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O curso Fundamentos Técnicos de LLMs é uma jornada prática e acessível pelos pilares que sustentam os grandes modelos de linguagem — os LLMs. Criado para quem quer entender como essas inteligências realmente funcionam, ele explora desde a arquitetura dos Transformers, baseados no paper histórico “Attention is All You Need”, até as inovações mais recentes como o DeepSeek.

Você vai aprender como os mecanismos de atenção e self-attention permitem que modelos entendam contexto e relevância entre palavras, a estrutura encoder-decoder, camadas multi-cabeças e conexões residuais que tornam o aprendizado eficiente e escalável. Tudo é mostrado de forma didática, com exemplos em Jupyter Notebook, para visualizar o que acontece por trás das respostas de um LLM.

O curso também aborda o treinamento de modelos, destacando a importância da preparação de dados, tokenização, inicialização de pesos e técnicas de regularização, como dropout e early stopping, para evitar overfitting. Você entenderá ainda por que ocorrem as alucinações nos modelos, como mitigá-las e quais são as boas práticas de validação e integração com ferramentas externas.

Por fim, mergulhamos no caso DeepSeek, que revolucionou o setor com eficiência computacional e uso de reinforcement learning e mixture of experts (MoE), tornando possível rodar modelos poderosos até em dispositivos locais.

Com linguagem clara, analogias simples e demonstrações passo a passo, este curso entrega uma base sólida para quem quer dominar os fundamentos da IA generativa e compreender o que realmente há por trás das ferramentas que estão transformando o mundo.