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Programa do Curso
Introdução aos LLMs de Código Aberto
- Visão geral dos modelos DeepSeek, Mistral, LLaMA e outros de código aberto
- Como os LLMs funcionam: Transformers, atenção própria (self-attention) e treinamento
- Comparação entre LLMs de código aberto e modelos proprietários
Ajuste Fino e Personalização de LLMs
- Preparação de dados para ajuste fino (fine-tuning)
- Treinamento e otimização de LLMs usando Hugging Face
- Avaliação do desempenho do modelo e mitigação de viés
Construindo Agentes de IA com LLMs
- Introdução ao LangChain para desenvolvimento de agentes de IA
- Desenho de fluxos de trabalho baseados em agentes com LLMs
- Memória, geração aumentada por recuperação (RAG) e execução de ações
Implantação de Agentes de IA Baseados em LLM
- Containerização de agentes de IA com Docker
- Integração de LLMs em aplicações empresariais
- Escalonamento de agentes de IA com serviços de nuvem e APIs
Segurança e Conformidade na IA Empresarial
- Considerações éticas e conformidade regulatória
- Mitigação de riscos na automação orientada por IA
- Monitoramento e auditoria do comportamento dos agentes de IA
Estudos de Caso e Aplicações do Mundo Real
- Assistentes virtuais alimentados por LLM
- Automação de documentos orientada por IA
- Agentes de IA personalizados para análise empresarial
Otimização e Manutenção de Agentes Baseados em LLM
- Melhoria contínua do modelo e atualização
- Implantação de loops de monitoramento e feedback
- Estratégias para otimização de custos e ajuste de desempenho
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão sólida de IA e aprendizado de máquina
- Experiência com programação em Python
- Familiaridade com modelos de linguagem grande (LLMs) e processamento de linguagem natural (NLP)
Público-Alvo
- Engenheiros de IA
- Desenvolvedores de software empresarial
- Líderes de negócios
21 Horas
