Artificial Intelligence

Sharon ZhouDeepLearning.AI

Junte-se ao nosso novo curso curto, Ajuste Fino de Grandes Modelos de Linguagem! Aprenda com Sharon Zhou, Co-Fundadora e CEO da Lamini, e instrutora da Especialização em GANs e Como Funcionam os Modelos de Difusão. Quando você completar este curso, será capaz de entender quando aplicar o ajuste fino em LLMs, preparar seus dados para ajuste fino, e treinar e avaliar um LLM com seus dados. O ajuste fino permite que o modelo aprenda estilo, forma, e pode atualizar o modelo com novos conhecimentos para melhorar os resultados.

Colin MatthewsMaven

Neste curso, você dominará ferramentas de prototipagem de IA e aprenderá a construir protótipos funcionais em minutos. Você ganhará uma compreensão fundamental da arquitetura de software, aprenderá estratégias de depuração e integrará seus protótipos com plataformas populares. O curso inclui sessões ao vivo, projetos práticos e uma comunidade de apoio para garantir que você alcance seus objetivos de aprendizado.

Cecilia ZinitiMaven

Neste curso, você dominará técnicas avançadas de prompting de IA adaptadas para profissionais jurídicos. Você aprenderá como os modelos de linguagem de grande escala operam, seus pontos fortes e fracos, e como estruturar prompts para tarefas jurídicas complexas. Ao final do curso, você será capaz de construir fluxos de trabalho jurídicos repetíveis com IA, aumentando sua eficiência e precisão em tarefas jurídicas.

Harrison ChaseDeepLearning.AI

Neste curso, você explorará o cenário em rápida evolução dos LLMs e das bibliotecas que os suportam. Você aprenderá sobre novos avanços, como a capacidade de chamada de função do ChatGPT, e construirá um agente conversacional usando a LangChain Expression Language (LCEL). O curso abordará tarefas como marcação, extração, seleção de ferramentas e roteamento. Ao final do curso, você será capaz de gerar saída estruturada, usar LCEL para construir aplicações e aplicar chamadas de função a várias tarefas.

Adrian Gonzalez SanchezDeepLearning.AI

Em Construindo Seu Próprio Agente de Banco de Dados, você aprenderá a interagir com dados tabulares e bancos de dados SQL usando linguagem natural, permitindo uma análise de dados mais eficiente e acessível. Você ganhará experiência prática com o Azure OpenAI Service, implementando técnicas como Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e chamadas de função. Ao final do curso, você estará equipado com o conhecimento técnico e a experiência prática para implementar sistemas semelhantes em seus próprios projetos ou organizações, permitindo uma interação e análise de dados mais eficiente e acessível.

Manisha AroraMaven

Este curso oferece uma combinação dinâmica de expertise técnica e desafios empresariais do mundo real. Através de uma série de sessões interativas, discussões e projetos práticos, você aprenderá a escopar projetos de aprendizado de máquina de forma eficaz, liderar discussões com stakeholders, navegar por todo o fluxo de trabalho de ciência de dados desde a exploração de dados até a implantação do modelo, e comunicar insights do projeto e impacto empresarial para os stakeholders.

Josh StarmerDeepLearning.AI

Neste curso, você se aprofundará no mecanismo de atenção, um componente chave dos transformers, e aprenderá a implementá-lo usando PyTorch. Você explorará as relações entre embeddings de palavras, embeddings posicionais e atenção, e entenderá os papéis das matrizes Query, Key e Value. O curso abrange auto-atenção, auto-atenção mascarada e atenção cruzada, proporcionando uma compreensão abrangente de como esses conceitos são incorporados nos transformers. Ao final, você estará equipado com o conhecimento para construir aplicações de IA confiáveis e escaláveis.

Jay AlammarDeepLearning.AI

Neste curso, você aprenderá como funciona uma arquitetura de rede de transformadores que alimenta os LLMs. Você desenvolverá a intuição de como os LLMs processam texto e trabalhará com exemplos de código que ilustram os principais componentes da arquitetura de transformadores. Ao final deste curso, você terá uma compreensão profunda de como os LLMs processam a linguagem e será capaz de ler artigos que descrevem modelos e entender os detalhes usados para descrever essas arquiteturas.