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Programa do Curso
Introdução aos Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs)
- Visão geral dos modelos de linguagem
- Evolução dos grandes modelos para os Modelos de Linguagem Pequenos
- Arquitetura e design dos SLMs
- Vantagens e limitações dos SLMs
Fundamentos Técnicos
- Compreensão das redes neurais e parâmetros
- Processos de treinamento para SLMs
- Requisitos de dados e otimização de modelos
- Métricas de avaliação para modelos de linguagem
SLMs no Processamento de Linguagem Natural
- Geração de texto com SLMs
- Tradução e localização de idiomas
- Análise de sentimento e classificação de texto
- Perguntas e respostas e chatbots
Aplicações do Mundo Real dos SLMs
- Aplicativos móveis: Processamento de linguagem no dispositivo
- Sistemas embarcados: SLMs em dispositivos IoT
- IA que preserva a privacidade: Processamento local de dados
- Computação de borda: SLMs em ambientes de baixa latência
Estudos de Caso
- Análise de implantações bem-sucedidas de SLMs
- Aplicações específicas por setor (Saúde, Finanças, etc.)
- Estudo comparativo: SLMs versus grandes modelos em produção
Direções Futuras
- Tendências de pesquisa em SLMs
- Desafios na escalabilidade e implantação
- Considerações éticas e IA responsável
- O caminho à frente: SLMs de próxima geração
Workshops Práticos
- Criação de um SLM simples para geração de texto
- Integração de SLMs em aplicativos móveis
- Ajuste de SLMs para tarefas específicas
- Análise de desempenho e interpretabilidade do modelo
Projeto Final
- Identificação de um espaço de problemas para aplicação de SLM
- Design e implementação de uma solução com SLM
- Testes e iterações no modelo
- Apresentação do projeto e resultados
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento básico de conceitos de aprendizado de máquina
- Familiaridade com programação em Python
- Conhecimento sobre redes neurais e aprendizado profundo
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Desenvolvedores de software
- Afinados por IA
14 Horas