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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

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