IA Generativa LLM

Os tópicos abordados no exame incluem:

• Fundamentos de machine learning e redes neurais
• Engenharia imediata
• Alinhamento
• Análise e visualização de dados
• Experimentação
• Pré-processamento de dados e engenharia de recursos
• Projeto de experimento
• Desenvolvimento de software
• Bibliotecas Python para LLMs
• Integração e implantação LLM

Recomendamos as seguintes atividades para se preparar para este exame.

• Generative AI Explained (curso individualizado, 2 horas, gratuito) 
• Getting Started With Deep Learning (curso individualizado, 8 horas, US$ 90)
  ou
  Fundamentals of Deep Learning (taworkshop ministrado por instrutor, 8 horas, US$ 500) 
• Fundamentals of Accelerated Data Science (taworkshop ministrado por instrutor, 8 horas, US$ 500) 
• Introduction to Transformer-Based Natural Language Processing (curso individualizado, 6 horas, US$ 30) 
• Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications (taworkshop ministrado por instrutor, 8 horas, US$ 500) 
• Rapid Application Development Using LLMs (taworkshop ministrado por instrutor, 8 horas, US$ 500) 
• Efficient Large Language Model (LLM) Customization (taworkshop ministrado por instrutor, 8 horas, US$ 500) 
• Prompt Engineering With LLaMA-2 (curso individualizado, 3 horas, US$ 30) 
• Augmenting Your LLM Using Retrieval-Augmented Generation (curso individualizado, 1 hora, gratuito)
• Construindo Agentes RAG com LLMs (curso individualizado, 8 horas, gratuito)
  or
  Building RAG Agents with LLMs (taworkshop ministrado por instrutor, 8 horas, US$ 500)

• Getting Started With Large Language Models for Enterprise Solutions (blog, 20 minutos)
• The Fast Path to Developing With LLMs (vídeo on-demand, 50 minutos)
• Running Your Own LLM (vídeo on-demand, 40 minutos)
• What Is Retrieval-Augmented Generation, aka RAG? (vídeo on-demand, 40 minutos)
• Trustworthy AI (página da web)