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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Introdução à Localização Empresarial com LLMs

  • Compreensão dos ecossistemas de localização empresarial
  • Da NMT à tradução impulsionada por LLM
  • Desafios de qualidade, governação e conformidade

Panorama dos Modelos LLM para Localização

  • Comparação de modelos Deepseek, Qwen, Mistral e OpenAI
  • Fine-tuning e adaptação para tradução e pós-edição
  • Implementação de modelos e considerações sobre custo-desempenho

Arquitetura de Pipelines de Localização LLM

  • Padrões de desenho de sistemas para tradução baseada em LLM
  • Ligação de APIs, bases de dados e sistemas de gestão de conteúdos
  • Orquestração de pipelines utilizando LangChain e Docker

Garantia de Qualidade Automatizada para Traduções LLM

  • Definição de métricas de qualidade linguística (BLEU, COMET, MQM)
  • Criação de agentes de QA automatizados para validação de traduções
  • Loops de feedback de pós-edição e melhoria contínua

Governação e Conformidade em IA de Localização

  • Estabelecimento de governação com intervenção humana (human-in-the-loop)
  • Monitorização, registos de auditoria e controlo de alterações
  • Padrões éticos e de privacidade de dados em sistemas LLM

Enquadramentos de Avaliação e Monitorização

  • Monitorização do desempenho e derivação (drift) das traduções
  • Alertas em tempo real e registo de logs com ferramentas open-source
  • Implementação de painéis de revisão para supervisão de QA

Integração Empresarial e Automação de Fluxos de Trabalho

  • Integração de pipelines de tradução LLM com sistemas CMS e TMS
  • Automação de fluxos de trabalho e agendamento de tarefas
  • Colaboração interdepartamental e controlo de versões

Escala e Segurança da Infraestrutura de Localização

  • Escala de implementações de múltiplos modelos na cloud e em local (on-premises)
  • Segurança, gestão de acessos e encriptação de dados
  • Boas práticas de governação para adoção de LLM em toda a empresa

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão do machine learning e do processamento de linguagem natural
  • Experiência com Python ou TypeScript para integração de APIs
  • Familiaridade com fluxos de trabalho e ferramentas de localização empresarial

Público-Alvo

  • Engenheiros de IA e PLN
  • Gerentes de Tecnologia de Localização
  • Arquitetos de Software e Líderes de Engenharia

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