Artificial Intelligence

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.

Sung KimDeepLearning.AI

Este curso oferece uma compreensão abrangente do pré-treinamento de grandes modelos de linguagem. Você aprenderá a preparar dados, configurar modelos e avaliar desempenho, com foco em estratégias econômicas. O curso abrange a criação de conjuntos de dados de alta qualidade, o uso da biblioteca Hugging Face e a avaliação do desempenho do modelo com tarefas de benchmark.

Sophia YangDeepLearning.AI

Neste curso, você terá acesso à coleção de modelos de código aberto e comerciais da Mistral AI, incluindo o modelo Mixtral 8x7B e o mais recente Mixtral 8x22B. Você aprenderá sobre a seleção do modelo certo para seu caso de uso e terá experiência prática com recursos como técnicas de prompt eficazes, chamadas de função, modo JSON e Geração Aumentada por Recuperação (RAG). Ao final deste curso, você estará equipado para aproveitar os principais modelos de código aberto e comerciais da Mistral AI.

Abby MorganDeepLearning.AI

Neste curso, você aprenderá a fazer prompts para vários modelos de visão, como o Segment Anything Model (SAM) da Meta, OWL-ViT e Stable Diffusion 2.0. Você explorará técnicas como geração de imagens, segmentação de imagens, detecção de objetos e in-painting. Além disso, você aprenderá a ajustar modelos de difusão usando DreamBooth e a rastrear seus experimentos com o Comet. Este curso prático é projetado para ajudá-lo a começar com prompts para modelos de visão e aprimorar suas capacidades de geração de imagens.

Sharon ZhouDeepLearning.AI

Nesta especialização, você aprenderá a entender os componentes de GAN, construir GANs básicos e avançados usando PyTorch e controlar seu GAN para construir GANs condicionais. Você comparará modelos generativos, usará o método FID para avaliar a fidelidade e diversidade dos GANs e aprenderá a detectar viés em GANs. Além disso, você explorará aplicações de GANs em aumento de dados e preservação de privacidade, e implementará Pix2Pix e CycleGAN para tradução de imagens.

Isa FulfordDeepLearning.AI

Em Construindo Sistemas com a API do ChatGPT, você aprenderá a automatizar fluxos de trabalho complexos usando chamadas em cadeia para um modelo de linguagem de grande porte. Você construirá cadeias de prompts que interagem com as conclusões de prompts anteriores, sistemas onde o código Python interage tanto com conclusões quanto com novos prompts, e um chatbot de atendimento ao cliente usando todas as técnicas deste curso. Este curso é amigável para iniciantes e inclui exemplos práticos com notebooks Jupyter integrados para experimentação contínua.

João MouraDeepLearning.AI

Neste curso, você aprenderá os princípios-chave de projetar agentes de IA eficazes e organizar uma equipe de agentes de IA para realizar tarefas complexas e de múltiplas etapas. Você aplicará esses conceitos para automatizar seis processos de negócios comuns. Ao final do curso, você terá projetado vários sistemas de agentes múltiplos para auxiliá-lo em processos de negócios comuns e estudado os princípios-chave dos sistemas de agentes de IA.

Krish NaikUdemy

Este curso oferece uma exploração detalhada da IA generativa, focando na integração dos modelos Langchain e Huggingface. Os participantes aprenderão a criar aplicações avançadas de IA, entender a arquitetura e padrões de design, e ganhar experiência prática na implantação de modelos em diversos ambientes. O curso cobre estratégias de implantação, pipelines RAG e otimização de modelos, garantindo que os alunos possam construir sistemas de IA escaláveis e confiáveis.