Programa do Curso

Introdução à IA Gênica

  • O que é IA gênica e por que ela é importante?
  • Principais tipos e técnicas de IA gênica
  • Desafios e limitações principais da IA gênica

Arquitetura Transformer e Modelos Linguísticos Grandes (LLMs)

  • O que é um transformer e como ele funciona?
  • Componentes principais e características de um transformer
  • Usando transformers para construir LLMs

Leis de Escalabilidade e Otimização

  • O que são leis de escalabilidade e por que elas são importantes para LLMs?
  • Como as leis de escalabilidade se relacionam com o tamanho do modelo, tamanho dos dados, orçamento de computação e requisitos de inferência?
  • Como as leis de escalabilidade podem ajudar a otimizar o desempenho e eficiência dos LLMs?

Treinamento e Fine-Tuning de LLMs

  • Passos principais e desafios do treinamento de LLMs desde o início
  • Vantagens e desvantagens do fine-tuning de LLLMs para tarefas específicas
  • Práticas recomendadas e ferramentas para treinar e fazer fine-tuning em LLMs

Implantação e Uso de LLMs

  • Considerações principais e desafios da implantação de LLMs em produção
  • Casos comuns de uso e aplicações de LLMs em vários domínios e indústrias
  • Integrando LLMs com outros sistemas e plataformas de IA

Ética e Futuro da IA Gênica

  • Implicações éticas e sociais da IA gênica e LLMs
  • Riscos potenciais e danos da IA gênica e LLMs, como vieses, desinformação e manipulação
  • Uso responsável e benéfico da IA gênica e LLMs

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos de aprendizado de máquina, como aprendizado supervisionado e não supervisionado, funções de perda e divisão de dados
  • Experiência com programação em Python e manipulação de dados
  • Conhecimentos básicos sobre redes neurais e processamento de linguagem natural

Público-alvo

  • Desenvolvedores
  • Enthusiastas de aprendizado de máquina
 21 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

Declaração de Clientes (7)

Próximas Formações Provisórias

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