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Aplicações de Large Language Models (LLMs) na Área Médica

Este curso é uma incrível jornada, abrangente e inovadora, projetado para profissionais que buscam aprofundar seus conhecimentos em Ciência de Dados e IA e suas aplicações na área médica. Ao longo deste curso os alunos vão explorar a arquitetura, os fundamentos e as aplicações dos Large Language Models (LLMs) que representam o que há de mais avançado hoje para Processamento de Linguagem Natural (PLN), com foco especificamente na área médica.

Formato

Curso Online

Data de Início

Imediato

Carga Horária

84 h/a

Prazo de Acesso

24 meses

Investimento

O pagamento pode ser feito à vista ou em até 12x sem juros no cartão de crédito.

Pré-Requisitos

Recomendamos ter concluído o Curso de Deep Learning com Python e C++ aqui na DSA.


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 LangChain 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. 



Este curso une teoria e prática na medida certa. Confira o Logbook das principais atividades práticas do curso:

  • 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 Diagnóstico com LLM Para Análise de Sintomas e Históricos Médicos
  • Projeto 5 - Sistema de Recomendação de Tratamento Personalizado com LLMs
  • Projeto 6 - Medical Prompts Para Large Language Models (LLMs)
  • Projeto 7 - Medical LLM Para Responder Perguntas em Consultas Médicas
  • Projeto 8 - Aplicação Médica Integrada com LangChain e LLM Para Automação de Processos Clínicos


Ao final deste curso, os alunos terão não apenas uma compreensão profunda dos LLMs e sua aplicabilidade na área médica, mas também habilidades práticas em Analytics e Machine Learning, preparando-os para enfrentar desafios reais e inovar na interseção da ciência de dados e medicina.

O curso enfatiza a importância de habilidades analíticas no desenvolvimento de soluções baseadas em dados que são críticas para o avanço da medicina moderna.

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