
dc.date.available2024-11-04-
dc.date.available2024-11-05T17:23:01Z-
dc.date.issued2024-10-23-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/4870-
dc.description.abstractThis internship report presents a 400-hour practical experience conducted in a technology company, centered on Machine Learning and Artificial Intelligence using Amazon Web Services (AWS). Conducted from November 2023 to April 2024, the internship was structured into sprints, each addressing specific technical challenges and applications, including interactive interface development, API integration for music and climate monitoring, as well as computer vision systems and healthcare-oriented chatbots. The learning pathway covered front-end and back-end practices alongside advanced cloud-based AI tools such as AWS SageMaker, Polly, and Rekognition, emphasizing scalability, security, and resource optimization. The internship culminated in achieving the AWS CLF-C02 certification and employment as an AI/ML developer, evidencing the acquisition of industry-relevant skills.pt_BR
dc.description.resumoO presente relatório de estágio descreve uma experiência prática de 400 horas, realizada em uma empresa de tecnologia com foco em aprendizado de máquina (Machine Learning) e inteligência artificial (IA) utilizando a plataforma Amazon Web Services (AWS). O estágio, desenvolvido entre novembro de 2023 e abril de 2024, foi organizado em sprints que abordaram problemas técnicos e aplicações diversas, como desenvolvimento de interfaces interativas, integração de APIs para música e monitoramento climático, além de sistemas de visão computacional e chatbots para saúde. A trilha de aprendizado abrangeu desde práticas de desenvolvimento front-end e back-end até o uso avançado de ferramentas de IA em nuvem, como AWS SageMaker, Polly e Rekognition, com ênfase na escalabilidade, segurança e otimização. A experiência resultou na obtenção da certificação AWS CLF-C02 e na contratação como desenvolvedor em IA e ML, comprovando a aquisição de competências aplicáveis à indústria tecnológica.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Johnathan Rafael Santos Borba (johnathan.santos@estudante.ifgoiano.edu.br) on 2024-11-04T14:03:49Z No. of bitstreams: 1 RELATO DE ESTAGIO MACHINE LEARNING COM AWS.pdf: 2979924 bytes, checksum: 53a8ab89877473a81bd9fb85571013c1 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Johnathan Diniz (johnathan.diniz@ifgoiano.edu.br) on 2024-11-05T17:18:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RELATO DE ESTAGIO MACHINE LEARNING COM AWS.pdf: 2979924 bytes, checksum: 53a8ab89877473a81bd9fb85571013c1 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-11-05T17:23:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RELATO DE ESTAGIO MACHINE LEARNING COM AWS.pdf: 2979924 bytes, checksum: 53a8ab89877473a81bd9fb85571013c1 (MD5) Previous issue date: 2024-10-23en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal Goianopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Iporápt_BR
dc.publisher.initialsIF Goianopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectMachine Learningpt_BR
dc.subjectAWSpt_BR
dc.subjectDesenvolvimento de Sistemaspt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleRELATO DE ESTAGIO - MACHINE LEARNING COM AWSpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
Aparece nas coleções:Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas

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