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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
