Visão Geral

Neste curso de dois dias, os participantes irão mergulhar no mundo dos grandes modelos de linguagem, com foco específico no ChatGPT. O curso cobre uma ampla gama de tópicos, desde a compreensão dos conceitos fundamentais e da história do ChatGPT e da família de modelos GPT até a exploração de suas aplicações e limitações, incluindo alternativas ao ChatGPT.

Os participantes aprenderão como usar o ChatGPT de forma segura e responsável em vários setores e casos de uso, desde tradução até engenharia de software, criação de conteúdo, análise de sentimento e resumo de texto. Eles entenderão como funciona a engenharia imediata e também trabalharão com várias APIs para tarefas populares.

Objetivo

Após concluir este Curso Secure ChatGPT, você será capaz de:

• Compreenda os principais conceitos de Large Language Models e ChatGPT, incluindo suas capacidades e aplicações.
• Compare o ChatGPT com outros modelos da família GPT, analisando seu histórico, provedores, modelos de licenciamento e aspectos de proteção de dados.
  Explore o impacto do uso do ChatGPT em diferentes setores, identificando potenciais benefícios e desafios em cada setor.
• Identifique vários casos de uso do ChatGPT, como tradução, geração e depuração de código, criação de conteúdo, resumo e análise de sentimento.
• Obtenha proficiência em prompts e técnicas de engenharia de prompts para interagir efetivamente com o ChatGPT e obter as respostas desejadas.
• Explore diferentes abordagens para a engenharia imediata, incluindo Padrão, Função, Zero-shot, Few-shot e Chain of Thoughts, e entenda seus pontos fortes e fracos.
• Analise os riscos e limitações associados ao uso do ChatGPT, com foco nos aspectos de privacidade e segurança dos dados, e aprenda como mitigar riscos potenciais.
• Projete uma arquitetura potencial para uso empresarial seguro do ChatGPT, considerando questões de privacidade e segurança.
• Compare as APIs OpenAI e Azure Cognitive Services, avalie os seus prós e contras e reveja os modelos existentes disponíveis através destas APIs.
• Implemente exemplos de Python para tarefas populares usando a API OpenAI, ganhando experiência prática no trabalho programático com ChatGPT.
• Crie um aplicativo Python que aproveite a API ChatGPT para converter notas de reuniões em resumos, aplicando o conhecimento adquirido durante o curso.
• Aprenda como implementar técnicas de anonimato e mascaramento em Python para proteger informações confidenciais ao usar ChatGPT.
• Desenvolva um módulo de anonimato dentro de uma conexão ChatGPT, garantindo o manuseio seguro dos dados durante as interações.
• Explore abordagens alternativas para usar a tecnologia proprietária ChatGPT, compreendendo as considerações e implicações de tais escolhas.

Publico Alvo

• Empreendedores e gerentes de produto que desejam explorar oportunidades de negócios e inovações relacionadas à PNL em diversos setores.
• Entusiastas de IA e aprendizado de máquina interessados ​​em compreender grandes modelos de linguagem, especificamente ChatGPT, e suas aplicações práticas.
• Cientistas e Analistas de Dados que buscam incorporar o ChatGPT em seus projetos e compreender os riscos e limitações potenciais.
  Desenvolvedores de software que buscam integrar o ChatGPT e suas funcionalidades em seus aplicativos de forma segura e responsável.
• Analistas de negócios e tomadores de decisão que desejam compreender o impacto potencial do ChatGPT em seu setor e explorar seus casos de uso.
• Profissionais de segurança da informação responsáveis ​​por garantir a privacidade dos dados e o uso seguro de tecnologias de IA em suas organizações.

Pre-Requisitos

• Não são necessários pré-requisitos para este curso.

Materiais

Conteúdo Programatico

1. Introduction to main concepts of Large Language Models and ChatGPT.
2. ChatGPT and GPT model family comparison: history, providers, licensing model, and data protection aspects.
3. Impact of using ChatGPT in different industries.
4. Use cases with ChatGPT: translation, code generation and debugging, content creation, summarization, sentiment analysis.
5. Prompts and prompt engineering in ChatGPT.
6. Approaches around prompt engineering: Standard, Role, Zero-shot, Few-shot, Chain of Thoughts.
7. Risks and limitations in using ChatGPT (including data privacy and security aspects).
8. Use case: A potential architecture for enterprise secure usage of ChatGPT.
9. Using the OpenAI and Azure Cognitive Services APIs: pros and cons, review of existing models.
10. Python examples of doing popular tasks using OpenAI API.
11. Exercise: Implementing a python app that converts meeting notes to summary using ChatGPT API.
12. How to implement anonymization and masking in Python.
13. Exercise: Implement an anonymization module in a ChatGPT connection.
14. Alternatives in using proprietary ChatGPT technology.