Curso de LLMs Avançados para Tarefas de PLN
Os grandes modelos linguísticos (LLMs) são modelos de IA capazes de processar e gerar grandes volumes de dados em linguagem natural, como texto, fala e áudio. Os LLMs podem aprender os padrões e a estrutura dos seus dados de treinamento e, em seguida, gerar novos dados com características semelhantes. Os LLMs também podem realizar diversas tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PLN), como compreensão de linguagem natural (CLN), inferência de linguagem natural (ILN), construção e completamento de grafos de conhecimento, raciocínio de senso comum, geração e gerenciamento diálogos, bem como geração e entendimento multimodal.
Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados de nível intermediário, desenvolvedores de IA e entusiastas da IA que desejam utilizar LLMs para executar diversas tarefas de PLN e criar conteúdos originais e diversificados para diferentes finalidades.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Configurar um ambiente de desenvolvimento com LLMs e ferramentas essenciais.
- Executar tarefas de CLN e ILN com maestria utilizando LLMs.
- Extrair, inferir e utilizar grafos de conhecimento de forma eficaz.
- Gerar e gerenciar diálogos usando LLMs para aplicações conversacionais.
- Avaliar a qualidade e a diversidade do conteúdo gerado por LLMs e por IA generativa.
- Aplicar princípios éticos, garantindo equidade e o uso responsável dos LLMs.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Exercícios e prática intensiva.
- Implementação prática em um laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para organizar a logística.
Programa do Curso
Introdução aos LLMs e à IA Generativa
- Explorando técnicas e modelos
- Discutindo aplicações e casos de uso
- Identificando desafios e limitações
Utilização dos LLMs para Tarefas de CLN
- Análise de sentimento
- Reconhecimento de entidades nomeadas
- Extração de relações
- Análise semântica
Utilização dos LLMs para Tarefas de ILN
- Deteção de entrelaçamento lógico (entailment)
- Deteção de contradições
- Deteção de paráfrases
Utilização dos LLMs para Grafos de Conhecimento
- Extração de fatos e relações a partir do texto
- Inferência de fatos ausentes ou novos
- Uso de grafos de conhecimento em tarefas subsequentes
Utilização dos LLMs para Raciocínio de Senso Comum
- Geração de explicações, hipóteses e cenários plausíveis
- Uso de bases de conhecimento e conjuntos de dados de senso comum
- Avaliação do raciocínio de senso comum
Utilização dos LLMs para Geração de Diálogos
- Geração de diálogos com agentes conversacionais, chatbots e assistentes virtuais
- Gestão de diálogos
- Uso de conjuntos de dados e métricas de diálogo
Utilização dos LLMs para Geração Multimodal
- Geração de imagens a partir de texto
- Geração de texto a partir de imagens
- Geração de vídeos a partir de texto ou imagens
- Geração de áudio a partir de texto
- Geração de texto a partir de áudio
- Geração de modelos 3D a partir de texto ou imagens
Utilização dos LLMs para Meta-Aprendizado
- Adaptação dos LLMs a novos domínios, tarefas ou idiomas
- Aprendizado a partir de exemplos de poucos exemplos (few-shot) ou zero-shot
- Uso de conjuntos de dados e frameworks de meta-aprendizado e aprendizado por transferência
Utilização dos LLMs para Aprendizado Adversarial
- Proteção dos LLMs contra ataques maliciosos
- Deteção e mitigação de vieses e erros nos LLMs
- Uso de métodos e conjuntos de dados de aprendizado adversarial e robustez
Avaliação de LLMs e IA Generativa
- Avaliação da qualidade e diversidade do conteúdo
- Uso de métricas como Inception Score, Distância de Frechet Inception (FID) e pontuação BLEU
- Métodos de avaliação humana, como crowdsourcing e pesquisas
- Métodos de avaliação adversarial, como testes de Turing e discriminadores
Aplicação de Princípios Éticos para LLMs e IA Generativa
- Garantir equidade e responsabilidade
- Evitar mau uso e abuso
- Respeitar os direitos e a privacidade dos criadores e consumidores de conteúdo
- Promover a criatividade e a colaboração entre humanos e IA
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos básicos de IA e sua terminologia
- Experiência com programação em Python e análise de dados
- Familiaridade com frameworks de aprendizado profundo, como TensorFlow ou PyTorch
- Conhecimento dos fundamentos dos LLMs e suas aplicações
Público-Alvo
- Cientistas de dados
- Desenvolvedores de IA
- Entusiastas de IA
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- Projetar e otimizar topologias complexas do LangGraph para velocidade, custo e escalabilidade.
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Formato do Curso
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- Configurar e preparar ambientes auto-hospedados para os modelos Mistral e Devstral.
- Aplicar técnicas de ajuste fino para desempenho específico de domínios.
- Implementar versionamento, monitoramento e governança do ciclo de vida.
- Garantir segurança, conformidade e uso responsável de modelos de código aberto.
Formato do Curso
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- Exercícios práticos de auto-hospedagem e ajuste fino.
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Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho LangGraph específicos para o setor financeiro, alinhados às exigências regulatórias e de auditoria.
- Integrar padrões de dados financeiros e ontologias no estado do grafo e nas ferramentas disponíveis.
- Implementar controles de confiabilidade, segurança e intervenção humana em processos críticos.
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Formato do Curso
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- Muitos exercícios e prática guiada.
- Implementação prática em ambiente de laboratório ao vivo.
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- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
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Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Explicar os conceitos centrais do LangGraph (nós, arestas e estado) e quando utilizá-los.
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Formato do Curso
- Aula interativa e discussão facilitada.
- Laboratórios guiados e análise de código em ambiente sandbox.
- Exercícios baseados em cenários sobre design, testes e avaliação.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para providenciar os detalhes.
LangGraph na Saúde: Orquestração de Fluxos de Trabalho para Ambientes Regulamentados
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Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho de LangGraph específicos para a saúde, com foco em conformidade e auditabilidade.
- Integrar aplicações LangGraph com ontologias e padrões médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar melhores práticas de confiabilidade, rastreabilidade e explicabilidade em ambientes sensíveis.
- Implantar, monitorar e validar aplicações LangGraph em ambientes de produção da saúde.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Exercícios práticos com estudos de caso reais.
- Prática de implementação em ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
LangGraph para Aplicações Jurídicas
35 HorasLangGraph é um framework para construir aplicações de LLM multi-agentes com estado, como grafos composáveis, com estado persistente e controle preciso sobre a execução.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho específicos para LangGraph que preservem a auditabilidade e a conformidade.
- Integrar ontologias jurídicas e padrões de documentos no estado do grafo e no processamento.
- Implementar barreiras de segurança, aprovações com humanos no loop e caminhos de decisão rastreáveis.
- Implantar, monitorar e manter serviços LangGraph em produção com observabilidade e controle de custos.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
Construindo Fluxos de Trabalho Dinâmicos com LangGraph e Agentes LLM
14 HorasLangGraph é um framework para composição de fluxos de trabalho estruturados em grafos que suportam ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlável.
Esta formação prática conduzida por instrutores (online ou presencial) destina-se a engenheiros e equipes de produtos de nível intermediário que desejam combinar a lógica de grafos do LangGraph com loops de agentes LLM para construir aplicações dinâmicas e conscientes do contexto, como agentes de atendimento ao cliente, árvores de decisão e sistemas de recuperação de informações.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho baseados em grafos que coordenam agentes LLM, ferramentas e memória.
- Implementar roteamento condicional, tentativas de repetição (retries) e mecanismos de fallback para uma execução robusta.
- Integrar recuperação de dados, APIs e saídas estruturadas em loops de agentes.
- Avaliar, monitorar e fortalecer o comportamento dos agentes para garantir confiabilidade e segurança.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussões facilitadas.
- Laboratórios orientados e análise de código em um ambiente sandbox.
- Exercícios de design baseados em cenários e revisões entre colegas.
Opções de Personalização do Curso
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho de conteúdo e email estruturados em grafos com lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs e fontes de dados para personalização automatizada.
- Gerenciar estado, memória e contexto durante campanhas multifásicas.
- Avaliar, monitorar e otimizar o desempenho dos fluxos de trabalho e os resultados de entrega.
Formato do Curso
- Palestras interativas e discussões em grupo.
- Laboratórios práticos com implementação de fluxos de trabalho de email e pipelines de conteúdo.
- Exercícios baseados em cenários sobre personalização, segmentação e lógica ramificada.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
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14 HorasO Le Chat Enterprise é uma solução de ChatOps privada que oferece capacidades de IA conversacional seguras, personalizáveis e governadas para organizações, com suporte a RBAC, SSO, conectores e integrações com aplicativos corporativos.
Este treinamento presencial (online ou no local) destina-se a gerentes de produto intermediários, líderes de TI, engenheiros de solução e equipes de segurança/compliance que desejam implantar, configurar e governar o Le Chat Enterprise em ambientes corporativos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar e implantar o Le Chat Enterprise para implantações seguras.
- Habilitar controles baseados em RBAC, SSO e conformidade.
- Integrar o Le Chat com aplicativos corporativos e armazenamento de dados.
- Projetar e implementar playbooks de governança e administração para ChatOps.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e práticas.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
Arquiteturas de LLM Custo-Efetivas: Mistral em Escala (Engenharia de Desempenho e Custos)
14 HorasMistral é uma família de grandes modelos de linguagem de alto desempenho, otimizada para implantação produtiva em escala com custo-efetividade.
Este treinamento ministrado por instrutores (online ou presencial) é voltado para engenheiros de infraestrutura avançados, arquitetos de nuvem e líderes de MLOps que desejam projetar, implantar e otimizar arquiteturas baseadas no Mistral para maximizar a capacidade de processamento e minimizar os custos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Implementar padrões de implantação escaláveis para o Mistral Medium 3.
- Aplacar estratégias de batching (agrupamento), quantização e serviço eficiente.
- Otimizar os custos de inferência mantendo o desempenho.
- Projetar topologias de serviço prontas para produção para cargas de trabalho empresariais.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
Produtização de Assistentes Conversacionais com Conectores e Integrações Mistral
14 HorasA Mistral AI é uma plataforma de IA de código aberto que permite que equipes desenvolvam e integrem assistentes conversacionais em fluxos de trabalho corporativos e direcionados ao cliente.
Este treinamento presencial (online ou no local), ministrado por instrutor, destina-se a gerentes de produto e desenvolvedores full-stack e engenheiros de integração de nível iniciante a intermediário que desejam projetar, integrar e produtizar assistentes conversacionais usando conectores e integrações da Mistral.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Integrar modelos conversacionais Mistral com conectores corporativos e SaaS.
- Implementar geração ampliada por recuperação (RAG) para respostas fundamentadas.
- Projetar padrões de UX para assistentes de chat internos e externos.
- Implantar assistentes em fluxos de trabalho de produtos para casos de uso do mundo real.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Exercícios práticos de integração.
- Desenvolvimento em laboratório ao vivo de assistentes conversacionais.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
Implantações de Nível Empresarial com Mistral Medium 3
14 HorasO Mistral Medium 3 é um modelo de linguagem grande multimodal de alto desempenho, projetado para implantação em nível de produção em ambientes empresariais.
Este treinamento orientado por instrutor (online ou presencial) destina-se a engenheiros de IA/ML e arquitetos de plataforma de nível intermediário a avançado, bem como a equipes de MLOps que desejam implantar, otimizar e garantir a segurança do Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Implantar o Mistral Medium 3 usando opções via API e auto-hospedagem.
- Otimizar o desempenho da inferência e os custos.
- Implementar casos de uso multimodais com o Mistral Medium 3.
- Aplicar as melhores práticas de segurança e conformidade para ambientes empresariais.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
Mistral para IA Responsável: Privacidade, Residência de Dados e Controles Empresariais
14 HorasA Mistral AI é uma plataforma de IA aberta e pronta para o ambiente empresarial que oferece recursos para implantação de IA segura, em conformidade e responsável.
Esta formação presencial ministrada por instrutor (online ou no local) destina-se a líderes de conformidade, arquitetos de segurança e partes interessadas jurídicas/operacionais de nível intermediário que desejam implementar práticas de IA responsável com a Mistral, aproveitando mecanismos de privacidade, residência de dados e controle empresarial.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Implementar técnicas de preservação da privacidade nas implantações da Mistral.
- Aplicar estratégias de residência de dados para atender aos requisitos regulatórios.
- Configurar controles empresariais, como RBAC, SSO e registros de auditoria.
- Avaliar opções de fornecedores e modelos de implantação alinhados à conformidade.
Formato do Curso
- Palestras interativas e discussões.
- Estudos de caso e exercícios focados em conformidade.
- Implementação prática de controles de IA empresarial.
Opções de Personalização do Curso
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Aplicações Multimodais com Modelos Mistral (Visão, OCR e Compreensão de Documentos)
14 HorasOs modelos Mistral são tecnologias de IA de código aberto que agora se estendem para fluxos de trabalho multimodais, suportando tarefas de linguagem e visão para aplicações empresariais e de pesquisa.
Este treinamento ao vivo ministrado por instrutor (online ou presencial) é voltado para pesquisadores de ML de nível intermediário, engenheiros aplicados e equipes de produto que desejam construir aplicações multimodais com modelos Mistral, incluindo pipelines de OCR e compreensão de documentos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar e ajustar os modelos Mistral para tarefas multimodais.
- Implementar fluxos de trabalho de OCR e integrá-los a pipelines de PLN.
- Projetar aplicações de compreensão de documentos para casos de uso empresarial.
- Desenvolver funcionalidades de pesquisa por visão-texto e interfaces de usuário assistivas.
Formato do Curso
- Palestras interativas e discussões.
- Exercícios práticos de codificação.
- Implementação em laboratório ao vivo de pipelines multimodais.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
