Ambientes de Desenvolvimento e Configuração 🛠️

Guias oficiais passo a passo para configurar suas ferramentas profissionais de desenvolvimento para Inteligência Artificial e Redes Neurais.

Python 3.11+ e Ambientes Virtuais com Conda/Venv --- Isolamento de pacotes e dependências de Machine Learning e Deep Learning.
- Python 3.11+ e Ambientes Virtuais com Conda/Venv
PyTorch com Aceleração por GPU (CUDA) --- Instalação do PyTorch configurado com suporte aos drivers NVIDIA CUDA para treino de redes neurais.
- PyTorch com Aceleração por GPU (CUDA)
Jupyter Lab e VS Code Notebooks --- Ambiente interativo de notebooks para prototipagem rápida e visualização de tensores.
- Jupyter Lab e VS Code Notebooks
Bibliotecas de Ciência de Dados (NumPy, Pandas, Scikit-Learn) --- Stack essencial para manipulação matricial, pré-processamento de datasets e métricas.
- Bibliotecas de Ciência de Dados (NumPy, Pandas, Scikit-Learn)