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O curso Introdução a Small Language Models (SLMs) apresenta a nova geração de modelos de linguagem que está redefinindo a inteligência artificial. Enquanto os LLMs impressionam pelo tamanho, os SLMs mostram que é possível ter desempenho notável com baixo custo, rodando localmente em máquinas modestas e garantindo privacidade e autonomia sobre os dados.

Ao longo das aulas, você vai descobrir:

Fundamentos dos modelos de linguagem, entendendo a evolução de RNNs e Transformers até os modelos otimizados com poucos bilhões de parâmetros.

Diferenças entre LLMs e SLMs, e como modelos menores reduzem custos e consumo de energia sem comprometer a qualidade.

Arquiteturas modernas, como Qwen, DeepSeek, Gemma e GPT-oS, e seu equilíbrio entre eficiência, raciocínio e multimodalidade.

Ferramentas essenciais, como Hugging Face, GroqCloud e Ollama, com exemplos de instalação, integração via API e execução local.

Técnicas de compressão e otimização, como quantização, LoRA e QLoRA, que permitem treinar e ajustar modelos em GPUs pequenas ou CPUs.

Exemplos práticos, incluindo scripts de limpeza de texto, fine-tuning e inferência, prontos para uso profissional.

Com linguagem acessível e foco prático, o curso mostra como construir, ajustar e aplicar modelos locais ou em nuvem gratuita, explorando um ecossistema open source em rápida evolução.

Ideal para profissionais, estudantes e empreendedores, esta é uma introdução completa à IA eficiente: rápida, sustentável e sob seu controle.