Cursos de Small Language Models (SLMs) for On-Device AI

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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 Brasil (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 Brasil (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 Brasil (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 Brasil (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 Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário, aprendizado de máquina e pesquisadores de IA que desejam criar experiências de conversação envolventes e eficientes baseadas em IA com pequenos modelos de linguagem.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos da IA de conversação e o papel dos SLMs.
• Projetar e implementar interações de IA centradas no usuário.
• Desenvolver e treinar SLMs para aplicativos interativos.
• Avaliar e melhorar a eficácia da comunicação humano-IA usando métricas apropriadas.
• Implementar interfaces de conversação escaláveis e éticas orientadas para a IA em cenários do mundo real.