Cursos de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) em Cascais

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de IA de nível intermediário, engenheiros de aprendizado de máquina e arquitetos de sistema que desejam otimizar modelos de IA para implantação de borda.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os desafios e os requisitos da implantação de modelos de IA em dispositivos de borda.
• Aplique técnicas de compressão de modelo para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos de IA.
• Utilize métodos de quantização para melhorar a eficiência do modelo no hardware de borda.
• Implementar a poda e outras técnicas de otimização para melhorar o desempenho do modelo.
• Implementar modelos de IA optimizados em vários dispositivos de ponta.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e entusiastas de tecnologia que desejam obter habilidades práticas na implantação de modelos de IA em dispositivos de ponta para vários aplicativos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os princípios da Edge AI e seus benefícios.
• Configure e configure o ambiente de computação de borda.
• Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implantação de borda.
• Implementar soluções práticas de IA em dispositivos de borda.
• Avaliar e melhorar o desempenho de modelos implantados na borda.
• Abordar considerações éticas e de segurança em aplicações de IA de ponta.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam dominar as tecnologias por trás de sistemas autônomos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implementar modelos de IA para tomada de decisão autônoma.
• Desenvolver algoritmos de controlo para a navegação autónoma e a prevenção de obstáculos.
• Garantir a segurança e a fiabilidade dos sistemas autónomos alimentados por IA.
• Integrar sistemas autónomos com robótica existente e estruturas de IA.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Cascais (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 conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de IA para otimizar o gerenciamento de rendimento 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 rendimento.
• Implementar algoritmos de IA para melhorar os processos de gerenciamento de rendimento.
• Otimize os parâmetros de produção para reduzir defeitos e melhorar os rendimentos.
• Integrar o gerenciamento de rendimento orientado por IA nos fluxos de trabalho de produção existentes.

AI e Machine Learning são tecnologias em rápido desenvolvimento com implicações significativas para a governança de dados e conformidade organizacional.

Esta formação presidida por instrutor (online ou no local) é direcionada a profissionais intermediários de governança, privacidade e conformidade que desejam entender como implementar práticas robustas de governança de informações em ambientes que utilizam IA e aprendizado de máquina.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender conceitos básicos de IA e aprendizado de máquina no contexto de governança de informações.
• Identificar áreas típicas onde AI/ML é implementada em organizações e riscos relacionados à IG.
• Avaliar como a IA/ML interage com os Princípios Data Protection, gestão de registros e qualidade dos dados.
• Aplicar DPIAs, quadros de governança e abordagens de mitigação de riscos a projetos AI/ML.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Exemplos reais e análise de frameworks.
• Atividades em grupo e navegação guiada por documentos.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Cascais (online ou presencial), destina-se a profissionais de negócios e da IA de nível intermediário que desejam aplicar aprendizado de máquina em negócios, previsões e sistemas impulsionados por IA usando estudos de caso reais e ferramentas baseadas no Python.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender como o aprendizado de máquina se encaixa na estratégia de negócios e da IA.
• Aplicar técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado a problemas estruturados de negócios.
• Pré-processar e transformar dados para modelagem.
• Utilizar redes neurais para tarefas de classificação e previsão.
• Realizar previsões de vendas usando métodos estatísticos e baseados em ML.
• Implementar agrupamento e mineração de regras de associação para segmentação de clientes e descoberta de padrões.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam aplicar técnicas de IA de ponta à automação de design de semicondutores, melhorando a eficiência, a precisão e a inovação no design e verificação de chips.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aplicar técnicas avançadas de IA para otimizar os processos de design de semicondutores.
• Integrar modelos de aprendizado de máquina em ferramentas EDA para verificação aprimorada de design.
• Desenvolver soluções orientadas por IA para desafios complexos de design na fabricação de chips.
• Aproveitar as redes neurais para melhorar a precisão e a velocidade da automatização do projeto.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam entender e aplicar técnicas de IA para otimizar os processos de fabricação de semicondutores.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender as metodologias de IA para otimização de processos na fabricação de chips.
• Implementar modelos de IA para aumentar o rendimento e reduzir defeitos.
• Analise os dados do processo para identificar os principais parâmetros de otimização.
• Aplique técnicas de aprendizado de máquina para ajustar os processos de fabricação de semicondutores.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a participantes de nível intermediário que desejam automatizar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, incluindo treinamento de modelo, validação e implantação usando Apache Airflow.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar Apache Airflow para orquestração de fluxo de trabalho de aprendizado de máquina.
• Automatizar tarefas de pré-processamento de dados, treinamento de modelos e validação.
• Integrar o Airflow com estruturas 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 na produção.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor (online ou presencial) em Cascais, 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.

This instructor-led, live training in Cascais (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use ML.NET machine learning models to automatically derive projections from executed data analysis for enterprise applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install ML.NET and integrate it into the application development environment.
• Understand the machine learning principles behind ML.NET tools and algorithms.
• Build and train machine learning models to perform predictions with the provided data smartly.
• Evaluate the performance of a machine learning model using the ML.NET metrics.
• Optimize the accuracy of the existing machine learning models based on the ML.NET framework.
• Apply the machine learning concepts of ML.NET to other data science applications.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Cascais (online ou presencial), é direcionada a profissionais de dados intermediários que desejam aplicar técnicas de aprendizado de máquina a problemas empresariais baseados em dados, incluindo previsão de vendas e modelagem preditiva usando redes neurais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais e os tipos de aprendizado de máquina.
• Aplicar algoritmos-chave para classificação, regressão, agrupamento e análise de associação.
• Realizar análise exploratória de dados e preparação de dados usando Python.
• Utilizar redes neurais para tarefas de modelagem não linear.
• Implementar análises preditivas para previsão empresarial, incluindo dados de vendas.
• Avaliar e otimizar o desempenho do modelo usando técnicas visuais e estatísticas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a profissionais de segurança cibernética de nível intermediário a avançado que desejam elevar suas habilidades em deteção de ameaças orientadas por IA e resposta a incidentes.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implemente algoritmos avançados de IA para deteção de ameaças em tempo real.
• Personalize modelos de IA para desafios específicos de segurança cibernética.
• Desenvolver fluxos de trabalho de automação para resposta a ameaças.
• Proteja as ferramentas de segurança orientadas por IA contra ataques adversários.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a profissionais de segurança cibernética de nível iniciante que desejam aprender como aproveitar a IA para melhorar os recursos de deteção e resposta a ameaças.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os aplicativos de IA na segurança cibernética.
• Implementar algoritmos de IA para deteção de ameaças.
• Automatize a resposta a incidentes com ferramentas de IA.
• Integrar a IA na infraestrutura de segurança cibernética existente.

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 curso será uma combinação de teoria e trabalho prático com exemplos específicos usados ao longo do evento.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam aplicar técnicas de engenharia de recursos para processar melhor os dados e obter melhores modelos de aprendizado de máquina.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Configurar um ambiente de desenvolvimento ideal, incluindo todos os pacotes Python necessários.
• Obter insights importantes analisando os recursos de um conjunto de dados.
• Otimizar modelos de aprendizado de máquina por meio da adaptação dos próprios dados brutos.
• Limpar e transformar conjuntos de dados em preparação para o aprendizado de máquina.

A aprendizagem automática é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados.

A aprendizagem profunda é um subcampo da aprendizagem automática que utiliza métodos baseados na aprendizagem de representações e estruturas de dados, como as redes neuronais.

A linguagem de programação de alto nível Python é famosa pela sua sintaxe clara e legibilidade do código.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações usando Python à medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizado profundo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais de aprendizagem profunda.
• Aprenda os aplicativos e usos do aprendizado profundo em telecomunicações.
• Use Python, Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações.
• Construir seu próprio modelo de previsão de churn de clientes de aprendizado profundo 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

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.

Este curso destina-se a pessoas que já têm conhecimentos de ciência de dados e estatística. As explicações apresentadas destinam-se a relembrar aqueles que já estão familiarizados com os conceitos ou a informar aqueles que têm 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 ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (online ou no local) é destinado a pessoas técnicas que desejam aprender como implementar uma estratégia de aprendizado de máquina enquanto maximizam o uso de big data.

No final desta formação, os participantes irão

• Compreender a evolução e as tendências do aprendizado de máquina.
• Saber como o aprendizado de máquina está sendo usado em diferentes setores.
• Familiarizar-se com as ferramentas, habilidades e serviços disponíveis para implementar o aprendizado de máquina em uma organização.
• Compreender como o aprendizado de máquina pode ser usado para aprimorar a mineração e a análise de dados.
• Saiba o que é um backend intermediário de dados e como ele está sendo usado pelas empresas.
• Entenda o papel que o big data e os aplicativos inteligentes estão desempenhando em todos os setores.

Este curso de treinamento é para pessoas que gostariam de aplicar Machine Learning em aplicações práticas para sua equipe. O treinamento não vai mergulhar em tecnicidades e girar em torno de conceitos básicos e aplicações comerciais / operacionais do mesmo.

Público-alvo

1. Investidores e empresários de IA
2. Gerentes e Engenheiros cuja empresa está se aventurando no espaço da IA
3. Analistas de Business e Investidores

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 para pessoas que gostariam de aplicar técnicas básicas de Machine Learning em aplicações práticas.

Público

Cientistas de dados e estatísticos que têm alguma familiaridade com o aprendizado de máquina e sabem como programar R. A ênfase deste curso é nos aspectos práticos da preparação de dados / modelos, execução, análise post hoc e visualização. O objetivo é fornecer uma introdução prática ao aprendizado de máquina aos 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

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Cascais (online ou presencial), é direcionada a profissionais de negócios e técnicos de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de aprendizado de máquina para resolver desafios empresariais reais usando estudos de caso práticos e ferramentas hands-on.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender como o aprendizado de máquina se encaixa em sistemas modernos de IA e estratégias empresariais.
• Identificar métodos apropriados de aprendizado de máquina para diferentes problemas de negócios.
• Pré-processar e transformar dados empresariais para tarefas de aprendizado de máquina.
• Aplicar técnicas fundamentais 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 empresariais.
• Ganhar experiência hands-on 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 Cascais (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.