Cursos de Small Language Models (SLMs) for Human-AI Interactions

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados de nível iniciante a intermediário que desejam implementar e alavancar modelos de linguagem pequena em vários aplicativos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e a funcionalidade dos modelos de linguagem pequena.
• Implementar SLMs para tarefas como geração de texto e análise de sentimentos.
• Otimizar e ajustar os 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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a tecnólogos educacionais de nível intermediário, designers instrucionais e desenvolvedores de IA na educação que desejam integrar Small Language Models (SLMs) em plataformas educacionais para aprimorar os processos de ensino e aprendizagem.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos SLMs na tecnologia educacional.
• Projetar experiências de aprendizagem orientadas por IA usando SLMs.
• Implementar SLMs em vários ambientes educacionais.
• Avalie a eficácia dos SLMs nos resultados de aprendizagem.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a planejadores urbanos de nível intermediário, administradores de cidades e desenvolvedores de soluções de cidades inteligentes que desejam implementar Small Language Models (SLMs) em projetos de cidades inteligentes para melhorar a vida urbana.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a aplicação de SLMs em cidades inteligentes.
• Integrar SLMs com conjuntos de dados urbanos para melhorar a tomada de decisões.
• Desenvolver estratégias para implantar SLMs em sistemas de gestão urbana.
• Avaliar o impacto dos SLMs no planeamento urbano e nas soluções de cidades inteligentes.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário e engenheiros de aprendizado de máquina que desejam criar e aplicar pequenos modelos de linguagem adaptados a domínios específicos, como campos jurídicos, médicos e técnicos.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a importância e a aplicação de modelos de linguagem específicos do domínio.
• Curar e pré-processar conjuntos de dados especializados para treinamento de modelos.
• Treinar e ajustar modelos de linguagem para aplicações específicas de domínio.
• Avaliar e comparar modelos usando métricas relevantes para o domínio.
• Implementar modelos de linguagem específicos de um domínio em cenários reais.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de aprendizado de máquina de nível avançado e pesquisadores de IA que desejam desenvolver soluções de IA com eficiência energética com pequenos modelos de linguagem que são poderosos e ecologicamente corretos.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o impacto da IA no consumo de energia e no meio ambiente.
• Aplicar técnicas de compressão e otimização de modelos para reduzir o tamanho e o uso de energia dos modelos de IA.
• Utilize estruturas de hardware e software com eficiência energética para implantação de IA.
• Implementar as melhores práticas para o desenvolvimento sustentável da IA.
• Defender e contribuir para práticas sustentáveis no sector da IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de TI de nível intermediário que desejam implantar pequenos modelos de linguagem diretamente em dispositivos com recursos de processamento limitados, abrindo possibilidades para aplicativos inovadores em vários setores.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios e soluções para implementar a IA em hardware compacto.
• Otimize e comprima modelos de IA para uma implantação eficiente no dispositivo.
• Utilize estruturas e ferramentas modernas de IA para implementação de modelos no dispositivo.
• 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 no dispositivo.