Para aproximar as ideias por detrás de alguns conceitos interessantes e importantes do trabalho com dados e do próprio machine learning, várias aulas do curso são acompanhadas por materiais com código. Nesta lição, encontrarás orientações sobre como utilizar esses materiais e preparar o ambiente de trabalho. Na comunidade de análise de dados e machine learning, a combinação da linguagem de programação Python com os volumes Jupyter é muito comum. É por isso que irão acompanhar-te ao longo deste curso. Para a análise de dados, iremos utilizar a biblioteca Pandas, uma biblioteca popular para trabalhar com dados tabulares, e a biblioteca Matplotlib para visualizações.
Para implementar algoritmos de machine learning, iremos usar a biblioteca NumPy, uma biblioteca especializada em cálculos numéricos rápidos, e mais à frente iremos conhecer o trabalho com alguns programas interessantes através das bibliotecas TensorFlow e Transformers. Cada uma destas bibliotecas será abordada em detalhe mais adiante.
Todos os materiais que serão utilizados no curso estão disponíveis no repositório https://github.com/AIForVet/aiml. Como referido, são notebooks Jupyter com fragmentos de código Python. O número no nome do volume corresponde ao número da secção em que o material é utilizado, enquanto o nome corresponde ao nome da lição.
Se quiseres executar estes materiais numa máquina local, a forma mais simples é instalar o ambiente Anaconda. Podes encontrar a versão adequada ao teu sistema operativo na página download oficial. O ambiente Anaconda vem com um grande número de pacotes pré-instalados e com a ferramenta de gestão de pacotes conda, o que permitirá instalar facilmente todos os outros pacotes necessários. Os pacotes correspondentes às bibliotecas NumPy, Matplotlib e Pandas serão instalados por defeito (fazem parte do ambiente), enquanto as bibliotecas TensorFlow e Transformers terão de ser instaladas separadamente.
Para a biblioteca TensorFlow, sugerimos que sigas as orientações de instalação disponíveis na página oficial da biblioteca ou na página da comunidade conda. Podes encontrar as instruções de instalação da biblioteca Transformers no site oficial da biblioteca.
Os materiais do repositório também podem ser executados na cloud através da plataforma Google Colab. O Google Colab é uma plataforma que oferece um ambiente de trabalho já configurado, o que significa que, se optares por esta opção, não precisarás de usar uma máquina local nem de instalar nada. Todos os materiais no repositório possuem um badge logo no início com a inscrição Open in Colab, que tem este aspeto 
. Só precisas de clicar nele para abrir o conteúdo nesse ambiente. Para utilizar o Google Colab, precisas de uma conta Google.
Na próxima lição, iremos apresentar a plataforma Google Colab e algumas das suas funcionalidades básicas, e na última lição desta secção, iremos explorar as funcionalidades da biblioteca NumPy e recordar a utilização da biblioteca Matplotlib.
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