Resumo Conteúdo Programático

1 – IA Generativa;
2 – Transformadores;
3 – Engenharia de “Prompting”;
4 – Treino de modelos;
5 – Ajuste fino de modelos;
6 – Avaliação de modelos;
7 – Técnicas PEFT;
8 – Aprendizagem por reforço;
9 – Aprendizagem por reforço;
10 – Otimizações de modelo para produção;
11 – Interação com aplicações;
12 – LLMs e raciocínio;
13 – Aplicações potenciadas por LLM;
14 – IA Responsável

Metodologia Formativa

O curso de LLMs: IA generativa para Engenheiros foi projetado para fornecer uma compreensão abrangente da utilização destes modelos no contexto aplicacional, de modo a tirar o maior partido desta tecnologia. Encontra-se estruturado em três módulos.

O primeiro módulo aborda temas relacionados com os casos de uso, ciclo de vida do projeto e pré-treino de modelos de linguagem. Deste modo, fornece uma base sólida para compreender e trabalhar com modelos de linguagem em larga escala, abordando desde os fundamentos teóricos até questões práticas relacionadas com a implementação de projetos de IA generativa.

O segundo módulo foca no ajuste fino e avaliação destes modelos, habilitando os formandos para a otimização do seu desempenho e apreciação da sua utilidade prática modelos em diversas aplicações e cenários. São ainda apresentadas referências e padrões de desempenho utilizados para comparar diferentes modelos e abordagens, facilitando a análise e melhoria contínua dos modelos.

Por último, o terceiro módulo estuda a aprendizagem por reforço, em particular utilizando “feedback” humano como mecanismo de treino, assim como a definição de modelos de recompensa para guiar o comportamento do modelo durante o treino. Oferece ainda uma compreensão aprofundada das aplicações avançadas de modelos de linguagem, para além da exploração das questões éticas e de responsabilidade relacionadas ao seu desenvolvimento e utilização destes modelos.