Tire suas dúvidas com a Coordenação: bi-master.contato@ele.puc-rio.br.

Nesta pós-graduação, oferecida e ministrada pelo Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada da PUC-Rio, o aluno aprenderá as técnicas mais recentes em IA generativa, grandes

modelos linguagem e aprendizado de máquina multimodal com aulas ministradas por professores especialistas na vanguarda da pesquisa em Inteligência Artificial.

- ACESSO DIRETO AOS PROFESSORES PARA TIRAR DÚVIDAS: TEM ALGUMA DÚVIDA?

- SOLICITE AULA PARTICULAR POR VÍDEO-CONFERÊNCIA COM PROFESSORES;

- AULAS AO VIVO (NÃO GRAVADAS), ONLINE, E OFICINAS PRÁTICAS;

- CURSO ATUALIZADO E APERFEIÇOADO A CADA TURMA;

- APRENDA COM QUEM FAZ ! PROFESSORES SÃO EXPERIENTES DESENVOLVEDORES DE APLICAÇÕES DE IA PARA EMPRESAS;

- NETWORKING COM ESPECIALISTAS DO MERCADO: PROFESSORES COM TÍTULO DE DOUTOR E NVIDIA E INTEL AMBASSADORS;

- GITHUB SHOWCASE: VITRINE DE CÓDIGOS DESENVOLVIDOS POR VOCÊ DURANTE O CURSO, UM CURRÍCULO COM SUA EXPERIÊNCIA EM CIÊNCIA DE DADOS;

- SOFTWARE DEPLOYMENT EXPERIENCE: VIVÊNCIA DA CIÊNCIA DE DADOS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL DESDE A INOVAÇÃO À PRODUÇÃO;

- A PRIMEIRA PÓS-GRADUAÇÃO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA E LLM DA AMÉRICA LATINA.

Alunos vão aprender a implementar modelos de linguagem de última geração, como GPT e LLaMA, do zero; comparar e contrastar diferentes modelos e abordagens para determinar a melhor configuração para tarefas de inferência; executar treinamento e inferência de modelos usando plataformas populares, como HuggingFace; projetar e executar sistemas de IA generativos em infraestrutura de computadores de alto desempenho usando ferramentas como SLURM; aplicar algoritmos e técnicas para treinar LLMs de forma eficiente com grandes conjuntos de dados, incluindo ajuste fino e aprendizado por reforço com feedback humano, aceleração em GPU, compressão de modelo para implantação e manutenção de sistema online.

Neste intenso cenário da Inteligência Artificial (IA), uma força revolucionária surgiu na forma de Large Language Models (LLMS). Não se trata apenas de uma palavra da moda, mas de uma tecnologia que nos acompanhará daqui pra frente. Sua capacidade de entender e gerar texto semelhante ao humano os colocou em evidência e agora se tornou uma das áreas de pesquisa mais relevantes.

Grandes modelos de linguagem se tornaram uma das invenções de Processamento de Linguagem Natural (PLN) mais comumente implementadas. Na última meia década, sua integração em ferramentas essenciais de processamento de linguagem natural aumentou drasticamente o desempenho dessas ferramentas, e elas entraram no discurso público em torno da inteligência artificial.

Tecnologias em rápida mudança, como a IA generativa, estão revolucionando nossos ambientes profissionais e pessoais. Este curso, a primeira especialização nessa área no país, busca auxiliar profissionais a transformar habilidades, papéis e identidades antigas em novas e prósperas através desta tecnologia.

A IA generativa representa um progresso significativo na capacidade da inteligência artificial (IA). Ao contrário do aprendizado de máquina tradicional, que funciona predominantemente com dados estruturados, a IA Generativa pode gerar saídas não estruturadas, como imagens, texto e código. Essa capacidade se alinha com as tarefas dos profissionais do conhecimento, oferecendo potencial para automatizar muitos processos de negócios, aumentar a eficiência operacional e criar novas oportunidades no cenário empresarial. As empresas precisam de uma estratégia IA Generativa clara e convincente hoje, se pretendem liderar um setor.

Este curso é uma oportunidade de explorar e entender melhor o poder transformacional da IA Generativa. O curso fornece respostas para perguntas como:

• O que é IA Generativa e por que é relevante para o seu negócio?

• Como funciona a IA Generativa?

• Quando nossa empresa deve aplicar a IA Generativa?

• Para onde a IA Generativa está indo?

Os chatbots têm uma importância significativa no contexto da inteligência artificial (IA) devido à sua capacidade de melhorar a interação entre humanos e máquinas de maneira eficiente e escalável. Os chatbots estão se tornando mais inteligentes graças a avanços contínuos na inteligência artificial, como o uso dos Large Language Models (LLMs), modelos de aprendizagem de máquina que são treinados utilizando ferramentas de aprendizado profundo (Deep Learning) em volume alto de texto de artigos, sites, livros, etc., como GPT (Generative Pre-trained Transformer), LLaMA (Large Language Model Meta AI) e outros. A facilidade de desenvolver e a diversidade de modelos pré-treinados de NLP (Natural Language Processing), disponíveis em repositórios como Hugging Face para todo tipo de tarefa, têm promovido a aplicação de chatbots por profissionais em diferentes áreas. Chatbots podem entender melhor o contexto das conversas e fornecer respostas mais precisas e relevantes em múltiplas aplicações.

Chatbots podem ser usados para fornecer suporte ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, respondendo a perguntas frequentes, solucionando problemas comuns e direcionando os clientes para recursos ou departamentos apropriados. Isso melhora a satisfação do cliente e economiza tempo e recursos das empresas. Os Chatbots podem executar tarefas rotineiras e repetitivas, como agendar reuniões, fazer reservas, fornecer informações sobre produtos e serviços, o que libera funcionários humanos para tarefas mais estratégicas e criativas. Os chatbots podem ajudar as pessoas a acessar informações rapidamente, seja sobre notícias, previsão do tempo, informações de trânsito, cotações de ações ou qualquer outra coisa, tornando a busca por informações mais conveniente. Com a IA, os chatbots podem aprender com interações passadas e fornecer respostas mais personalizadas e relevantes para os usuários, melhorando a experiência do cliente. Chatbots podem atender a um grande número de usuários simultaneamente, o que é especialmente útil para empresas que lidam com volumes significativos de consultas.

A automação de tarefas por meio de chatbots pode reduzir custos operacionais, pois menos funcionários humanos são necessários para lidar com tarefas repetitivas. Além do atendimento ao cliente, os chatbots podem ser integrados a processos internos de negócios, como gerenciamento de estoque, gerenciamento de RH e muito mais, para automatizar e agilizar operações.

O objetivo principal deste curso é preparar profissionais para construir aplicativos personalizados de IA generativa e multimodal. Os alunos vão aprender a projetar e implementar sistemas escaláveis para grandes modelos de linguagem, avaliar e escolher entre modelos existentes, fazer personalização por meio de ajuste fino e alavancar o aprendizado de máquina multimodal por meio da integração e modelagem de múltiplas modalidades comunicativas (por exemplo, áudio, imagens e vídeo).

Mais do que teoria, este programa adota uma abordagem de desenvolvimento de sistemas, fornecendo ao aluno habilidades técnicas e a capacidade de implementar e dimensionar soluções com base em suas necessidades e recursos organizacionais exclusivos. Capacitar profissionais a analisar e aprender diferentes técnicas de chatbot e Python:

- Proporcionar uma compreensão básica do processamento de linguagem natural e chatbots, incluindo conceitos fundamentais, terminologia e aplicações práticas.

- Ensinar como usar a biblioteca Hugging Face, que oferece uma ampla variedade de modelos pré-treinados para NLP, como BERT, GPT-2, RoBERTa, LLaMA, Mistral, etc., além dos modelos disponíveis por meio de API da OpenAI, como o GPT-3.5 Turbo e o GPT-4o. Os objetivos específicos podem incluir instalação, carregamento de modelos, pré-processamento de texto e geração de respostas.

- Capacitar os participantes a criar chatbots personalizados usando modelos de NLP da Hugging Face. Isso pode incluir a criação de chatbots de conversação, chatbots para tarefas específicas (como atendimento ao cliente) e chatbots de IA para fins gerais.

- Ensinar como treinar modelos de NLP personalizados usando a Hugging Face, permitindo que os alunos ajustem e adaptem modelos pré-treinados para tarefas específicas ou domínios.

- Introduzir o conceito de modelos multimodais, que integram dados estruturados, texto, imagem, áudio e vídeo em um mesmo pipeline de IA. Demonstrar aplicações práticas desses modelos em contextos reais, como assistentes visuais, análise de documentos e sistemas interativos.

- Abordar métricas e métodos para avaliar o desempenho de chatbots e modelos de NLP, incluindo a precisão das respostas, a compreensão do contexto e a eficácia geral.

- Ensinar como integrar agentes inteligentes e chatbots em sites, aplicativos móveis, redes sociais e outras plataformas para fins práticos.

- Encorajar os alunos a aplicar o conhecimento adquirido em projetos práticos, como a criação de um chatbot funcional para uma finalidade específica.

Profissionais de todas as áreas que buscam obter uma compreensão sólida de NLP, Deep Learning, Prompt Engineering, IA Generativa e a aplicação prática dessas tecnologias em chatbots, incluindo atividades práticas e projetos hands-on, para que possam construir soluções inovadoras e causar impacto em sua organização e permanecer competitivos no mercado de trabalho. Além disso, o curso fornece recursos de aprendizado, como documentação da Hugging Face e tutoriais práticos.

As aulas e oficinas semanais são transmitidas online no modo síncrono, isto é, ao vivo.
Com o objetivo de promover o networking e o contato direto com os professores, determinadas aulas serão ministradas na modalidade híbrida, isto é, presencialmente na PUC-Rio e simultaneamente online. A participação nas aulas, presencialmente ou online, fica a critério de cada aluno.
As aulas são gravadas e ficam disponíveis através da plataforma Google Education Suite para o aluno rever quando quiser. Fora do horário da aula, o aluno pode solicitar vídeo-conferências (Talks) com monitores e professores. Tudo é gravado e fica disponível, durante o curso, através da plataforma Google Education Suite. Professores e monitores também estarão acessíveis remotamente durante a semana, através da plataforma de ensino Google for Education, para ajudá-lo a cada passo.