Curso de SLMs para Cidades Inteligentes: Planejamento Urbano e Gestão com IA

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados de nível iniciante a intermediário que desejam implementar e alavancar modelos de linguagem pequena em vários aplicativos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e a funcionalidade dos modelos de linguagem pequena.
• Implementar SLMs para tarefas como geração de texto e análise de sentimentos.
• Otimizar e ajustar os SLMs para casos de uso específicos.
• Implantar SLMs em ambientes com recursos limitados.
• Avaliar e interpretar o desempenho dos SLMs em cenários do mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a tecnólogos educacionais de nível intermediário, designers instrucionais e desenvolvedores de IA na educação que desejam integrar Small Language Models (SLMs) em plataformas educacionais para aprimorar os processos de ensino e aprendizagem.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos SLMs na tecnologia educacional.
• Projetar experiências de aprendizagem orientadas por IA usando SLMs.
• Implementar SLMs em vários ambientes educacionais.
• Avalie a eficácia dos SLMs nos resultados de aprendizagem.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário e engenheiros de aprendizado de máquina que desejam criar e aplicar pequenos modelos de linguagem adaptados a domínios específicos, como campos jurídicos, médicos e técnicos.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a importância e a aplicação de modelos de linguagem específicos do domínio.
• Curar e pré-processar conjuntos de dados especializados para treinamento de modelos.
• Treinar e ajustar modelos de linguagem para aplicações específicas de domínio.
• Avaliar e comparar modelos usando métricas relevantes para o domínio.
• Implementar modelos de linguagem específicos de um domínio em cenários reais.

Esta formação ao vivo (online ou presencial) em Brasil é direcionada a engenheiros de aprendizado de máquina avançados e pesquisadores de IA que desejam desenvolver soluções de IA eficientes energeticamente com modelos de linguagem pequenos, potentes e amigáveis ​​ao meio ambiente.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o impacto da IA no consumo de energia e no ambiente.
• Aplicar técnicas de compressão e otimização de modelos para reduzir o tamanho e o uso energético dos modelos de IA.
• Utilizar hardware e estruturas de software eficientes energeticamente para a implantação de IA.
• Implementar melhores práticas para o desenvolvimento sustentável de IA.
• Defender e contribuir para práticas sustentáveis na indústria da IA.

Esta formação ao vivo (presencial ou online), ministrada por instrutor, é voltada para cientistas de dados intermediários, pesquisadores de aprendizado de máquina e IA que desejam criar experiências conversacionais envolventes e eficientes com modelos linguísticos pequenos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da IA conversacional e o papel dos modelos linguísticos pequenos (SLMs).
• Diseñar e implementar interações centradas no usuário.
• Desenvolver e treinar SLMs para aplicações interativas.
• Avaliar e melhorar a eficácia da comunicação humano-IA usando métricas adequadas.
• Implantar interfaces conversacionais escaláveis e éticas impulsionadas por IA em cenários do mundo real.

Esta formação presencial ou online (online ou no local) é destinada a profissionais de TI intermediários que desejam implantar pequenos modelos linguísticos diretamente em dispositivos com capacidades de processamento limitadas, abrindo possibilidades para aplicações inovadoras em diversos setores.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios e soluções para a implementação de IA em hardware compacto.
• Otimizar e compactar modelos de IA para uma implantação eficiente nos dispositivos.
• Utilizar frameworks e ferramentas modernos de IA para a implementação de modelos no dispositivo.
• Projetar e desenvolver aplicações de IA em tempo real para dispositivos móveis e IoT.
• Avaliar e garantir a segurança e privacidade dos sistemas de IA nos dispositivos.