Programa do Curso

Introdução à Localização Empresarial com LLMs

  • Entendendo ecossistemas de localização empresarial
  • Do NMT a tradução impulsionada por LLM
  • Desafios de qualidade, governança e conformidade

Panorama dos Modelos LLM para Localização

  • Comparação dos modelos Deepseek, Qwen, Mistral e OpenAI
  • Ajuste fino e adaptação para tradução e pós-edição
  • Implantação de modelos e considerações de custo-desempenho

Arquitetura de Pipelines de Localização LLM

  • Padrões de design de sistemas para tradução baseada em LLM
  • Conectando APIs, bancos de dados e sistemas de gerenciamento de conteúdo
  • Orquestração de pipelines usando LangChain e Docker

Garantia de Qualidade Automatizada para Traduções LLM

  • Definindo métricas linguísticas (BLEU, COMET, MQM)
  • Construindo agentes de QA automatizados para validação de tradução
  • Ciclos de feedback de pós-edição e melhoria contínua

Governança e Conformidade na IA de Localização

  • Estabelecendo governança com a presença humana no loop
  • Rastreamento, logs de auditoria e controle de alterações
  • Padrões éticos e de privacidade de dados em sistemas LLM

Frameworks de Avaliação e Monitoramento

  • Monitorando o desempenho da tradução e a derivação
  • Alertas em tempo real e logs com ferramentas de código aberto
  • Implementando painéis de controle para supervisão de QA

Integração Empresarial e Automação de Workflow

  • Integrando pipelines de tradução LLM com sistemas CMS e TMS
  • Automação de workflow e agendamento de tarefas
  • Colaboração interdepartamental e controle de versão

Escalando e Segurando a Infraestrutura de Localização

  • Escalando implantações multi-modelo em nuvem e localmente
  • Segurança, gerenciamento de acesso e criptografia de dados
  • Melhores práticas de governança para adoção empresarial de LLM

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural
  • Experiência com Python ou TypeScript para integração de API
  • Familiaridade com fluxos de trabalho e ferramentas de localização empresarial

Público-Alvo

  • Engenheiros de IA e NLP
  • Gerentes de Tecnologia de Localização
  • Arquitetos de Software e Líderes de Engenharia
 21 Horas

Número de participantes


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