Cursos de Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs) em Setúbal
Os cursos ao vivo de Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs), ministrados por formadores e disponíveis online ou presencialmente, demonstram, através de práticas interativas ehands-on, como utilizar Modelos de Linguagem Pequenos para processar eficientemente a linguagem natural em dispositivos com recursos limitados.
A formação em SLMs está disponível como "formação ao vivo online" ou "formação ao vivo presencial". A formação ao vivo online (também designada por "formação ao vivo remota") é realizada através de um ambiente de área de trabalho remota interativo. A formação ao vivo presencial pode ser realizada localmente nas instalações do cliente em Setúbal ou nos centros de formação corporativa da NobleProg em <loc>.
Situado em pleno centro da cidade, este hotel combina decoração contemporânea com modernidade e conforto, num local belíssimo rodeado de praias e natureza. As principais atrações de Setúbal ficam a uma distância muito curta, possibilitando uma estadia com descanso e diversão.
Esta formação ao vivo, ministrada por um formador em Setúbal (online ou presencial), dirige-se a planeadores urbanos, administradores municipais e developers de soluções para cidades inteligentes com nível intermédio, que pretendem implementar Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs) em projetos de cidades inteligentes para melhorar a qualidade de vida urbana.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender a aplicação dos SLMs nas cidades inteligentes.
Integrar SLMs com conjuntos de dados urbanos para otimizar a tomada de decisões.
Desenvolver estratégias para a implementação de SLMs em sistemas de gestão urbana.
Avaliar o impacto dos SLMs na planificação urbana e nas soluções para cidades inteligentes.
Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Setúbal (online ou presencial), destina-se a tecnólogos educativos, designers instrucionais e desenvolvedores de IA na educação de nível intermédio, que pretendam integrar Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs) em plataformas educativas para aprimorar os processos de ensino e aprendizagem.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender o papel dos SLMs na tecnologia educativa.
Conceber experiências de aprendizagem orientadas por IA utilizando SLMs.
Implementar SLMs em diversos contextos educativos.
Avaliar a eficácia dos SLMs nos resultados de aprendizagem.
Esta formação ao vivo, conduzida por um formador em Setúbal (online ou presencial), destina-se a profissionais de TI com nível intermédio que pretendem implementar modelos de linguagem pequenos diretamente em dispositivos com capacidades de processamento limitadas, abrindo novas possibilidades para aplicações inovadoras em diversos setores.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os desafios e as soluções para a implementação de IA em hardware compacto.
Otimizar e comprimir modelos de IA para uma implantação eficiente no dispositivo.
Utilizar frameworks e ferramentas modernas de IA para a implementação de modelos em dispositivos locais.
Conceber e desenvolver aplicações de IA em tempo real para dispositivos móveis e IoT.
Avaliar e garantir a segurança e a privacidade dos sistemas de IA em dispositivos locais.
Esta formação ao vivo, com formador em Setúbal (online ou presencial), destina-se a engenheiros de machine learning de nível avançado e investigadores de IA que pretendam desenvolver soluções de IA energeticamente eficientes através de pequenos modelos de linguagem, que sejam ao mesmo tempo poderosos e ambientalmente sustentáveis.
No final desta formação, os participantes estarão aptos a:
Compreender o impacto da IA no consumo de energia e no ambiente.
Aplicar técnicas de compressão e otimização de modelos para reduzir o tamanho e o consumo de energia dos modelos de IA.
Utilizar hardware e frameworks de software energeticamente eficientes para a implementação de IA.
Implementar boas práticas para o desenvolvimento sustentável de IA.
Promover e contribuir para práticas sustentáveis na indústria de IA.
Esta formação ao vivo, com instrutor, em Setúbal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados de nível intermédio, pesquisadores de machine learning e IA que pretendam criar experiências conversacionais envolventes e eficientes, impulsionadas por IA, utilizando modelos linguísticos pequenos.
Ao término desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos da IA conversacional e o papel dos SLMs.
Conceber e implementar interações com IA centradas no utilizador.
Desenvolver e treinar SLMs para aplicações interativas.
Avaliar e melhorar a eficácia da comunicação humano-IA através de métricas adequadas.
Implantar interfaces conversacionais baseadas em IA, escaláveis e éticas, em cenários do mundo real.
Este curso de formação ao vivo, conduzido por um instrutor em Setúbal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e engenheiros de machine learning de nível intermédio que pretendam criar e aplicar pequenos modelos de linguagem (SLMs) especializados em domínios específicos, como o jurídico, o médico e o técnico.
Na conclusão desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender a importância e a aplicação de modelos de linguagem específicos de domínio.
Selecionar e pré-processar conjuntos de dados especializados para a formação dos modelos.
Formar e ajustar fino (fine-tuning) modelos de linguagem para aplicações específicas de domínio.
Avaliar e fazer o benchmark de modelos utilizando métricas relevantes para o domínio.
Implantar modelos de linguagem específicos de domínio em cenários do mundo real.
Esta formação ao vivo, com instrutor, em Setúbal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e desenvolvedores de nível iniciante a intermédio que desejam implementar e aproveitar os Modelos de Linguagem Pequenos em diversas aplicações.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender a arquitetura e a funcionalidade dos Modelos de Linguagem Pequenos.
Implementar SLMs para tarefas como geração de texto e análise de sentimento.
Otimizar e ajustar finamente (fine-tune) SLMs para casos de uso específicos.
Implantar SLMs em ambientes com recursos limitados.
Avaliar e interpretar o desempenho dos SLMs em cenários do mundo real.
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