Construindo e implantando modelos de IA generativos

A transição da experimentação com prompts de IA para a implantação de modelos generativos confiáveis na produção requer uma base sólida em engenharia e arquitetura. Este curso baseado em texto preenche a lacuna entre conceitos básicos de IA e implantações de nível de produção. Você entenderá como estruturar aplicativos de IA generativos, trabalhar com modelos de linguagem grandes e modernos e implementar fluxos de trabalho de implantação robustos. Ao ler explicações claras e passo a passo e analisar trechos de código estruturados, você ganhará a confiança para criar e manter sistemas com IA. O que você vai aprender: 1. Entenda os conceitos fundamentais de IA generativa, arquiteturas de modelo e terminologia-chave. 2. Projetar sistemas de geração aumentada de recuperação (RAG) para conectar modelos com fontes de dados externas. 3. Implementar bancos de dados vetoriais para armazenar, indexar e recuperar informações semânticas de forma eficiente. 4. Dominar os princípios de engenharia de prompt e estruturas básicas de orquestração para controlar as saídas do modelo. 5. Implantar modelos generativos com segurança usando práticas básicas de MLOps, monitoramento e técnicas de avaliação. 6. Configure endpoints de API seguros para integrar recursos generativos em sistemas de software existentes. O curso começa com definições essenciais e conceitos fundamentais de IA antes de passar para tutoriais de texto estruturados sobre arquitetura RAG, bancos de dados vetoriais e pipelines de implantação. Este curso foi projetado para desenvolvedores de software, entusiastas de dados e iniciantes que desejam fazer a transição para a engenharia de IA generativa, sem necessidade de experiência avançada em aprendizado de máquina. Comece a ler hoje mesmo para criar e implantar seu primeiro aplicativo de IA generativo pronto para produção.