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Programa do Curso
Introdução aos LLMs de Código Aberto
- Visão geral dos modelos DeepSeek, Mistral, LLaMA e outros modelos de código aberto
- Como os LLMs funcionam: Transformers, autoatendimento e treinamento
- Comparação entre LLMs de código aberto e modelos proprietários
Ajuste Fino e Personalização de LLMs
- Preparação de dados para ajuste fino
- Treinamento e otimização de LLMs usando Hugging Face
- Avaliação do desempenho dos modelos e mitigação de vieses
Construindo Agentes AI com LLMs
- Introdução ao LangChain para o desenvolvimento de agentes AI
- Design de fluxos de trabalho baseados em agentes com LLMs
- Memória, geração complementada por recuperação (RAG) e execução de ações
Implantação de Agentes AI Baseados em LLMs
- Containerização de agentes AI com Docker
- Integração de LLMs em aplicações empresariais
- Escalonamento de agentes AI com serviços na nuvem e APIs
Segurança e Conformidade no AI Empresarial
- Considerações éticas e conformidade regulatória
- Mitigação de riscos em automação impulsionada por IA
- Monitoramento e auditoria do comportamento dos agentes AI
Estudos de Caso e Aplicações no Mundo Real
- Assistentes virtuais impulsionadas por LLMs
- Automação de documentos impulsionada por IA
- Agentes AI personalizados para análise empresarial
Otimização e Manutenção de Agentes Baseados em LLMs
- Melhoria contínua e atualização do modelo
- Implantação de monitoramento e loops de feedback
- Estratégias para otimização de custos e ajuste de desempenho
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão sólida de IA e aprendizado de máquina
- Experiência com programação em Python
- Familiaridade com modelos de linguagem grandes (LLMs) e processamento de linguagem natural (NLP)
Público-alvo
- Engenheiros de IA
- Desenvolvedores de software corporativo
- Líderes empresariais
21 Horas
Declaração de Clientes (1)
Treinador respondendo perguntas na hora.
Adrian
Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Máquina Traduzida
