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 Duração 21 horas (3 dias)

Programa do Curso

Introdução aos Sistemas de Tradução com LLMs

  • Compreensão da tradução automática neural (NMT) e suas limitações
  • Visão geral das arquiteturas de LLMs e suas capacidades de tradução
  • Comparação entre MT tradicional e tradução baseada em LLMs

Trabalhando com LLMs Proprietários e de Código Aberto

  • Utilização de modelos OpenAI, Deepseek, Qwen e Mistral para tradução
  • Compromissos entre desempenho e latência
  • Seleção do modelo adequado para seu fluxo de trabalho

Construção de Pipelines de Tradução com LangChain

  • Princípios de design de pipelines para tradução com LLMs
  • Implementação de uma cadeia de tradução com LangChain
  • Gerenciamento de janelas de contexto e uso de tokens

Automação de Fluxos de Trabalho de Tradução

  • Agendamento de tarefas de tradução usando Python e ferramentas de automação
  • Processamento de lotes multilíngues
  • Integração com sistemas de gerenciamento de localização

Melhoria da Qualidade da Tradução

  • Engenharia de prompts para tradução com consciência de contexto
  • Automação de pós-edição e design com intervenção humana (human-in-the-loop)
  • Estratégias de ajuste fino (fine-tuning) para tradução específica de domínio

Avaliação e Monitoramento de Pipelines de Tradução

  • Estimação automática de qualidade (AQE) e avaliação de pontuação BLEU
  • Registros (logging), análise de dados e observabilidade de pipelines
  • Tratamento de erros e mecanismos de contingência (fallback)

Escala e Implantação de Sistemas de Tradução

  • Implantação em nuvem com Docker e frameworks serverless
  • Balanceamento de carga e processamento paralelo para tradução em grande escala
  • Considerações sobre segurança, conformidade e privacidade de dados

Integração de Pipelines de Tradução na Infraestrutura Corporativa

  • Conexão de APIs de tradução com plataformas CMS, ERP e L10n
  • Gerenciamento de custos e desempenho em escala
  • Governança e fluxos de trabalho de aprovação para localização corporativa

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento de 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

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