# EdgeAI para Iniciantes ![Imagem da capa do curso](../../translated_images/pt-PT/cover.eb18d1b9605d754b.webp) [![Contribuidores do GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/edgeai-for-beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/edgeai-for-beginners/graphs/contributors) [![Problemas do GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/edgeai-for-beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/edgeai-for-beginners/issues) [![Pedidos de Pull do GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/edgeai-for-beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/edgeai-for-beginners/pulls) [![PRs Bem-vindos](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![Observadores do GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/edgeai-for-beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/edgeai-for-beginners/watchers) [![Forks do GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/edgeai-for-beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/edgeai-for-beginners/fork) [![Estrelas do GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/edgeai-for-beginners?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/edgeai-for-beginners/stargazers) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Siga estes passos para começar a usar estes recursos: 1. **Faça um Fork do Repositório**: Clique [![Forks do GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/edgeai-for-beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/edgeai-for-beginners/fork) 2. **Clone o Repositório**: `git clone https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners.git` 3. [**Junte-se ao Azure AI Foundry Discord e conheça especialistas e outros desenvolvedores**](https://discord.com/invite/ByRwuEEgH4) ### 🌐 Suporte Multilíngue #### Suportado via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado) [Árabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmanês (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinês (Simplificado)](../zh-CN/README.md) | [Chinês (Tradicional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinês (Tradicional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinês (Tradicional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Checo](../cs/README.md) | [Dinamarquês](../da/README.md) | [Holandês](../nl/README.md) | [Estónio](../et/README.md) | [Finlandês](../fi/README.md) | [Francês](../fr/README.md) | [Alemão](../de/README.md) | [Grego](../el/README.md) | [Hebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonésio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonês](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Khmer](../km/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malaio](../ms/README.md) | [Malaiala](../ml/README.md) | [Marata](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norueguês](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polaco](../pl/README.md) | [Português (Brasil)](../pt-BR/README.md) | [Português (Portugal)](./README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Sérvio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Espanhol](../es/README.md) | [Suaíli](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalo (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tailandês](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) > **Prefere Clonar Localmente?** > > Este repositório inclui mais de 50 traduções de idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem as traduções, utilize o sparse checkout: > > **Bash / macOS / Linux:** > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners.git > cd edgeai-for-beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` > > **CMD (Windows):** > ```cmd > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners.git > cd edgeai-for-beginners > git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images" > ``` > > Isto fornece tudo o que precisa para completar o curso com um download muito mais rápido. **Se desejar que sejam suportados idiomas de tradução adicionais, estão listados [aqui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** ## Introdução Bem-vindo ao **EdgeAI para Iniciantes** – a sua jornada completa pelo mundo transformador da Inteligência Artificial na Edge. Este curso preenche a lacuna entre as poderosas capacidades da IA e a implementação prática e real em dispositivos edge, capacitando-o a aproveitar o potencial da IA diretamente onde os dados são gerados e as decisões precisam ser tomadas. ### O Que Vai Aprender Este curso leva-o desde os conceitos fundamentais até implementações prontas para produção, abordando: - **Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs)** otimizados para implementação na edge - **Otimização consciente do hardware** em plataformas diversas - **Inferência em tempo real** com capacidades de preservação da privacidade - **Estratégias de implementação em produção** para aplicações empresariais ### Por Que a EdgeAI é Importante A Edge AI representa uma mudança de paradigma que aborda desafios críticos da atualidade: - **Privacidade e Segurança**: Processar dados sensíveis localmente sem exposição na cloud - **Desempenho em tempo real**: Eliminar a latência da rede para aplicações críticas em tempo - **Eficiência de custo**: Reduzir despesas com largura de banda e computação na cloud - **Operações resilientes**: Manter funcionalidade durante interrupções de rede - **Conformidade regulatória**: Cumprir os requisitos de soberania dos dados ### Edge AI Edge AI refere-se à execução de algoritmos de IA e modelos de linguagem localmente no hardware, perto do local onde os dados são gerados, sem depender de recursos da cloud para inferência. Reduz a latência, melhora a privacidade e permite tomada de decisão em tempo real. ### Princípios Básicos: - **Inferência no dispositivo**: Modelos de IA executam-se em dispositivos edge (telemóveis, routers, microcontroladores, PCs industriais) - **Capacidade offline**: Funciona sem conectividade persistente à internet - **Baixa latência**: Respostas imediatas adequadas para sistemas em tempo real - **Soberania dos dados**: Mantém dados sensíveis localmente, melhorando segurança e conformidade ### Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs) SLMs como Phi-4, Mistral-7B e Gemma são versões otimizadas de LLMs maiores — treinados ou destilados para: - **Reduzir a pegada de memória**: Uso eficiente da memória limitada dos dispositivos edge - **Menor exigência computacional**: Otimizado para desempenho em CPU e GPU edge - **Tempos de arranque mais rápidos**: Inicialização rápida para aplicações responsivas Eles desbloqueiam poderosas capacidades de PNL enquanto cumprem as restrições de: - **Sistemas embebidos**: Dispositivos IoT e controladores industriais - **Dispositivos móveis**: Smartphones e tablets com capacidades offline - **Dispositivos IoT**: Sensores e dispositivos inteligentes com recursos limitados - **Servidores edge**: Unidades de processamento locais com recursos GPU limitados - **Computadores pessoais**: Cenários de implementação para desktop e portátil ## Módulos do Curso & Navegação | Módulo | Tema | Área de Foco | Conteúdo Chave | Nível | Duração | |--------|-------|------------|-------------|--------|----------| | [📖 00 ](./introduction.md) | [Introdução à EdgeAI](./introduction.md) | Fundação & Contexto | Visão Geral da EdgeAI • Aplicações na Indústria • Introdução aos SLM • Objetivos de Aprendizagem | Iniciante | 1-2 hrs | | [📚 01](../../Module01) | [Fundamentos de EdgeAI](./Module01/README.md) | Comparação Cloud vs Edge AI | Fundamentos de EdgeAI • Estudos de Caso Reais • Guia de Implementação • Implementação na Edge | Iniciante | 3-4 hrs | | [🧠 02](../../Module02) | [Fundamentos do Modelo SLM](./Module02/README.md) | Famílias de modelos & arquitetura | Família Phi • Família Qwen • Família Gemma • BitNET • μModel • Phi-Silica | Iniciante | 4-5 hrs | | [🚀 03](../../Module03) | [Prática de Implementação SLM](./Module03/README.md) | Implementação local & cloud | Aprendizagem Avançada • Ambiente Local • Implementação Cloud | Intermédio | 4-5 hrs | | [⚙️ 04](../../Module04) | [Kit de Ferramentas de Otimização de Modelo](./Module04/README.md) | Otimização cross-platform | Introdução • Llama.cpp • Microsoft Olive • OpenVINO • Apple MLX • Síntese de Workflow | Intermédio | 5-6 hrs | | [🔧 05](../../Module05) | [Produção SLMOps](./Module05/README.md) | Operações em produção | Introdução ao SLMOps • Destilação de Modelos • Ajuste fino • Implementação em produção | Avançado | 5-6 hrs | | [🤖 06](../../Module06) | [Agentes de IA & Chamada de Função](./Module06/README.md) | Frameworks de agentes & MCP | Introdução a agentes • Chamada de Função • Protocolo de Contexto do Modelo | Avançado | 4-5 hrs | | [💻 07](../../Module07) | [Implementação na Plataforma](./Module07/README.md) | Exemplos cross-platform | Kit de Ferramentas de IA • Foundry Local • Desenvolvimento Windows | Avançado | 3-4 hrs | | [🏭 08](../../Module08) | [Kit de Ferramentas Foundry Local](./Module08/README.md) | Exemplos prontos para produção | Aplicações de exemplo (ver detalhes abaixo) | Especialista | 8-10 hrs | ### 🏭 **Módulo 08: Aplicações de Exemplo** - [01: REST Chat Quickstart](./Module08/samples/01/README.md) - [02: Integração com OpenAI SDK](./Module08/samples/02/README.md) - [03: Descoberta e Benchmarking de Modelos](./Module08/samples/03/README.md) - [04: Aplicação Chainlit RAG](./Module08/samples/04/README.md) - [05: Orquestração Multi-Agente](./Module08/samples/05/README.md) - [06: Roteador Models-as-Tools](./Module08/samples/06/README.md) - [07: Cliente API Direto](./Module08/samples/07/README.md) - [08: Aplicação de Chat Windows 11](./Module08/samples/08/README.md) - [09: Sistema Multi-Agente Avançado](./Module08/samples/09/README.md) - [10: Framework Ferramentas Foundry](./Module08/samples/10/README.md) ### 🎓 **Workshop: Percurso de Aprendizagem Prático** Material completo para workshops práticos com implementações prontas para produção: - **[Guia do Workshop](./Workshop/Readme.md)** - Objetivos de aprendizagem, resultados e navegação de recursos completos - **Exemplos em Python** (6 sessões) - Atualizados com melhores práticas, gestão de erros e documentação abrangente - **Notebooks Jupyter** (8 interativos) - Tutoriais passo a passo com benchmarks e monitorização de desempenho - **Guias das Sessões** - Guias detalhados em markdown para cada sessão do workshop - **Ferramentas de Validação** - Scripts para verificação da qualidade do código e execução de testes básicos **O Que Vai Construir:** - Aplicações de chat AI locais com suporte a streaming - Pipelines RAG com avaliação de qualidade (RAGAS) - Ferramentas para benchmarking e comparação multi-modelo - Sistemas de orquestração multi-agente - Roteamento inteligente de modelos com seleção baseada em tarefa ### 🎙️ **Workshop For Agentic: Prático - The AI Podcast Studio** Construa uma pipeline de produção de podcast potenciada por IA do zero! Este workshop imersivo ensina-o a criar um sistema multi-agente completo que transforma ideias em episódios de podcast profissionais. **[🎬 Comece o Workshop AI Podcast Studio](./WorkshopForAgentic/README.md)** **A Sua Missão**: Lance o "Future Bytes" — um podcast tecnológico totalmente potenciado por agentes de IA que vai construir você mesmo. Sem dependências na cloud, sem custos de API — tudo corre localmente na sua máquina. **O Que Torna Isto Único:** - **🤖 Orquestração Real Multi-Agente** - Construa agentes de IA especializados que pesquisam, escrevem e produzem áudio - **🎯 Pipeline de Produção Completo** - Desde a seleção do tema até à produção final do áudio do podcast - **💻 Implementação 100% Local** - Utiliza Ollama e modelos locais (Qwen-3-8B) para total privacidade e controlo - **🎤 Integração de Texto-para-Fala** - Transforme guias em conversas naturais com múltiplos locutores - **✋ Fluxos de Trabalho com Intervenção Humana** - Portões de aprovação garantem qualidade mantendo a automação **Jornada de Aprendizagem em Três Atos:** | Acto | Foco | Competências-Chave | Duração | |-----|-------|------------|----------| | **[Acto 1: Conheça os Seus Assistentes de IA](./WorkshopForAgentic/md/01.BuildAIAgentWithSLM.md)** | Construa o seu primeiro agente de IA | Integração de ferramentas • Pesquisa web • Resolução de problemas • Raciocínio agentic | 2-3 hrs | | **[Acto 2: Monte a Sua Equipa de Produção](./WorkshopForAgentic/md/02.AIAgentOrchestrationAndWorkflows.md)** | Orquestre vários agentes | Coordenação de equipa • Fluxos de aprovação • Interface DevUI • Supervisão humana | 3-4 hrs | | **[Acto 3: Traga o Seu Podcast à Vida](./WorkshopForAgentic/md/03.Multi-SpeakerPodcastGenerationWithVibeVoice.md)** | Gere áudio para podcast | Texto-para-fala • Síntese multi-locutor • Áudio de longa duração • Automação completa | 2-3 hrs | **Tecnologias Utilizadas:** - **Microsoft Agent Framework** - Orquestração e coordenação multi-agente - **Ollama** - Runtime local de modelos de IA (sem necessidade de cloud) - **Qwen-3-8B** - Modelo de linguagem open-source otimizado para tarefas agentic - **APIs de Texto-para-Fala** - Síntese de voz natural para geração de podcast **Suporte de Hardware:** - ✅ **Modo CPU** - Funciona em qualquer computador moderno (recomendado 8GB+ RAM) - 🚀 **Aceleração GPU** - Inferência significativamente mais rápida com GPUs NVIDIA/AMD - ⚡ **Suporte NPU** - Aceleração por unidade de processamento neural de última geração **Perfeito Para:** - Desenvolvedores a aprender sistemas multi-agente de IA - Qualquer pessoa interessada em automação e fluxos de trabalho IA - Criadores de conteúdo a explorar produção assistida por IA - Estudantes a estudar padrões práticos de orquestração IA **Comece a Construir**: [🎙️ O Workshop AI Podcast Studio →](./WorkshopForAgentic/README.md) ### 📊 **Resumo do Percurso de Aprendizagem** - **Duração Total**: 36-45 horas - **Percurso Iniciante**: Módulos 01-02 (7-9 horas) - **Percurso Intermédio**: Módulos 03-04 (9-11 horas) - **Percurso Avançado**: Módulos 05-07 (12-15 horas) - **Percurso Especialista**: Módulo 08 (8-10 horas) ## O Que Vai Construir ### 🎯 Competências Essenciais - **Arquitetura Edge AI**: Desenhar sistemas IA local-prioritário com integração cloud - **Otimização de Modelos**: Quantização e compressão para deployment edge (85% mais rápido, 75% redução de tamanho) - **Implementação Multi-Plataforma**: Windows, móvel, embebido e sistemas híbridos cloud-edge - **Operações de Produção**: Monitorização, escalabilidade e manutenção de IA edge em produção ### 🏗️ Projetos Práticos - **Aplicações de Chat Local Foundry**: Aplicação nativa Windows 11 com troca de modelo - **Sistemas Multi-Agente**: Coordenador com agentes especialistas para workflows complexos - **Aplicações RAG**: Processamento local de documentos com pesquisa vetorial - **Roteadores de Modelos**: Seleção inteligente entre modelos baseada na análise da tarefa - **Frameworks de API**: Clientes prontos para produção com streaming e monitorização de saúde - **Ferramentas Cross-Plataform**: Padrões de integração LangChain/Semantic Kernel ### 🏢 Aplicações na Indústria **Manufatura** • **Saúde** • **Veículos Autónomos** • **Cidades Inteligentes** • **Apps Móveis** ## Início Rápido **Percurso de Aprendizagem Recomendado** (20-30 horas no total): 0. **📖 Introdução** ([Introduction.md](./introduction.md)): Fundamentos EdgeAI + contexto industrial + framework de aprendizagem 1. **📚 Fundamentos** (Módulos 01-02): Conceitos EdgeAI + famílias de modelos SLM 2. **⚙️ Otimização** (Módulos 03-04): Deployment + frameworks de quantização 3. **🚀 Produção** (Módulos 05-06): SLMOps + agentes IA + chamadas de funções 4. **💻 Implementação** (Módulos 07-08): Exemplos de plataformas + toolkit Foundry Local Cada módulo inclui teoria, exercícios práticos e exemplos de código prontos para produção. ## Impacto na Carreira **Funções Técnicas**: Arquiteto de Soluções EdgeAI • Engenheiro ML (Edge) • Desenvolvedor IA IoT • Desenvolvedor IA Móvel **Setores Industriais**: Manufatura 4.0 • Tecnologia de Saúde • Sistemas Autónomos • FinTech • Eletrónica de Consumo **Projetos de Portefólio**: Sistemas multi-agente • Apps RAG de produção • Deployment cross-platform • Otimização de desempenho ## Estrutura do Repositório ``` edgeai-for-beginners/ ├── 📖 introduction.md # Foundation: EdgeAI Overview & Learning Framework ├── 📚 Module01-04/ # Fundamentals → SLMs → Deployment → Optimization ├── 🔧 Module05-06/ # SLMOps → AI Agents → Function Calling ├── 💻 Module07/ # Platform Samples (VS Code, Windows, Jetson, Mobile) ├── 🏭 Module08/ # Foundry Local Toolkit + 10 Comprehensive Samples │ ├── samples/01-06/ # Foundation: REST, SDK, RAG, Agents, Routing │ └── samples/07-10/ # Advanced: API Client, Windows App, Enterprise Agents, Tools ├── 🌐 translations/ # Multi-language support (8+ languages) └── 📋 STUDY_GUIDE.md # Structured learning paths & time allocation ``` ## Destaques do Curso ✅ **Aprendizagem Progressiva**: Teoria → Prática → Deployment em produção ✅ **Estudos de Caso Reais**: Microsoft, Japan Airlines, implementações empresariais ✅ **Exemplos Práticos**: 50+ exemplos, 10 demos completas Foundry Local ✅ **Foco em Performance**: Melhorias de velocidade de 85%, reduções de tamanho de 75% ✅ **Multiplataforma**: Windows, móvel, embebido, híbrido cloud-edge ✅ **Pronto para Produção**: Monitorização, escalabilidade, segurança, conformidade 📖 **[Guia de Estudo Disponível](STUDY_GUIDE.md)**: Percurso estruturado de 20 horas com orientação de tempo e ferramentas de autoavaliação. --- **EdgeAI representa o futuro do deployment de IA**: local-prioritário, preservação de privacidade e eficiente. Domine estas competências para construir a próxima geração de aplicações inteligentes. ## Outros Cursos A nossa equipa produz outros cursos! Veja: ### LangChain [![LangChain4j para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) [![LangChain para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agentes [![AZD para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Agentes IA para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Série IA Generativa [![IA Generativa para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IA Generativa (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IA Generativa (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IA Generativa (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Aprendizagem Essencial [![ML para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Ciência de Dados para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IA para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Cibersegurança para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![Desenvolvimento Web para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Desenvolvimento XR para Iniciantes](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Série Copilot [![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Obter Ajuda Se ficar bloqueado ou tiver alguma dúvida sobre como criar aplicações de IA, junte-se a: [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Se tiver feedback sobre o produto ou erros durante a criação, visite: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- **Aviso Legal**: Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, por favor tenha em conta que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autorizada. Para informação crítica, recomenda-se a tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes da utilização desta tradução.