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Curso

Modelos de linguagem:

fine-tuning e quantização para análise de sentimentos

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10h

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44

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Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Prepare conjuntos de dados realizando limpeza, balanceamento e análises exploratórias.
  • Aplique técnicas de fine tuning como LoRA e QLoRA para adaptar modelos a tarefas de sentimento.
  • Implemente estratégias de quantização (PTQ e QAT) para reduzir custo e otimizar inferência.
  • Registre e monitore experimentos e métricas utilizando MLflow.
  • Publique modelos no Hugging Face e disponibilize endpoints para consumo via API.
  • Integre o modelo em uma arquitetura modular com agentes, cache e uma interface SaaS para entrega de resultados.

Público alvo_

Profissionais, engenheiros de machine learning, cientistas de dados e desenvolvedores que desejam aprender a adaptar, otimizar e implantar modelos de linguagem para tarefas de análise de sentimentos em aplicações reais.

Michael Douglas Barbosa Araujo

Michael Douglas Barbosa Araujo

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Especialista em arquitetura de IA, com atuação em engenharia de software e inteligência artificial, dedicado à construção de arquiteturas modernas e soluções baseadas em agentes. Ao longo de sua trajetória, liderou projetos de alto impacto, incluindo a criação do primeiro agente conversacional para assessoria de investimentos. É criador do design pattern BFA, um padrão amplamente adotado no mercado para o desenvolvimento de agentes inteligentes.

Curso atualizado em 26/10/2026

Ementa

  1. Panorama e dataset do projeto

    • Configurando ambiente e dependências do projeto
    • Apresentando o panorama do projeto Scout A
    • Preparando o dataset para fine-tuning
    • Analisando a distribuição do conjunto de dados
  2. Fine-tuning com LoRA

    • Preparando o ajuste fino com LoRA
    • Configurando o ambiente de fine-tuning com LoRA
    • Configurando inferência com modelo LoRA
    • Analisando resultados do treinamento com MLflow
  3. Quantização e QLoRA na prática

    • Entendendo a quantização no QLoRA
    • Apresentando o plano de quantização e fine-tuning
    • Registrando manifesto pós-treino QLoRA
  4. Publicação de modelos no Hugging Face

    • Publicando modelos no Hugging Face
    • Publicando modelo mesclado no Hugging Face
  5. Projeto final e encerramento

    • Apresentando o harness do projeto final
    • Executando e avaliando a plataforma EscutIA

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