Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Programa do Curso
Introdução aos pequenos modelos de linguagem (SLM)
- Visão geral dos modelos de linguagem
- Evolução dos modelos linguísticos grandes para os modelos linguísticos pequenos
- Arquitetura e conceção dos SLMs
- Vantagens e limitações dos SLMs
Fundamentos técnicos
- Compreensão das redes neuronais e dos parâmetros
- Processos de treino 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 idiomas
- Análise de sentimentos e classificação de textos
- Resposta a perguntas e chatbots
Aplicações de SLMs no mundo real
- Aplicações móveis: Processamento linguístico no dispositivo
- Sistemas incorporados: SLMs em dispositivos IoT
- IA com preservação da privacidade: processamento local de dados
- Computação de ponta: SLMs em ambientes de baixa latência
Estudos de caso
- Análise de implementações bem sucedidas de SLMs
- Aplicações específicas do sector (cuidados de saúde, Finance, etc.)
- Estudo comparativo: SLMs vs. grandes modelos em produção
Direcções futuras
- Tendências da investigação em SLMs
- Desafios em termos de escalonamento e implantação
- Considerações éticas e IA responsável
- O caminho a seguir: SLMs de próxima geração
Workshops práticos
- Construir um SLM simples para geração de texto
- Integrar SLMs em aplicações móveis
- Afinação de SLMs para tarefas específicas
- Análise de desempenho e interpretabilidade do modelo
Projeto de conclusão
- Identificação de um espaço de problema para aplicação de SLM
- Conceber e implementar uma solução SLM
- Teste e iteração do modelo
- Apresentação do projeto e dos resultados
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento básico dos conceitos de aprendizagem automática
- Familiaridade com a programação Python
- Conhecimento de redes neurais e aprendizagem profunda
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Programadores de software
- Entusiastas de IA
14 Horas