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Programa do Curso

Introdução ao Aprendizado Multimodal

  • Visão geral da IA multimodal.
  • Desafios no processamento de dados multimodais.
  • Vantagens dos LLMs multimodais.

Compreendendo Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)

  • Arquitetura dos LLMs de última geração.
  • Treinamento de LLMs com dados multimodais.
  • Casos de sucesso: aplicações bem-sucedidas de LLMs multimodais.

Processando Dados Multimodais

  • Técnicas de pré-processamento de dados para texto, imagem e áudio.
  • Extração de características e aprendizado de representação.
  • Integração de dados multimodais em LLMs.

Desenvolvendo Aplicações de LLMs Multimodais

  • Design de interfaces de usuário para interação multimodal.
  • Uso de LLMs em assistentes virtuais e chatbots.
  • Criação de experiências imersivas com LLMs.

Avaliando e Otimizando Sistemas Multimodais

  • Métricas de desempenho para LLMs multimodais.
  • Estratégias de otimização para melhorar a precisão e a eficiência.
  • Abordagem do viés e da justiça em sistemas multimodais.

Laboratório Prático: Desenvolvendo um Projeto com LLM Multimodal

  • Configuração de um conjunto de dados multimodais.
  • Implementação de um LLM multimodal para um caso de uso específico.
  • Testes e refinamento do sistema.

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico sobre machine learning e redes neurais.
  • Experiência com programação em Python.
  • Conhecimento prévio de técnicas de pré-processamento de dados (texto, imagem, áudio).

Público-alvo

  • Cientistas de dados.
  • Engenheiros de machine learning.
  • Desenvolvedores de software.
  • Pesquisadores especializados em IA e processamento de linguagem natural (PLN).
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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