Aprendizagem Zero-Shot e Few-Shots: Crie modelos de IA com dados mínimos

O treinamento de modelos de IA de última geração tradicionalmente requer conjuntos de dados enormes e rotulados que são caros e demorados de coletar. As técnicas de aprendizagem zero-shot e few-shots permitem contornar esse gargalo, aproveitando modelos pré-treinados para executar novas tarefas com poucos ou nenhum dado de treinamento. Este curso apresenta os conceitos e métodos que tornam possível a IA eficiente em dados. Neste curso baseado em texto, você fará a transição dos paradigmas tradicionais de treinamento com dados pesados para o desenvolvimento de IA moderno e eficiente em dados. Você entenderá como aplicar essas técnicas a tarefas de classificação de texto e imagem do mundo real, economizando recursos computacionais e tempo de desenvolvimento. Através de explicações escritas e código walkthroughs, você vai ganhar as habilidades para implementar esses métodos em seus próprios projetos. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos e terminologia fundamentais da aprendizagem por transferência, zero-shot e few-shots. - Aplique modelos de linguagem grandes pré-treinados para classificar texto sem treinamento específico de tarefas. - Domine padrões de engenharia de prompt para orientar modelos para saídas precisas usando exemplos de poucos tiros. - Implemente a classificação de imagem zero-shot usando modelos modernos de linguagem de visão. - Explore os pipelines do Hugging Face para implantar rapidamente soluções de processamento de linguagem natural eficientes em dados. - Analise os trade-offs entre inferência de tiro zero, prompt de poucos tiros e ajuste fino do modelo completo. O curso começa com definições essenciais e conceitos básicos antes de passar para tutoriais práticos, passo a passo. Você lerá implementações de código claras e explicações conceituais que mostram como aproveitar modelos pré-treinados para tarefas personalizadas. Este curso é projetado para aspirantes a desenvolvedores de IA, analistas de dados e engenheiros de software que desejam criar aplicativos inteligentes sem conjuntos de dados massivos. Nenhuma experiência prévia com machine learning avançado é necessária, pois começamos com definições fundamentais. Comece a ler hoje para criar sistemas de IA mais inteligentes com requisitos mínimos de dados.