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Programa do Curso
Introdução aos LLMs de código aberto
- Visão geral de DeepSeek, Mistral, LLaMA e outros modelos de código aberto
- Como funcionam os LLMs: Transformadores, auto-atenção e treino
- Comparação entre LLMs de código aberto e modelos proprietários
Fine-Tuning e Personalizando LLMs
- Preparação de dados para ajuste fino
- Treinar e otimizar LLMs usando Hugging Face
- Avaliação do desempenho do modelo e atenuação de enviesamentos
Construir AI Agents com LLMs
- Introdução a LangChain para desenvolvimento de agentes de IA
- Conceção de fluxos de trabalho baseados em agentes com LLMs
- Memória, geração aumentada por recuperação (RAG) e execução de acções
Implementação de AI Agents baseados em LLMs
- Containerização de agentes de IA com Docker
- Integrar LLMs em aplicações empresariais
- Escalonamento de agentes de IA com serviços de nuvem e APIs
Segurança e conformidade na IA empresarial
- Considerações éticas e conformidade regulamentar
- Mitigando riscos na automação orientada por IA
- Monitorização e auditoria do comportamento do agente de IA
Estudos de caso e aplicações do mundo real
- Assistentes virtuais alimentados por LLM
- Automatização de documentos baseada em IA
- Agentes de IA personalizados para análise empresarial
Otimização e manutenção de agentes baseados em LLM
- Melhoria e atualização contínuas do modelo
- Implementação de circuitos de monitorização e feedback
- Estratégias para otimização de custos e ajuste de desempenho
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Forte compreensão da IA e da aprendizagem automática
- Experiência em programação Python
- Familiaridade com modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e processamento de linguagem natural (NLP)
Público-alvo
- Engenheiros de IA
- Programadores de software empresarial
- Líderes Business
21 Horas
Declaração de Clientes (1)
Treinador respondendo perguntas na hora.
Adrian
Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Máquina Traduzida
