Visão Geral

Este Curso Generative AI Engineering, oferece uma visão geral abrangente da Engenharia de IA Generativa, desde os fundamentos até a aplicação. Você aprenderá como integrar LLMs (Large Language Models) em seus aplicativos de IA, bem como as etapas necessárias para garantir que seus aplicativos sejam seguros e privados. 

Aprenda os fundamentos da Inteligência Artificial Gerativa (IA), suas aplicações e as técnicas usadas para desenvolver e projetar esses sistemas. Este curso ensina os participantes como construir e avaliar modelos de IA generativa para uma variedade de tarefas, como geração de texto, síntese de imagens e composição musical.

Objetivo

Após realizar este Curso Generative AI Engineering você será capaz de:

• Compreenda os fundamentos da IA ​​generativa e suas aplicações
• Aprenda sobre diferentes técnicas e algoritmos usados ​​em IA generativa
• Desenvolver habilidades para projetar e implementar modelos generativos de IA
• Obtenha proficiência na avaliação e otimização de modelos generativos de IA
• Aplique modelos generativos de IA a problemas do mundo real

Publico Alvo

• Programadores, engenheiros de software, cientistas da computação, cientistas de dados, engenheiros de dados, analistas de dados.

Pre-Requisitos

• Experiência anterior em desenvolvimento Python
• Dados principais
• Cloud

Materiais

Conteúdo Programatico

• Introduction
  1. Definition of LLMs (Large Language Models)
  2. Importance of LLMs in software engineering and data engineering
  3. Overview of the application of LLMs in software tools, data pipelines, and chatbots

Fine-tuning LLMs for software and data engineering tasks

1. Understanding the training process
2. Pretraining
3. Fine-tuning
4. Selecting appropriate datasets
5. Domain-specific data (software engineering, data engineering)
6. Data quality and diversity
7. Techniques for fine-tuning
8. Transfer learning
9. Adaptive learning rates
10. Regularization techniques
11. Evaluating model performance
12. Metrics for evaluation
13. Identifying overfitting and underfitting

Integration of LLMs into existing software and data engineering tools

1. Identifying suitable tools for LLM integration
2. Integrated development environments (IDEs)
3. Data processing and analysis tools
4. Workflow automation platforms
5. Adapting LLMs to specific tasks
6. Task-specific fine-tuning
7. Interface design
8. Ensuring seamless interaction
9. API integration
10. Data flow management

Integrating LLMs into chatbot applications for software and data engineering use cases

1. Chatbot architectures
2. Retrieval-based chatbots
3. Generative chatbots
4. Enhancing chatbot performance with LLMs
5. Natural language understanding
6. Natural language generation
7. Context-aware conversation handling
8. Personalization and customization
9. User profiling
10. Adaptation to user preferences
11. Ensuring security and privacy
12. Data protection
13. Anonymization techniques

Case studies and real-world applications in software and data engineering

1. Examples of LLM integration in existing tools
2. Successful chatbot applications using LLMs in software and data engineering contexts
3. Lessons learned from practical applications

Future perspectives and challenges for software and data engineers

1. The evolving landscape of LLMs
2. Ethical considerations
3. Potential limitations and mitigation strategies

Conclusion

1. Recap of the importance and benefits of LLMs in software engineering and data engineering
2. The future of LLMs in software tools, data pipelines, and chatbot applications