Aplicações de Large Language Models (LLMs) na Área Médica
Este curso ensina Processamento de Linguagem Natural com LLMs aplicado à medicina, uma área que produz grandes volumes de prontuários, laudos, registros clínicos e artigos científicos. Ao longo de 8 projetos práticos, você realiza ajuste fino e Instruction Fine Tuning de modelos open source, desenvolve assistentes para análise de sintomas, sistemas de recomendação de tratamentos personalizados com SQL e LLM, Agentes de IA Multimodal para descrição de imagens médicas e aplicações clínicas com LLM e RAG. A jornada inclui ainda um módulo dedicado à avaliação da eficácia, segurança e confiabilidade dos modelos, requisito essencial antes de qualquer aplicação na área da saúde. Você domina técnicas de LLM aplicáveis à medicina e transferíveis para diferentes setores.
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Imediato
90 h/a
Prazo de Acesso
24 meses
12x no cartão
Descrição do Curso
Este é um curso de Processamento de Linguagem Natural (PLN) com a principal tecnologia de Inteligência Artificial da atualidade, os LLMs (Large Language Models), aplicado à área médica.
Este curso não apenas aborda aspectos técnicos, como a distinção entre LLMs proprietários e open-source, mas também oferece uma visão prática sobre como esses modelos podem ser aplicados em registros médicos para melhorar a eficiência e a precisão no tratamento e diagnóstico clínico.
A personalização de tratamentos usando LLMs, um dos pilares da medicina de precisão, é explorada detalhadamente, enfatizando como esses modelos podem revolucionar o cuidado ao paciente. E todos os aspectos estudados na área médica podem ser usados como referência para diversas outras áreas.
Além disso, o curso aprofunda-se na avaliação dos LLMs em aplicações médicas, fornecendo ferramentas para medir sua eficácia e confiabilidade.
Um ponto-chave é o desenvolvimento de sistemas de perguntas e respostas médicas usando LLMs, que podem transformar a maneira como profissionais de saúde e pacientes interagem com informações médicas.
O último módulo do curso foca na construção de aplicações médicas inteligentes, integrando RAG e LLMs, uma abordagem que destaca a importância da inovação e automação em processos clínicos.
O curso inclui ainda uma série de projetos práticos, como o desenvolvimento de LLMs para a geração e compreensão de texto médico, a avaliação e comparação de modelos proprietários e open-source em tarefas de PLN na área de saúde e a implementação de sistemas de extração de informações de registros médicos.
Estes projetos são essenciais para consolidar o aprendizado e desenvolver habilidades práticas.
Logbook das Principais Atividades Práticas
- Projeto 1 - Ajuste Fino de LLMs - Inteligência Artificial Para Diagnóstico Médico
- Projeto 2 - Instruction Fine-Tuning de LLM Open-Source
- Projeto 3 - Ajuste Fino de LLMs Para Compreensão e Geração de Texto a Partir de Bancos de Dados Médicos
- Projeto 4 - Criação de Assistente de IA com LLM Para Análise de Sintomas e Diagnóstico Médico
- Projeto 5 - SQL e LLM Para Sistema de Recomendação com Tratamento Personalizado Por IA
- Projeto 6 - Agentes de IA e LLM Multimodal Para Descrição e Diagnóstico de Imagens Médicas
- Projeto 7 - RAG Baseado em Agentes Para Sistema Customizado de Perguntas e Respostas com LLMs
- Projeto 8 - Aplicação Médica Integrada com LLM e RAG Para Automação de Processos Clínicos
Ementa do Curso
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