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Programa do Curso
Introdução à IA generativa
- O que é a IA generativa e qual a sua importância?
- Principais tipos e técnicas de IA generativa
- Principais desafios e limitações da IA generativa
Arquitetura de transformadores e LLMs
- O que é um transformador e como funciona?
- Principais componentes e características de um transformador
- Utilizar transformadores para construir LLMs
Leis de escala e otimização
- O que são leis de escala e porque é que são importantes para os LLMs?
- Como é que as leis de escala se relacionam com o tamanho do modelo, o tamanho dos dados, o orçamento de computação e os requisitos de inferência?
- Como podem as leis de escalonamento ajudar a otimizar o desempenho e a eficiência das LLMs?
Formação e aperfeiçoamento de LLMs
- Principais etapas e desafios da formação de LLMs de raiz
- Vantagens e desvantagens de afinar os LLMs para tarefas específicas
- Melhores práticas e ferramentas para formar e afinar os LLM
Implementação e utilização de LLMs
- Principais considerações e desafios da implantação de LLMs na produção
- Casos de utilização e aplicações comuns de LLMs em vários domínios e indústrias
- Integração de LLMs com outros sistemas e plataformas de IA
Ética e futuro da IA generativa
- Implicações éticas e sociais da IA generativa e dos MLT
- Riscos e danos potenciais da IA generativa e dos MLL, como a parcialidade, a desinformação e a manipulação
- Utilização responsável e benéfica da IA generativa e dos MLT
Resumo e próximas etapas
Requisitos
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Conhecimento dos conceitos de aprendizagem automática, tais como aprendizagem supervisionada e não supervisionada, funções de perda e divisão de dados
Experiência em programação Python e manipulação de dados
Conhecimentos básicos de redes neuronais e processamento de linguagem natural
Público
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Programadores
Entusiastas da aprendizagem automática
21 horas