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Programa do Curso
Introduction to Pre-trained Models
- O que são modelos pré-treinados?
- Benefícios da utilização de modelos pré-treinados
- Visão geral dos modelos pré-treinados populares (por exemplo, BERT, ResNet)
Compreender as arquitecturas de modelos pré-treinados
- Noções básicas de arquitetura de modelos
- Conceitos de aprendizagem por transferência e afinação
- Como são construídos e treinados os modelos pré-treinados
Configurar o ambiente
- Instalar e configurar Python e bibliotecas relevantes
- Explorar repositórios de modelos pré-treinados (por exemplo, Hugging Face)
- Carregando e testando modelos pré-treinados
Utilização prática de modelos pré-treinados
- Usando modelos pré-treinados para classificação de texto
- Aplicação de modelos pré-treinados a tarefas de reconhecimento de imagens
- Ajuste fino de modelos pré-treinados para conjuntos de dados personalizados
Implantação de modelos pré-treinados
- Exportar e salvar modelos ajustados
- Integração de modelos em aplicações
- Noções básicas de implementação de modelos em produção
Desafios e melhores práticas
- Compreender as limitações dos modelos
- Evitar o sobreajuste durante o ajuste fino
- Garantir a utilização ética dos modelos de IA
Tendências futuras em modelos pré-treinados
- Arquitecturas emergentes e respectivas aplicações
- Avanços na aprendizagem por transferência
- Explorar modelos linguísticos de grande dimensão e modelos multimodais
Resumo e próximas etapas
Requisitos
- Conhecimento básico dos conceitos de aprendizagem automática
- Familiaridade com a programação Python
- Conhecimentos básicos de tratamento de dados utilizando bibliotecas como Pandas
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Entusiastas de IA
14 Horas
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- 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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