Cursos de LLMs in Multimodal Applications
A integração de diferentes tipos de dados, como texto, imagem e áudio, representa a vanguarda das aplicações LLM, permitindo sistemas de IA mais abrangentes e conscientes do contexto.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores de software que desejam aplicar Large Language Models (LLMs) a dados multimodais para aplicativos avançados de IA.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os princípios da aprendizagem multimodal com LLMs.
- Implementar LLMs para processar e analisar dados de texto, imagem e áudio.
- Desenvolver aplicações que aproveitem os pontos fortes da integração de dados multimodais.
- Avaliar o desempenho de sistemas LLM multimodais.
Formato do curso
- Palestra e discussão interactiva.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
Programa do Curso
Introdução à aprendizagem multimodal
- Panorama da IA multimodal
- Desafios no processamento de dados multimodais
- Vantagens dos LLM multimodais
Compreender os grandes modelos de linguagem
- Arquitetura dos LLMs mais avançados
- Treinar LLMs com dados multimodais
- Estudos de casos: Aplicações multimodais de LLM bem sucedidas
Processamento de dados multimodais
- Técnicas de pré-processamento de dados para texto, imagem e áudio
- Extração de características e aprendizagem de representação
- Integração de dados multimodais em LLMs
Desenvolvimento de aplicações LLM multimodais
- Conceção de interfaces de utilizador para interação multimodal
- LLMs em assistentes virtuais e chatbots
- Criar experiências imersivas com LLMs
Avaliação e otimização de sistemas multimodais
- Métricas de desempenho para LLMs multimodais
- Estratégias de otimização para uma melhor precisão e eficiência
- Abordagem de preconceito e justiça em sistemas multimodais
Laboratório prático: Criar um projeto de LLM multimodal
- Configurar um conjunto de dados multimodal
- Implementação de uma LLM multimodal para um caso de utilização específico
- Testar e aperfeiçoar o sistema
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento da aprendizagem automática e das redes neuronais
- Experiência em programação Python
- Familiaridade com o pré-processamento de dados para vários tipos de dados (texto, imagem, áudio)
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Engenheiros de aprendizagem automática
- Programadores de software
- Investigadores que se dedicam à IA e ao processamento de linguagem natural
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projetar e implementar fluxos de trabalho complexos usando a interface de programação visual do n8n.
- Integrar recursos de IA em fluxos de trabalho usando LangChain.
- Crie chatbots personalizados e assistentes virtuais para vários casos de uso.
- Efetuar análise e processamento de dados avançados com agentes de IA.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos básicos da integração de APIs com LangChain.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
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- Integrar modelos de IA em fluxos de trabalho corporativos seguros.
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No final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Compreender os princípios de aprendizagem e tradução multilíngue com LLMs.
- Implementar LLMs para traduzir conteúdos entre várias línguas.
- Criar e gerir conjuntos de dados multilingues para treinar LLMs.
- Desenvolver estratégias para manter a consistência e a qualidade da tradução.
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14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam implantar, otimizar e integrar LLMs usando Ollama.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar e implantar LLMs usando Ollama.
- Otimizar modelos de IA para desempenho e eficiência.
- Aproveite a aceleração GPU para melhorar as velocidades de inferência.
- Integrar Ollama em fluxos de trabalho e aplicativos.
- Monitorizar e manter o desempenho do modelo de IA ao longo do tempo.
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21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de IA de nível avançado e formuladores de políticas que desejam explorar as implicações éticas do desenvolvimento de IA e aprender como aplicar diretrizes éticas ao construir soluções de IA com LangChain.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Identificar as principais questões éticas no desenvolvimento de IA com LangChain.
- Compreender o impacto da IA na sociedade e nos processos de tomada de decisão.
- Desenvolver estratégias para construir sistemas de IA justos e transparentes.
- Implementar diretrizes éticas de IA em projectos baseados em LangChain.
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7 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais e eticistas de IA de nível intermediário, cientistas e engenheiros de dados e formuladores de políticas e partes interessadas que desejam entender e navegar no cenário ético dos LLMs.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Identificar questões e desafios éticos associados aos LLMs.
- Aplicar quadros e princípios éticos à implementação de programas de aprendizagem ao longo da vida.
- Avaliar o impacto social dos LLMs e mitigar os riscos potenciais.
- Desenvolver estratégias para o desenvolvimento e utilização responsáveis da IA.
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14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores da Web de nível intermediário e designers de UX que desejam aproveitar o LangChain para criar aplicativos da Web intuitivos e fáceis de usar.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos fundamentais de LangChain e o seu papel na melhoria da experiência do utilizador da Web.
- Implementar LangChain em aplicativos da web para criar interfaces dinâmicas e responsivas.
- Integrar APIs em aplicativos da Web para melhorar a interatividade e o envolvimento do usuário.
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14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam ajustar e personalizar modelos de IA em Ollama para desempenho aprimorado e aplicativos específicos de domínio.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar um ambiente eficiente para modelos de IA de ajuste fino em Ollama.
- Preparar conjuntos de dados para ajuste fino supervisionado e aprendizado por reforço.
- Otimizar modelos de IA para desempenho, precisão e eficiência.
- Implementar modelos personalizados em ambientes de produção.
- Avaliar as melhorias do modelo e garantir a robustez.
LangChain: Building AI-Powered Applications
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e engenheiros de software que desejam criar aplicativos alimentados por IA usando a estrutura LangChain .
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os fundamentos do LangChain e seus componentes.
- Integrar o LangChain com grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-4.
- Crie aplicativos modulares de IA usando o LangChain.
- Solucionar problemas comuns em aplicações LangChain.
Integrating LangChain with Cloud Services
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de dados de nível avançado e DevOps profissionais que desejam aproveitar os recursos de LangChain integrando-o a vários serviços em nuvem.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Integrar LangChain com as principais plataformas de nuvem, como AWS, Azure e Go ogle Cloud.
- Utilizar APIs e serviços baseados em nuvem para aprimorar os aplicativos alimentados por LangChain.
- Escalar e implantar agentes de conversação na nuvem para interação em tempo real.
- Implementar as melhores práticas de monitorização e segurança em ambientes de nuvem.
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de dados de nível intermediário que desejam usar LangChain para aprimorar seus recursos de análise e visualização de dados.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Automatizar a recuperação e limpeza de dados usando LangChain.
- Conduzir análises avançadas de dados usando Python e LangChain.
- Criar visualizações com Matplotlib e outras bibliotecas Python integradas com LangChain.
- Aproveitar LangChain para gerar percepções de linguagem natural a partir da análise de dados.
LangChain Fundamentals
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário e engenheiros de software que desejam aprender os principais conceitos e arquitetura do LangChain e obter as habilidades práticas para criar aplicativos alimentados por IA.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os princípios fundamentais do LangChain.
- Configurar e configurar o ambiente LangChain.
- Entenda a arquitetura e como o LangChain interage com grandes modelos de linguagem (LLMs).
- Desenvolver aplicações simples utilizando o LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam instalar, configurar e usar Ollama para executar modelos de IA em suas máquinas locais.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos do Ollama e seus recursos.
- Configurar Ollama para executar modelos locais de IA.
- Implantar e interagir com LLMs usando Ollama.
- Otimizar o desempenho e o uso de recursos para cargas de trabalho de IA.
- Explorar casos de uso para implantação de IA local em vários setores.