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Programa do Curso
Introdução aos Modelos de Linguagem Específicos de Domínio
- Panorama geral dos modelos de linguagem na inteligência artificial
- Importância da especialização nos modelos de linguagem
- Estudos de caso de modelos específicos de domínio bem-sucedidos
Curadoria e Pré-processamento de Dados
- Identificação e coleta de conjuntos de dados específicos de domínio
- Técnicas de limpeza e pré-processamento de dados
- Considerações éticas na criação de conjuntos de dados
Treinamento e Ajuste Fino (Fine-Tuning) do Modelo
- Introdução ao aprendizado por transferência e ajuste fino
- Seleção de modelos base para treinamento específico de domínio
- Técnicas para um ajuste fino eficaz
Métricas de Avaliação e Desempenho do Modelo
- Métricas para avaliação de modelos específicos de domínio
- Fazer benchmarking de modelos em tarefas específicas de domínio
- Compreensão das limitações e trade-offs envolvidos
Estratégias de Implantação
- Integração de modelos de linguagem em aplicações específicas de domínio
- Escalabilidade e manutenção dos modelos implantados
- Aprendizado contínuo e atualizações dos modelos na fase de implantação
Foco no Domínio Jurídico
- Considerações especiais para modelos de linguagem jurídicos
- Corpus formado por jurisprudência e legislação para treinamento
- Aplicações em pesquisa jurídica e análise de documentos
Foco no Domínio Médico
- Desafios no processamento de linguagem médica
- Cumprimento da HIPAA e privacidade dos dados
- Casos de uso em revisão de literatura médica e interação com pacientes
Foco no Domínio Técnico
- Jargão técnico e suas implicações para modelos de linguagem
- Colaboração com especialistas da área
- Geração de documentação técnica e comentários de código
Projeto Final e Avaliação
- Proposta do projeto e coleta inicial do conjunto de dados
- Apresentação do projeto concluído e do desempenho do modelo
- Avaliação final e feedback
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento básico dos conceitos de machine learning
- Habilidade com programação em Python
- Compreensão dos fundamentos do processamento de linguagem natural
Público-Alvo
- Cientistas de dados
- Engenheiros de machine learning
28 Horas
