Visão Geral

Este curso apresenta os fundamentos dos Large Language Models (LLMs), fornecendo uma visão abrangente sobre os conceitos, arquiteturas, funcionamento e aplicações dos modelos de linguagem que impulsionam a Inteligência Artificial Generativa moderna. O participante aprenderá como os LLMs são construídos, treinados e utilizados em ambientes corporativos, além de compreender suas capacidades, limitações, desafios e principais casos de uso em diferentes setores da economia.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os conceitos fundamentais dos Large Language Models
• Entender como os LLMs são treinados, ajustados e utilizados em aplicações reais
• Identificar capacidades, limitações e riscos associados aos modelos de linguagem
• Avaliar diferentes abordagens e ecossistemas de LLMs disponíveis no mercado
• Reconhecer os principais casos de uso corporativos para IA Generativa
• Aplicar conhecimentos fundamentais para avançar em estudos e projetos de IA Generativa

Publico Alvo

• Profissionais de tecnologia e inovação
• Desenvolvedores de software
• Cientistas e analistas de dados
• Arquitetos de soluções
• Gestores de tecnologia e transformação digital
• Profissionais interessados em Inteligência Artificial Generativa

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de informática e tecnologia
• Interesse em Inteligência Artificial e transformação digital
• Não é necessário conhecimento prévio em Machine Learning ou programação avançada

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Large Language Models

1. Evolution of Artificial Intelligence
2. Emergence of Generative AI
3. What are Large Language Models
4. LLM ecosystem overview
5. Business impact of LLMs
6. Current trends and future directions

Module 2: Foundations of Natural Language Processing

1. Natural Language Processing fundamentals
2. Language understanding concepts
3. Text representation techniques
4. Evolution from traditional NLP to LLMs
5. Linguistic concepts for AI
6. NLP use cases

Module 3: Transformer Architecture Fundamentals

1. Introduction to transformer models
2. Attention mechanisms
3. Self-attention concepts
4. Encoder and decoder architectures
5. Context understanding techniques
6. Transformer innovations

Module 4: Tokens, Embeddings and Context

1. Tokenization fundamentals
2. Vocabulary and token management
3. Embedding concepts
4. Semantic representations
5. Context windows
6. Meaning and similarity relationships

Module 5: LLM Training Process

1. Data collection and preparation
2. Pre-training concepts
3. Training objectives
4. Model optimization processes
5. Computational requirements
6. Challenges in large-scale training

Module 6: Fine-Tuning and Model Adaptation

1. Fine-tuning fundamentals
2. Instruction tuning concepts
3. Domain adaptation techniques
4. Alignment methodologies
5. Reinforcement learning concepts
6. Customization approaches

Module 7: LLM Inference and Reasoning

1. Inference process overview
2. Text generation mechanisms
3. Sampling strategies
4. Reasoning capabilities
5. Context management
6. Performance considerations

Module 8: Prompt Engineering Fundamentals

1. Prompt design principles
2. Prompting techniques overview
3. Zero-shot and few-shot prompting
4. Role-based prompting
5. Structured output generation
6. Prompt optimization concepts

Module 9: Enterprise Applications of LLMs

1. Conversational assistants
2. Knowledge management systems
3. Content generation platforms
4. Software development assistance
5. Customer support automation
6. Business productivity use cases

Module 10: Risks, Limitations and Responsible AI

1. Hallucinations and inaccuracies
2. Bias and fairness considerations
3. Privacy and security concerns
4. Ethical AI principles
5. Responsible AI practices
6. Governance requirements

Module 11: LLM Ecosystem and Deployment Models

1. Proprietary versus open-source models
2. Cloud-based deployment options
3. On-premises deployments
4. Multi-model strategies
5. Enterprise architecture considerations
6. Operational challenges

Module 12: LLM Fundamentals Workshop

1. Model evaluation exercises
2. Prompt experimentation activities
3. Business use case analysis
4. LLM comparison studies
5. Enterprise adoption scenarios
6. Final LLM fundamentals project