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Inteligência Artificial: Generative AI and Large Language Models

Início

1 Abril, 2024'24

Fim

17 Junho, 2024

INVESTIMENTO

€ 270 x 4

HORÁRIOS

Seg e Qua, 19h-22h

Remote

Pós-Laboral

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SOBRE O CURSO

O curso Generative AI and Large Language Models dá-te conhecimento desde os conteúdos mais teóricos sobre como funcionam os Large Language Models (LLMs) como redes neuronais, até o uso e implementação que fazemos deles no dia a dia. O programa do curso é composto por aulas teóricas e práticas, que incluem o desenvolvimento de projectos, workshops temáticos e a presença e contributo de vários profissionais convidados que vão partilhar as suas experiências e desafios

Visão geral

Aprende sobre o mundo da Inteligência Artificial

Objetivos

Preparar profissionais para a utilização e implementação de modelos de inteligência artificial. Perceber os desafios por trás deste tipo de ferramenta e perceber a estrutura global que eles seguem.

Dirigido a

Profissionais das áreas de Engenharia, Matemática Aplicada ou similares, gestores e profissionais de Marketing Digital, com perfil analítico.

Requisitos

Idade mínima de 18 anos. Formação nas áreas de Engenharia, Marketing, Desenho, Matemática Aplicada e/ou experiência em programação.

Remote Learning

Esta formação decorre em ambiente de sala de aula virtual ao vivo, via Zoom, permitindo-te interagir com tutores e formandos. Onde quer que estejas, podes aprender, questionar e receber feedback em tempo real.

Seg

19h - 22h

Ter

Qua

19h - 22h

Qui

Sex

Sab

Dom

O que inclui a formação:

60h

Aulas Práticas e Teóricas 60h

Aulas Remote Learning

Total 60h

Carga horária total da formação

Curso certificado pela DGERT

A certificação é entregue aos alunos em formato digital. Inclui a carga horária total do workshop, temáticas lecionadas e informação do tutor.

PROGRAMA DO CURSO

Inteligência Artificial: Generative AI and Large Language Models

Aprende sobre o mundo da Inteligência Artificial

1. Inteligência Artificial

Inteligência Artificial (AI) no nosso dia a dia
Diferenças entre programação tradicional e AI
Diferentes abordagens AI, técnicas e aplicações, com especial foco em soluções de Machine Learning (ML)
Principais fases do desenvolvimento de soluções de ML
Limitações e riscos (ex. Bias) de soluções de ML e como mitigá-los
O passado, o presente e o futuro do AI

2. Deep Learning

O que são Rede Neuronais e como funcionam.
Diferentes tipologias de rede
O que são modelos de Deep Learning e porque se consideram um game changer
Overview de Recurrent Neural Networks (RNNs), Long-Short Term Memory (LSTM), Convolutional Neural Networks (CNNs) e Transformers
Principais aplicações de Deep Learning
Limitações e riscos (ex. explicabilidade) de soluções de Deep Learning e como mitigá-los

3. Inteligência Artificial Generativa

Inteligência Artificial Generativa (GenAI) no nosso dia a dia
Diferenças entre AI “tradicional” e GenAI
Diferentes tipos de GenAI e principais aplicações
Principais fases de processo de criação e implementação de uma solução em GenAI
Principais riscos de soluções de GenAI (ex. toxicidade, alucinações) e como mitigá-los
Situações em que o GenAI não é uma boa solução
Soluções atuais disponíveis para uso de modelos GenAI

4. Fundamentos de NLP

O que são modelos de processamento de linguagem (NLP) e principais aplicações
Principais desafios no processamento de texto
Métodos de pré-processamento de texto (normalização, eliminação de pontuação, lemmatization, etc.)
Representação de palavras: regular expressions e embeddings
Modelos probabilísticos e Modelos classificação

5. Os LLMs como redes neuronais

Extra details on Recurrent Neural Networks (RNNs) and Long-Short Term Memory (LSTM)
Embeddings
The Attention mechanism
Transformers

6. LLMs na prática

APIs
Hugging Face

7. Estratégias para melhorar o uso de LLMs

Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Indexation, ingestion and vector databases
Fine-tunning

8. Métricas de avaliação

LLM-based metrics
Mathematics-based metrics

9. Problemas dos LLMs

Hallucinations
Token Limits

10. Ética

Impactos indesejados de sistemas de AI no nosso dia a dia.
Ética e porque nos devemos preocupar com ela.
Como garantir que somos éticos na criação de soluções de AI.
Quais os fundamentos do movimento AI Responsável.
AI Act e outras iniciativas de regulamentação de AI.

11. Projeto Final

Tutor e Equipa Pedagógica

Conhece a equipa

O tutor do workshop está disponível para orientar o desenvolvimento das tuas competências e esclarecer as tuas dúvidas. Fica a conhecê-lo.

Ariana Rodrigues

Remote Learning Manager

Roberto Vega

Data Scientist

DareData Engineering

Sofia Sobral

Remote Learning Assistant

Departamento Remote Learning

Laura Silva

Student Admissions / Pedagogical Assistant

Departamento Remote Learning

Carla Cardoso

Advanced Analytics and AI manager

FREELANCER

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ALUMNI

Estudar na EDIT.

Todos os anos, mais de mil alunos escolhem a EDIT. para investir no seu futuro. Conhece alguns dos nossos ex-alunos e fica a saber como é a formação na EDIT.

"Quanto maior for a diversificação em termos de formação base das equipas de dados, diferentes pontos de vista surgirão e ajudarão na resolução de problemas que muitas vezes demandam criatividade."

Catarina Bento

Power BI Developer @ KANTAR
Alumni / Data Science & Business Analytics

"O ponto alto é conseguirmos colocar em prática toda a teoria que nos é passada. O projeto final é sempre muito próximo do que é necessário no mercado e é sempre uma experiência interessante."

Telmo Martins

Co-Founder @ MIEW Creative Studio
Alumni / Digital Project & Process Management / UX Foundations

Perguntas frequentes

Existem pré-requisitos para este Curso?

Este Curso é certificado?

Que opções de pagamento oferecem?

As aulas são gravadas?

Ajudamos-te a escolher o curso certo

Laura Silva

Student Admissions / Pedagogical Assistant

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