Os cursos de treinamento de aprendizado de máquina (ML) ao vivo on-line ou no local, conduzidos por instrutor, demonstram, por meio da prática prática, como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real em vários setores. Os cursos NobleProg ML abrangem diferentes linguagens e estruturas de programação, incluindo Python, linguagem R e Matlab. Os cursos de Aprendizado de Máquina são oferecidos para vários aplicativos do setor, incluindo Finanças, Bancos e Seguros, e abrangem os fundamentos do Aprendizado de Máquina, bem como abordagens mais avançadas, como Aprendizado Profundo. O treinamento de aprendizado de máquina está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo no local". O treinamento on-line ao vivo (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Aveiro ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Aveiro. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
O Meliá Ria Hotel & Spa, inaugurado em 2005, tem uma arquitectura contemporânea muito marcante e um design de interiores sofisticado. Localizado junto a um dos canais da Ria de Aveiro, o hotel situa-se a 5 minutos do centro histórico da cidade.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam entender o conceito de modelos pré-treinados e aprender como aplicá-los para resolver problemas do mundo real sem construir modelos do zero.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o conceito e os benefícios dos modelos pré-treinados.
Explore várias arquiteturas de modelo pré-treinadas e seus casos de uso.
Ajuste fino de um modelo pré-treinado para tarefas específicas.
Implementar modelos pré-treinados em projetos simples de aprendizado de máquina.
Esta formação presencial ou online em Aveiro é direcionada para desenvolvedores de IA intermediários, engenheiros de aprendizado de máquina e arquitetos de sistemas que desejam otimizar modelos de IA para implantação no edge.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os desafios e requisitos da implantação de modelos de IA em dispositivos edge.
Aplicar técnicas de compressão de modelo para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos de IA.
Utilizar métodos de quantização para melhorar a eficiência do modelo no hardware edge.
Implementar técnicas como poda e outras otimizações para melhorar o desempenho do modelo.
Implantar modelos de IA otimizados em diferentes dispositivos edge.
Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial) em Aveiro, é direcionado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e entusiastas da tecnologia que desejam adquirir habilidades práticas para implantar modelos de IA em dispositivos de borda para diversas aplicações.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios da IA na Borda e seus benefícios.
Configurar e configurar o ambiente de computação em borda.
Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implantação em borda.
Implementar soluções práticas de IA em dispositivos de borda.
Avaliar e melhorar o desempenho dos modelos implantados na borda.
Abordar considerações éticas e de segurança nas aplicações de IA na Borda.
Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor, em Aveiro (online ou presencial), é destinada a profissionais avançados que desejam dominar as tecnologias por trás dos sistemas autônomos.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Projetar e implementar modelos de IA para tomada de decisões autônomas.
Desenvolver algoritmos de controle para navegação autônoma e evitação de obstáculos.
Garantir segurança e confiabilidade em sistemas autônomos impulsionados por IA.
Integrar sistemas autônomos com frameworks existentes de robótica e IA.
Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Aveiro (online ou presencial), é direcionado a profissionais avançados que desejam aprimorar seu conhecimento sobre modelos de aprendizado de máquina, melhorar suas habilidades em otimização de hiperparâmetros e aprender como deployar modelos efetivamente usando Google Colab.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implementar modelos avançados de aprendizado de máquina utilizando frameworks populares como Scikit-learn e TensorFlow.
Otimizar o desempenho do modelo através da otimização de hiperparâmetros.
Deployar modelos de aprendizado de máquina em aplicações do mundo real usando Google Colab.
Colaborar e gerenciar projetos de aprendizado de máquina em larga escala no Google Colab.
Este treinamento ao vivo, liderado por um instrutor em Aveiro (online ou presencial), é direcionado a profissionais intermediários que desejam aplicar técnicas de IA para otimizar o gerenciamento de produtividade na fabricação de semicondutores.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Analisar dados de produção para identificar fatores que afetam as taxas de produtividade.
Implementar algoritmos de IA para aprimorar os processos de gerenciamento de produtividade.
Otimizar parâmetros de produção para reduzir defeitos e melhorar as taxas de produtividade.
Integrar o gerenciamento de produtividade impulsionado por IA em fluxos de trabalho existentes de produção.
A IA e o Machine Learning são tecnologias em rápida evolução com implicações significativas para a governança de dados e a conformidade organizacional.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) destina-se a profissionais intermediários de governança, privacidade e conformidade que desejam entender como implementar práticas robustas de governança de informações em ambientes utilizando IA e machine learning.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais da IA e do machine learning no contexto de governança de informações.
Identificar áreas típicas onde a IA/ML é implementada nas organizações e os riscos relacionados à governança de informações (IG).
Avaliar como a IA/ML interage com os Princípios de Proteção de Dados, gestão de registros e qualidade dos dados.
Aplicar DPIAs, frameworks de governança e abordagens de mitigação de riscos em projetos de IA/ML.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Exemplos práticos do mundo real e análise de frameworks.
Atividades em grupo e revisões guiadas de documentos.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Esta formação ao vivo e liderada por um instrutor em Aveiro (online ou presencial) é destinada a profissionais intermediários de negócios e IA que desejam aplicar aprendizado de máquina em negócios, previsões e sistemas impulsionados por IA utilizando estudos de caso reais e ferramentas baseadas em Python.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender como o aprendizado de máquina se encaixa na IA e na estratégia empresarial.
Aplicar técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado a problemas empresariais estruturados.
Pré-processar e transformar dados para modelagem.
Utilizar redes neurais para tarefas de classificação e previsão.
Realizar previsões de vendas utilizando métodos estatísticos e baseados em aprendizado de máquina.
Implementar agrupamento e mineração de regras de associação para segmentação de clientes e descoberta de padrões.
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Aveiro (online ou presencial), é direcionada a profissionais avançados que desejam aplicar técnicas de IA de ponta à automação do design de semicondutores, melhorando eficiência, precisão e inovação no design e verificação de chips.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Aplicar técnicas avançadas de IA para otimizar processos de design de semicondutores.
Integrar modelos de aprendizado de máquina em ferramentas EDA para uma verificação de design melhorada.
Desenvolver soluções impulsionadas por IA para desafios complexos na fabricação de chips.
Utilizar redes neurais para melhorar a precisão e velocidade da automação do design.
Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Aveiro (online ou presencial), é direcionada a profissionais de nível intermediário que desejam entender e aplicar técnicas de IA para otimizar processos de fabricação de semicondutores.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender metodologias de IA para otimização de processos em fabricação de chips.
Implementar modelos de IA para melhorar a produtividade e reduzir defeitos.
Analisar dados dos processos para identificar parâmetros-chave para otimização.
Aplicar técnicas de aprendizado de máquina para ajustar finamente os processos de fabricação de semicondutores.
Este treinamento presencial, liderado por instrutores em Aveiro (online ou no local) é voltado para participantes de nível intermediário que desejam automatizar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, incluindo o treinamento, a validação e a implantação de modelos usando Apache Airflow.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar o Apache Airflow para orquestração de fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.
Automatizar tarefas de pré-processamento de dados, treinamento e validação de modelos.
Integrar o Airflow com frameworks e ferramentas de aprendizado de máquina.
Implantar modelos de aprendizado de máquina usando pipelines automatizados.
Monitorar e otimizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em produção.
Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor (online ou presencial) em Aveiro, é destinada a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam aplicar algoritmos de aprendizado de máquina eficientemente usando o ambiente Google Colab.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Configurar e navegar pelo Google Colab para projetos de aprendizado de máquina.
Entender e aplicar diversos algoritmos de aprendizado de máquina.
Usar bibliotecas como Scikit-learn para analisar e prever dados.
Implementar modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Otimizar e avaliar efetivamente os modelos de aprendizado de máquina.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Aveiro é voltado para cientistas de dados e desenvolvedores que desejam usar modelos de aprendizado de máquina do ML.NET para derivar projeções automaticamente a partir de análises de dados executadas para aplicativos empresariais.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar o ML.NET e integrá-lo ao ambiente de desenvolvimento de aplicações.
Compreender os princípios do aprendizado de máquina por trás das ferramentas e algoritmos do ML.NET.
Construir e treinar modelos de aprendizado de máquina para realizar previsões com dados fornecidos de forma inteligente.
Avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina usando as métricas do ML.NET.
Otimizar a precisão dos modelos existentes de aprendizado de máquina com base no framework do ML.NET.
Aplicar os conceitos de aprendizado de máquina do ML.NET a outras aplicações de ciência de dados.
Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) em Aveiro é voltado para profissionais de dados de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de machine learning a problemas de negócios baseados em dados, incluindo previsão de vendas e modelagem preditiva usando redes neurais.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos básicos e os tipos de machine learning.
Aplicar algoritmos-chave para classificação, regressão, agrupamento e análise de associação.
Realizar análise exploratória de dados e preparação de dados usando Python.
Usar redes neurais para tarefas de modelagem não linear.
Implementar analytics preditivos para previsão de negócios, incluindo dados de vendas.
Avaliar e otimizar o desempenho do modelo usando técnicas visuais e estatísticas.
Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor em Aveiro (online ou presencial), é direcionada a profissionais de cibersegurança de nível intermediário a avançado que desejam elevar suas habilidades em detecção de ameaças e resposta a incidentes impulsionadas por IA.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Implementar algoritmos avançados de IA para detecção de ameaças em tempo real.
Personalizar modelos de IA para desafios específicos de cibersegurança.
Desenvolver fluxos de trabalho automatizados para resposta a ameaças.
Proteger ferramentas de segurança impulsionadas por IA contra ataques adversários.
Esta formação ao vivo e orientada por instrutor em Aveiro (online ou presencial) é destinada a profissionais de nível inicial em cibersegurança que desejam aprender como utilizar IA para melhorar suas capacidades de detecção e resposta a ameaças.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender as aplicações de IA na cibersegurança.
Implementar algoritmos de IA para detecção de ameaças.
Automatizar a resposta a incidentes com ferramentas de IA.
Integrar IA em sua infraestrutura atual de cibersegurança.
O objetivo deste curso é fornecer uma competência básica na aplicação de métodos Machine Learning na prática. Através do uso do Python linguagem de programação e suas várias bibliotecas, e com base em uma série de exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes de Machine Learning, como tomar decisões de modelagem de dados, interpretar as saídas dos algoritmos e validar os resultados.
Nosso objetivo é dar-lhe as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de forma confiável e evitar os problemas comuns das aplicações Data Science.
o objetivo deste curso é fornecer proficiência geral na aplicação de métodos de aprendizado de máquina na prática. Através do uso da linguagem de programação Python e suas várias bibliotecas, e com base em uma infinidade de exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes do aprendizado de máquina, como fazer decisões de modelagem de dados, interpretar o saídas dos algoritmos e validar os resultados.
nosso objetivo é dar a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de aprendizado de máquina com confiança e evitar as armadilhas comuns de aplicações de data Sciences.
Este treinamento ministrado por instrutor em Aveiro (online ou presencial) é voltado para engenheiros que desejam aplicar técnicas de engenharia de características para melhor processar os dados e obter modelos de aprendizado de máquina mais eficazes.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar um ambiente de desenvolvimento ótimo, incluindo todos os pacotes Python necessários.
Obter insights importantes analisando as características de um conjunto de dados.
Otimizar modelos de aprendizado de máquina através da adaptação dos próprios dados brutos.
Limpar e transformar conjuntos de dados em preparação para o aprendizado de máquina.
O aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial no qual os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente.
Aprendizado profundo (Deep Learning) é um subcampo do aprendizado de máquina que utiliza métodos baseados em representações e estruturas de dados, como redes neurais.
Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua sintaxe clara e legibilidade do código.
Neste treinamento ministrado por um instrutor e ao vivo, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações usando Python, passando pela criação de um modelo de risco de crédito baseado em aprendizado profundo.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais do aprendizado profundo.
Aprender as aplicações e usos do aprendizado profundo em telecomunicações.
Usar Python, Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações.
Construir seu próprio modelo de previsão de churn de clientes usando Python.
Formato do Curso
Palestra interativa e discussão.
Muitos exercícios e prática.
Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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Este curso é para pessoas que já têm conhecimento em ciência de dados e estatística. As explicações fornecidas são projetadas para servir como um lembrete àqueles que já estão familiarizados com os conceitos ou informar aqueles com uma formação adequada.
Machine Learning é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. A linguagem de programação Python é famosa pela sua sintaxe clara e legibilidade. Oferece uma excelente coleção de bibliotecas e técnicas bem testadas para o desenvolvimento de aplicações de aprendizagem automática.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real no setor bancário.
Os participantes aprendem primeiro os princípios-chave e, em seguida, colocam seus conhecimentos em prática, construindo seus próprios modelos de aprendizado de máquina e usando-os para concluir uma série de projetos de equipe.
Público-alvo
Programadores
Cientistas de dados
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios e muita prática prática
Este treinamento conduzido por um instrutor, realizado em Aveiro (online ou presencial), é voltado para profissionais técnicos que desejam aprender como implementar uma estratégia de aprendizado de máquina, maximizando o uso de big data.
No final deste treinamento, os participantes irão:
Compreender a evolução e as tendências para o aprendizado de máquina.
Saber como o aprendizado de máquina está sendo utilizado em diferentes indústrias.
Ficar familiarizados com as ferramentas, habilidades e serviços disponíveis para implementar o aprendizado de máquina dentro de uma organização.
Compreender como o aprendizado de máquina pode ser usado para aprimorar a mineração e análise de dados.
Aprender o que é um backend de dados intermediário e como ele está sendo utilizado pelas empresas.
Compreender o papel que o big data e aplicativos inteligentes estão desempenhando em diferentes indústrias.
Este curso de treinamento é destinado a pessoas que desejam aplicar Aprendizado de Máquina em aplicações práticas para sua equipe. O treinamento não se aprofundará em detalhes técnicos e girará em torno de conceitos básicos e aplicações operacionais/das empresas do mesmo.
Público-Alvo
Investidores e empreendedores de IA
Gestores e engenheiros cuja empresa está ingressando no espaço de IA
A aprendizagem automática é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. A linguagem de programação Python é famosa pela sua sintaxe clara e legibilidade. Oferece uma excelente coleção de bibliotecas e técnicas bem testadas para o desenvolvimento de aplicações de aprendizagem automática.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real no setor financeiro.
Os participantes aprendem primeiro os princípios-chave e, em seguida, colocam seus conhecimentos em prática, construindo seus próprios modelos de aprendizado de máquina e usando-os para concluir uma série de projetos de equipe.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais no aprendizado de máquina
Aprender as aplicações e usos do aprendizado de máquina em finanças
Desenvolver sua própria estratégia de negociação algorítmica usando aprendizado de máquina com Python
Público-alvo
Programadores
Cientistas de dados
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Este curso de treinamento é destinado a pessoas que desejam aplicar técnicas básicas de Aprendizado de Máquina em aplicações práticas.
Público-alvo
Cientistas de dados e estatísticos que têm alguma familiaridade com aprendizado de máquina e sabem como programar em R. O foco deste curso é nos aspectos práticos da preparação de dados/modelos, execução, análise pós-hoc e visualização. O objetivo é fornecer uma introdução prática ao aprendizado de máquina para participantes interessados em aplicar os métodos no trabalho.
Exemplos específicos do setor são usados para tornar o treinamento relevante para o público.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como usar a pilha de tecnologia iOS Machine Learning (ML) à medida que avançam na criação e implantação de um aplicativo móvel iOS.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Criar um aplicativo móvel capaz de processamento de imagem, análise de texto e reconhecimento de fala
Modelos de ML Access pré-treinados para integração em iOS aplicações
Criar um modelo ML personalizado
Adicionar suporte de voz Siri a iOS aplicações
Compreender e utilizar estruturas como o coreML, Vision, CoreGraphics e GamePlayKit
Utilizar linguagens e ferramentas como Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda e Spyder
Público
Programadores
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Este treinamento ministrado por instrutor (online ou presencial) é direcionado a profissionais de negócios e técnicos de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de aprendizado de máquina para resolver desafios de negócios reais, utilizando estudos de caso práticos e ferramentas hands-on.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender como o aprendizado de máquina se encaixa nos sistemas modernos de IA e nas estratégias de negócios.
Identificar métodos apropriados de aprendizado de máquina para diferentes problemas de negócio.
Preprocessar e transformar dados de negócios para tarefas de aprendizado de máquina.
Aplicar técnicas centrais de aprendizado de máquina, como classificação, regressão, agrupamento e previsão de séries temporais.
Interpretar e avaliar modelos de aprendizado de máquina no contexto da tomada de decisões de negócios.
Obter experiência prática através de estudos de caso e aplicar as técnicas aprendidas a cenários práticos.
Este curso introduz métodos de aprendizado de máquina em aplicações robóticas.
É uma visão geral abrangente dos métodos existentes, motivações e principais ideias no contexto da reconhecimento de padrões.
Após um breve background teórico, os participantes realizarão exercícios simples usando software de código aberto (geralmente R) ou qualquer outro software popular.
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Aveiro (online ou presencial), é direcionada a analistas de dados intermediários, desenvolvedores ou cientistas de dados aspirantes que desejam aplicar técnicas de aprendizado de máquina no Python para extrair insights, fazer previsões e automatizar decisões baseadas em dados.
No final deste curso, os participantes serão capazes de:
Compreender e diferenciar os principais paradigmas de aprendizado de máquina.
Explorar técnicas de pré-processamento de dados e métricas de avaliação de modelos.
Aplicar algoritmos de aprendizado de máquina para resolver problemas reais com dados.
Utilizar bibliotecas do Python e Jupyter notebooks para desenvolvimento prático.
Criar modelos para previsão, classificação, recomendação e agrupamento.
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Aproveitei a participação no treinamento Kubeflow, que foi realizado remotamente. Esse treinamento me permitiu consolidar meu conhecimento sobre serviços AWS, K8s e todas as ferramentas DevOps relacionadas ao Kubeflow, que são as bases necessárias para abordar o assunto de forma adequada. Gostaria de agradecer Malawski Marcin por sua paciência e profissionalismo no treinamento e nas dicas sobre práticas recomendadas. Malawski aborda o tema sob diferentes ângulos, com diferentes ferramentas de implantação Ansible, EKS kubectl, Terraform. Agora estou definitivamente convencido de que estou entrando na área correta de aplicação.
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O entusiasmo pelo tema. Os exemplos que ele apresentou e explicou muito bem. Simpático. Um pouco detalhado para iniciantes. Para gestores, poderia ser mais abstrato em menos dias. Mas foi projetado para se adequar e tivemos uma boa alinhamento antecipadamente.
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O instrutor explicou o conteúdo bem e foi envolvente durante todo o tempo. Ele parava para fazer perguntas e nos deixava chegar às nossas próprias soluções em algumas sessões práticas. Ele também adaptou o curso bem aos nossos necessidades.
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O instrutor era um profissional no campo do assunto e relacionou teoria com aplicação excelentemente.
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We have gotten a lot more insight in to the subject matter. Some nice discussion were made with some real subjects within our company.
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It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
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