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Duração 21 horas
Programa do Curso
Introdução aos Sistemas de Tradução LLM
- Compreensão da tradução automática neural (NMT) e suas limitações
- Visão geral das arquiteturas LLM e suas capacidades de tradução
- Comparação entre a TA tradicional e a tradução baseada em LLM
Trabalhando com LLMs Proprietários e de Código Aberto
- Utilização dos modelos OpenAI, Deepseek, Qwen e Mistral para tradução
- Compromissos entre desempenho e latência
- Seleção do modelo adequado para o seu fluxo de trabalho
Construindo Pipelines de Tradução com LangChain
- Princípios de design de pipelines para tradução com LLM
- Implementação de uma cadeia de tradução com LangChain
- Gestão de janelas de contexto e utilização de tokens
Automatizando Fluxos de Trabalho de Tradução
- Agendamento de tarefas de tradução usando Python e ferramentas de automação
- Gerenciamento de lotes em multilíngue
- Integração com sistemas de gestão de localização
Melhorando a Qualidade da Tradução
- Engenharia de prompts para tradução consciente do contexto
- Automação de pós-edição e design human-in-the-loop
- Estratégias de fine-tuning para tradução específica de domínio
Avaliando e Monitorando Pipelines de Tradução
- Estimação automática de qualidade (AQE) e avaliação de pontuação BLEU
- Registro, análise e observabilidade do pipeline
- Tratamento de erros e mecanismos de fallback
Escala e Implantação de Sistemas de Tradução
- Implantação na nuvem com Docker e frameworks serverless
- Balanceamento de carga e processamento paralelo para tradução em larga escala
- Considerações de segurança, conformidade e privacidade de dados
Integrando Pipelines de Tradução na Infraestrutura Empresarial
- Conectando APIs de tradução a plataformas CMS, ERP e L10n
- Gestão de custos e desempenho em escala
- Governança e fluxos de trabalho de aprovação para localização empresarial
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão da programação em Python
- Experiência com integração de APIs e automação de fluxos de trabalho
- Familiaridade com conceitos de aprendizado de máquina e modelos de linguagem
Público-Alvo
- Engenheiros de Aprendizado de Máquina
- Especialistas em Tecnologia de Localização e Tradução
- Arquitetos de Software e Líderes de Engenharia
Formação Empresarial Personalizada
Soluções de formação concebidas exclusivamente para empresas.
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- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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