Fundamentos de aprendizagem profunda: da percepção aos modelos de linguagem grandes

O aprendizado profundo evoluiu rapidamente, passando da percepção básica de imagens para a compreensão complexa da linguagem natural que impulsiona a inteligência artificial moderna. Para trabalhar com a IA de hoje, você precisa entender as arquiteturas fundamentais que tornam esses avanços possíveis. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais de aprendizagem profunda, traçando o caminho das redes neurais e modelos de percepção para arquiteturas avançadas de transformadores como BERT e GPT. \n\nO que você aprenderá:\n- Entenda os princípios básicos das redes neurais e como as máquinas processam dados visuais e sequenciais.\n- Explore a mecânica dos mecanismos de atenção e o avanço das arquiteturas de transformadores.\n - Analise as diferenças estruturais e os casos de uso para modelos baseados em codificadores, como BERT, e modelos baseado em decodificadores, como GPT.\n- Aprenda os conceitos básicos de engenharia rápida e como os modelos de linguagem modernos são adaptados para aplicações práticas.\n - Descubra como os bancos de dados vetoriais e os padrões de geração aumentada de recuperação (RAG) suportam a implantação do modelo de linguagens.\n \ nVocê começará com a terminologia essencial de aprendizado profundo e os conceito de percepção fundamental antes mecanismos de atenção, blocos de transformação e implementações modernas de modelos de linguagem de grande porte. Este curso é projetado para iniciantes que desejam construir uma compreensão conceitual forte da IA moderna sem precisar de experiência prévia em programação avançada. Comece sua jornada no mundo do aprendizado profundo e dos modelos de linguagem grandes hoje mesmo.