Visão Geral

Curso Multimodal Foundation Models em Produção. Este curso aborda de forma prática e arquitetural a construção, adaptação, implantação e operação de Multimodal Foundation Models em ambientes de produção. O foco está em modelos que integram múltiplas modalidades — texto, imagem, áudio e vídeo — em escala industrial, cobrindo desde decisões de arquitetura e estratégias de fine-tuning eficiente até inferência otimizada, observabilidade, governança e custos. O curso conecta pesquisa de ponta com engenharia de produção, preparando o aluno para operar modelos multimodais de forma robusta, escalável e segura.

Objetivo

Após realizar este Curso Multimodal Foundation Models em Produção, você será capaz de:

• Projetar arquiteturas de sistemas baseadas em modelos multimodais
• Selecionar e adaptar modelos fundacionais multimodais
• Aplicar fine-tuning eficiente em ambientes produtivos
• Implementar pipelines de inferência multimodal escaláveis
• Monitorar desempenho, custo e qualidade de modelos em produção
• Lidar com riscos, vieses, segurança e governança de IA

Publico Alvo

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• Engenheiros de machine learning e deep learning
• Engenheiros de MLOps e plataformas de IA
• Cientistas de dados sêniores
• Arquitetos de soluções de IA
• Profissionais que atuam com LLMs e modelos multimodais em produção
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Pre-Requisitos

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• Experiência com deep learning e Transformers
• Conhecimento de modelos fundacionais
• Programação intermediária/avançada em Python
• Noções de MLOps e sistemas distribuídos
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Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Multimodal Foundation Models Overview

1. Definition and characteristics of multimodal foundation models
2. Modalities and joint representations
3. Model families and architectural patterns
4. Research vs production gap

Module 2: System Architecture for Multimodal AI

1. End-to-end multimodal pipelines
2. Data ingestion and preprocessing
3. Online vs batch inference
4. Latency, throughput and cost trade-offs

Module 3: Model Selection and Adaptation

1. Open-source vs proprietary multimodal models
2. Fine-tuning strategies
3. Parameter-efficient fine-tuning (PEFT)
4. Prompting and adapters in production

Module 4: Multimodal Inference at Scale

1. Model serving architectures
2. GPU and accelerator utilization
3. Batching and caching strategies
4. Streaming multimodal inference

Module 5: Retrieval-Augmented Multimodal Systems

1. Multimodal embeddings and indexing
2. Vector databases for multimodal data
3. Multimodal RAG architectures
4. Grounding and hallucination mitigation

Module 6: Evaluation and Observability

1. Offline and online evaluation
2. Multimodal metrics and benchmarks
3. Monitoring quality and drift
4. Logging, tracing and feedback loops

Module 7: Reliability, Security and Governance

1. Model robustness and failure modes
2. Bias and fairness in multimodal models
3. Security, privacy and data leakage
4. Compliance and responsible AI

Module 8: Cost Optimization and Operations

1. Cost modeling for multimodal inference
2. Model compression and quantization
3. Autoscaling and capacity planning
4. Incident response and continuous improvement