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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução aos Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs)

  • Visão geral dos modelos de linguagem
  • Evolução dos grandes para os Modelos de Linguagem Pequenos
  • Arquitetura e design dos SLMs
  • Vantagens e limitações dos SLMs

Fundamentos Técnicos

  • Compreensão de redes neuronais e parâmetros
  • Processos de treinamento para SLMs
  • Requisitos de dados e otimização de modelos
  • Métricas de avaliação para modelos de linguagem

SLMs no Processamento de Linguagem Natural

  • Geração de texto com SLMs
  • Tradução e localização de linguagem
  • Análise de sentimento e classificação de texto
  • Resposta a perguntas e chatbots

Aplicações do Mundo Real de SLMs

  • Aplicações móveis: Processamento de linguagem no dispositivo
  • Sistemas embutidos: SLMs em dispositivos IoT
  • IA com preservação de privacidade: Processamento local de dados
  • Computação de borda (edge computing): SLMs em ambientes de baixa latência

Estudos de Caso

  • Análise de implementações bem-sucedidas de SLMs
  • Aplicações específicas do setor (Saúde, Finanças, etc.)
  • Estudo comparativo: SLMs vs. modelos grandes em produção

Direções Futuras

  • Tendências de pesquisa em SLMs
  • Desafios na escala e implantação
  • Considerações éticas e IA responsável
  • O caminho à frente: SLMs de próxima geração

Workshops Práticos

  • Construção de um SLM simples para geração de texto
  • Integração de SLMs em aplicativos móveis
  • Ajuste fino (fine-tuning) de SLMs para tarefas específicas
  • Análise de desempenho e interpretabilidade de modelos

Projeto Final

  • Identificação de um espaço de problemas para aplicação de SLM
  • Design e implementação de uma solução com SLM
  • Teste e iteração do modelo
  • Apresentação do projeto e resultados

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão básica dos conceitos de machine learning
  • Familiaridade com programação em Python
  • Conhecimento de redes neuronais e deep learning

Público-Alvo

  • Cientistas de dados
  • Desenvolvedores de software
  • Entusiastas de IA

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