Cursos de Generative AI with Large Language Models (LLMs)

A IA generativa é um tipo de IA que pode criar conteúdo original, como texto, imagens, música e código. Os modelos de grande linguagem (LLM) são redes neuronais poderosas que podem processar e gerar linguagem natural;

Esta formação em direto orientada por um instrutor (no local ou remoto) destina-se a programadores de nível intermédio que pretendam aprender a utilizar a IA generativa com LLMs para várias tarefas e domínios.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

Explicar o que é a IA generativa e como funciona.
Descrever a arquitetura do transformador que alimenta os LLMs.
Utilizar leis empíricas de escalonamento para otimizar os LLMs para diferentes tarefas e restrições.
Aplicar ferramentas e métodos de última geração para treinar, afinar e implementar LLMs.
Discutir as oportunidades e os riscos da IA generativa para a sociedade e as empresas.

Formato do curso

Aula e debate interactivos.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

Para solicitar uma formação personalizada para este curso, contacte-nos para combinar.

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Programa do Curso

Introdução à IA generativa

O que é a IA generativa e qual a sua importância?
Principais tipos e técnicas de IA generativa
Principais desafios e limitações da IA generativa

Arquitetura de transformadores e LLMs

O que é um transformador e como funciona?
Principais componentes e características de um transformador
Utilizar transformadores para construir LLMs

Leis de escala e otimização

O que são leis de escala e porque é que são importantes para os LLMs?
Como é que as leis de escala se relacionam com o tamanho do modelo, o tamanho dos dados, o orçamento de computação e os requisitos de inferência?
Como podem as leis de escalonamento ajudar a otimizar o desempenho e a eficiência das LLMs?

Formação e aperfeiçoamento de LLMs

Principais etapas e desafios da formação de LLMs de raiz
Vantagens e desvantagens de afinar os LLMs para tarefas específicas
Melhores práticas e ferramentas para formar e afinar os LLM

Implementação e utilização de LLMs

Principais considerações e desafios da implantação de LLMs na produção
Casos de utilização e aplicações comuns de LLMs em vários domínios e indústrias
Integração de LLMs com outros sistemas e plataformas de IA

Ética e futuro da IA generativa

Implicações éticas e sociais da IA generativa e dos MLT
Riscos e danos potenciais da IA generativa e dos MLL, como a parcialidade, a desinformação e a manipulação
Utilização responsável e benéfica da IA generativa e dos MLT

Resumo e próximas etapas

Requisitos

Conhecimento dos conceitos de aprendizagem automática, tais como aprendizagem supervisionada e não supervisionada, funções de perda e divisão de dados Experiência em programação Python e manipulação de dados Conhecimentos básicos de redes neuronais e processamento de linguagem natural

Público

Programadores Entusiastas da aprendizagem automática

21 Horas

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Exemplos e ligações para o repositório Excel

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Máquina Traduzida

uma série de exemplos e diferentes ferramentas para verificar

Bartosz - GE HealthCare

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Máquina Traduzida

GPTs personalizados, engenharia rápida

Marcin Stezowski - GE HealthCare

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Máquina Traduzida

Perspetiva alargada

Artur - GE HealthCare

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Máquina Traduzida

Exemplos técnicos em ligação com a teoria.

Marcin - GE HealthCare

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Máquina Traduzida

Os antecedentes de Mikołaj fora das TI permitem apresentar este tópico de um ângulo diferente - muito necessário para o pessoal das TI!

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