Curso de LLMs in Multimodal Applications
A integração de diferentes tipos de dados, como texto, imagem e áudio, representa a vanguarda das aplicações LLM, permitindo sistemas de IA mais abrangentes e conscientes do contexto.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores de software que desejam aplicar Large Language Models (LLMs) a dados multimodais para aplicativos avançados de IA.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os princípios da aprendizagem multimodal com LLMs.
- Implementar LLMs para processar e analisar dados de texto, imagem e áudio.
- Desenvolver aplicações que aproveitem os pontos fortes da integração de dados multimodais.
- Avaliar o desempenho de sistemas LLM multimodais.
Formato do curso
- Palestra e discussão interactiva.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
Programa do Curso
Introdução à aprendizagem multimodal
- Panorama da IA multimodal
- Desafios no processamento de dados multimodais
- Vantagens dos LLM multimodais
Compreender os grandes modelos de linguagem
- Arquitetura dos LLMs mais avançados
- Treinar LLMs com dados multimodais
- Estudos de casos: Aplicações multimodais de LLM bem sucedidas
Processamento de dados multimodais
- Técnicas de pré-processamento de dados para texto, imagem e áudio
- Extração de características e aprendizagem de representação
- Integração de dados multimodais em LLMs
Desenvolvimento de aplicações LLM multimodais
- Conceção de interfaces de utilizador para interação multimodal
- LLMs em assistentes virtuais e chatbots
- Criar experiências imersivas com LLMs
Avaliação e otimização de sistemas multimodais
- Métricas de desempenho para LLMs multimodais
- Estratégias de otimização para uma melhor precisão e eficiência
- Abordagem de preconceito e justiça em sistemas multimodais
Laboratório prático: Criar um projeto de LLM multimodal
- Configurar um conjunto de dados multimodal
- Implementação de uma LLM multimodal para um caso de utilização específico
- Testar e aperfeiçoar o sistema
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento da aprendizagem automática e das redes neuronais
- Experiência em programação Python
- Familiaridade com o pré-processamento de dados para vários tipos de dados (texto, imagem, áudio)
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Engenheiros de aprendizagem automática
- Programadores de software
- Investigadores que se dedicam à IA e ao processamento de linguagem natural
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- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os recursos e casos de uso do Claude AI.
- Configure e interaja com o Claude AI de forma eficaz.
- Automatize os fluxos de trabalho de negócios com a IA de conversação.
- Melhore o envolvimento e o suporte do cliente usando soluções orientadas por IA.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os fundamentos do LangChain e seus componentes.
- Integrar o LangChain com grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-4.
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- Solucionar problemas comuns em aplicações LangChain.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos do Ollama e seus recursos.
- Configurar Ollama para executar modelos locais de IA.
- Implantar e interagir com LLMs usando Ollama.
- Otimizar o desempenho e o uso de recursos para cargas de trabalho de IA.
- Explorar casos de uso para implantação de IA local em vários setores.