Visão Geral

Curso Vision-Language Models em Profundidade. Este curso aprofunda o estudo dos Vision-Language Models (VLMs), arquiteturas capazes de aprender representações conjuntas entre visão computacional e linguagem natural. O conteúdo explora desde os fundamentos teóricos de alinhamento multimodal até arquiteturas avançadas baseadas em Transformers, estratégias de pré-treinamento em larga escala, fine-tuning eficiente e aplicações modernas como captioning, visual question answering, retrieval multimodal e modelos generativos texto-imagem. O foco está na compreensão arquitetural, matemática do alinhamento e desafios de escala e generalização.

Objetivo

Após realizar este Curso Vision-Language Models em Profundidade, você será capaz de:

• Compreender profundamente o alinhamento entre visão e linguagem
• Analisar arquiteturas modernas de Vision-Language Models
• Entender objetivos de pré-treinamento multimodal
• Projetar pipelines de fine-tuning para tarefas visuo-linguísticas
• Avaliar modelos VLM em diferentes aplicações
• Compreender limitações, vieses e desafios de escala

Publico Alvo

• Engenheiros de machine learning e deep learning
• Cientistas de dados
• Engenheiros de software interessados em IA multimodal
• Pesquisadores e arquitetos de soluções em IA

Pre-Requisitos

•  
• Python intermediário
• Fundamentos de deep learning
• Conhecimentos sólidos em Transformers
• Noções de visão computacional e NLP
•  

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Foundations of Vision-Language Learning

1. Motivation for vision-language integration
2. Historical evolution of VLMs
3. Joint representation learning
4. Multimodal alignment challenges

Module 2: Visual and Text Encoders

1. CNNs and Vision Transformers for visual encoding
2. Tokenization and text encoders
3. Shared vs dual-encoder architectures
4. Embedding normalization and projection heads

Module 3: Vision-Language Alignment Objectives

1. Contrastive learning objectives
2. Matching and ranking losses
3. Masked language and masked vision modeling
4. Cross-modal consistency constraints

Module 4: Cross-Attention Architectures

1. Encoder-only fusion models
2. Encoder-decoder fusion models
3. Cross-attention layers
4. Computational trade-offs

Module 5: Large-Scale Pretraining

1. Web-scale multimodal datasets
2. Data filtering and curation
3. Scaling laws for VLMs
4. Compute and memory considerations

Module 6: Fine-Tuning and Adaptation

1. Task-specific fine-tuning
2. Parameter-efficient fine-tuning
3. Prompt-based adaptation
4. Zero-shot and few-shot transfer

Module 7: Vision-Language Applications

1. Image captioning
2. Visual question answering
3. Multimodal retrieval
4. Grounded language understanding

Module 8: Generative Vision-Language Models

1. Text-to-image generation
2. Image editing with language
3. Multimodal diffusion models
4. Evaluation metrics for generative VLMs