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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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