Cursos de Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de aprendizado de máquina de nível avançado que desejam dominar técnicas de aprendizado de transferência de ponta e aplicá-las a problemas complexos do mundo real.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender conceitos e metodologias avançadas na aprendizagem por transferência.
• Implementar técnicas de adaptação específicas do domínio para modelos pré-treinados.
• Aplicar a aprendizagem contínua para gerenciar tarefas e conjuntos de dados em evolução.
• Dominar o ajuste fino de várias tarefas para melhorar o desempenho do modelo em todas as tarefas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam implantar modelos ajustados de forma confiável e eficiente.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios da implantação de modelos ajustados em produção.
• Containerizar e implantar modelos usando ferramentas como Docker e Kubernetes.
• Implementar monitoramento e registro para modelos implantados.
• Otimizar modelos para latência e escalabilidade em cenários do mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam obter habilidades práticas na personalização de modelos de IA para tarefas financeiras críticas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos do ajuste fino para aplicativos financeiros.
• Aproveite os modelos pré-treinados para tarefas específicas de domínio em finanças.
• Aplicar técnicas para deteção de fraude, avaliação de risco e geração de aconselhamento financeiro.
• Garantir a conformidade com regulamentos financeiros como GDPR e SOX.
• Implementar a segurança dos dados e práticas éticas de IA em aplicações financeiras.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam personalizar modelos pré-treinados para tarefas e conjuntos de dados específicos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios do ajuste fino e suas aplicações.
• Preparar conjuntos de dados para o ajuste fino de modelos pré-treinados.
• Ajuste fino de grandes modelos de linguagem (LLMs) para tarefas de PNL.
• Otimizar o desempenho do modelo e abordar desafios comuns.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e profissionais de IA que desejam implementar estratégias de ajuste fino para grandes modelos sem a necessidade de recursos computacionais extensos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da adaptação de baixo ranqueamento (LoRA).
• Implementar LoRA para um ajuste fino eficiente de modelos grandes.
• Otimizar o ajuste fino para ambientes com recursos limitados.
• Avaliar e implementar modelos ajustados por LoRA para aplicações práticas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam dominar o ajuste fino do modelo multimodal para soluções inovadoras de IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura de modelos multimodais como CLIP e Flamingo.
• Prepare e pré-processe conjuntos de dados multimodais de forma eficaz.
• Ajuste fino de modelos multimodais para tarefas específicas.
• Otimizar modelos para aplicações e desempenho no mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aprimorar seus projetos de PNL por meio do ajuste fino eficaz de modelos de linguagem pré-treinados.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do ajuste fino para tarefas de PNL.
• Ajustar modelos pré-treinados, como GPT, BERT e T5, para aplicações específicas de PNL.
• Otimizar os hiperparâmetros para melhorar o desempenho do modelo.
• Avaliar e implementar modelos ajustados em cenários do mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de IA de nível avançado, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores que desejam ajustar os modelos LLM DeepSeek para criar aplicativos de IA especializados adaptados a setores, domínios ou necessidades de negócios específicos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e os recursos dos modelos DeepSeek, incluindo DeepSeek -R1 e DeepSeek -V3.
• Preparar conjuntos de dados e pré-processar dados para o ajuste fino.
• Afinar o DeepSeek LLM para aplicações específicas do domínio.
• Otimizar e implementar modelos ajustados de forma eficiente.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionada a engenheiros de aprendizado de máquina de nível intermediário a avançado, desenvolvedores de IA e cientistas de dados que desejam aprender como usar o QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos para tarefas específicas e personalizações.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a teoria por trás do QLoRA e das técnicas de quantização para LLMs (Large Language Models).
• Implementar o QLoRA no ajuste fino de grandes modelos linguísticos para aplicações específicas de domínio.
• Otimizar o desempenho do ajuste fino em recursos computacionais limitados usando quantização.
• Deploy e avaliar modelos ajustados finamente em aplicações do mundo real de forma eficiente.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionada a engenheiros de aprendizado de máquina avançados e pesquisadores de IA que desejam aplicar RLHF para ajustar modelos grandes de IA com melhor desempenho, segurança e alinhamento.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as bases teóricas do RLHF e por que é essencial no desenvolvimento moderno de IA.
• Implementar modelos de recompensa baseados em feedback humano para orientar processos de aprendizado por reforço.
• Ajustar modelos grandes de linguagem usando técnicas de RLHF para alinhar as saídas com as preferências humanas.
• Aplicar as melhores práticas para escalar fluxos de trabalho de RLHF para sistemas de IA de produção.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aproveitar o poder da engenharia rápida e do aprendizado de poucos disparos para otimizar o desempenho do LLM para aplicativos do mundo real.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da engenharia de prompt e da aprendizagem de poucos disparos.
• Projetar prompts eficazes para várias tarefas de PNL.
• Aproveitar as técnicas de poucos disparos para adaptar LLMs com dados mínimos.
• Otimizar o desempenho do LLM para aplicações práticas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de aprendizado de máquina de nível iniciante a intermediário que desejam entender e aplicar técnicas de aprendizado de transferência para melhorar a eficiência e o desempenho em projetos de IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os principais conceitos e benefícios do aprendizado de transferência.
• Explore modelos pré-treinados populares e seus aplicativos.
• Realize o ajuste fino de modelos pré-treinados para tarefas personalizadas.
• Aplicar o aprendizado de transferência para resolver problemas do mundo real em PNL e visão computacional.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam refinar suas habilidades no diagnóstico e solução de desafios de ajuste fino para modelos de aprendizado de máquina.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Diagnosticar problemas como overfitting, underfitting e desequilíbrio de dados.
• Implementar estratégias para melhorar a convergência do modelo.
• Otimizar pipelines de ajuste fino para melhor desempenho.
• Depurar processos de treinamento usando ferramentas e técnicas práticas.