Cursos de Aprendizagem Profunda (Deep learning) em Setúbal

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam se especializar em técnicas de aprendizado profundo de ponta para NLU.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender as principais diferenças entre os modelos NLU e NLP.
• Aplique técnicas avançadas de aprendizado profundo às tarefas da NLU.
• Explore arquiteturas profundas, como transformadores e mecanismos de atenção.
• Aproveite as tendências futuras da NLU para criar sistemas sofisticados de IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam explorar técnicas XAI de última geração para modelos de aprendizado profundo, com foco na construção de sistemas de IA interpretáveis.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os desafios da explicabilidade no aprendizado profundo.
• Implementar técnicas avançadas de XAI para redes neurais.
• Interpretar decisões tomadas por modelos de aprendizado profundo.
• Avalie os trade-offs entre desempenho e transparência.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Setúbal (online ou presencial), é destinada a profissionais avançados que desejam utilizar técnicas de IA para revolucionar os processos de descoberta e desenvolvimento de medicamentos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da IA na descoberta e desenvolvimento de medicamentos.
• Aplicar técnicas de aprendizado de máquina para prever propriedades moleculares e interações.
• Utilizar modelos de deep learning para triagem virtual e otimização de leads.
• Integrar abordagens impulsionadas por IA no processo de ensaios clínicos.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível iniciante a intermediário e engenheiros de aprendizado de máquina que desejam melhorar o desempenho de seus modelos de aprendizado profundo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os princípios do aprendizado profundo distribuído.
• Instale e configure o DeepSpeed.
• Escale modelos de aprendizado profundo em hardware distribuído usando DeepSpeed.
• Implemente e experimente os recursos do DeepSpeed para otimização e eficiência de memória.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam usar modelos de linguagem grande para várias tarefas de linguagem natural.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua um LLM popular.
• Criar um LLM básico e ajustá-lo em um conjunto de dados personalizado.
• Usar LLMs para diferentes tarefas de linguagem natural, como resumo de texto, resposta a perguntas, geração de texto e muito mais.
• Depurar e avaliar LLMs usando ferramentas como TensorBoard, PyTorch Lightning e Hugging Face Datasets.

Neste treinamento presencial ministrado pelo instrutor em Setúbal, os participantes aprenderão as técnicas de aprendizado de máquina mais relevantes e avançadas em Python, enquanto constroem uma série de aplicações demonstrativas envolvendo imagens, música, texto e dados financeiros.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para resolver problemas complexos.
• Aplique o aprendizado profundo e semi-supervisionado a aplicações envolvendo imagens, música, texto e dados financeiros.
• Levar os algoritmos Python ao seu máximo potencial.
• Usar bibliotecas e pacotes como NumPy e Theano.

Este é um curso de 4 dias que introduz a IA e a sua aplicação utilizando a linguagem de programação Python. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam aprender os fundamentos do Deep Reinforcement Learning à medida que avançam na criação de um Deep Learning Agent.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Compreender os principais conceitos por trás do Deep Reinforcement Learning e ser capaz de distingui-lo do Machine Learning.
• Aplicar algoritmos avançados de Reinforcement Learning para resolver problemas do mundo real.
• Construir um agente de Deep Learning.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal, 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.
• Crie seu próprio modelo de previsão de churn de cliente de aprendizado profundo usando Python.

Este curso foi criado para gestores, arquitetos de soluções, executivos de inovação, CTOs, arquitetos de software e qualquer pessoa interessada em uma visão geral da inteligência artificial aplicada e a previsão mais próxima para o seu desenvolvimento.

Este curso cobre AI (emphasizing Machine Learning e Deep Learning) em Automotive Indústria. Ajuda a determinar que tecnologia pode ser (potencialmente) usada em múltiplas situações em um carro: da simples automação, reconhecimento de imagem para tomada de decisão autónoma.

Rede Neural Artificial é um modelo de dados computacional utilizado no desenvolvimento de sistemas de Artificial Intelligence (AI) capazes de realizar tarefas "inteligentes". Neural Networks são comumente usadas em aplicações de Machine Learning (ML), que são elas mesmas uma implementação da IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.

Caffe é uma estrutura de aprendizagem profunda feita com expressão, velocidade e modularidade em mente.

Este curso explora a aplicação do Caffe como uma estrutura de aprendizagem profunda para o reconhecimento de imagens usando o MNIST como um exemplo

Público

Este curso é adequado para pesquisadores e engenheiros do Deep Learning interessados em utilizar o Caffe como um framework.

Depois de concluir este curso, os delegados poderão:

• entender a estrutura e os mecanismos de implantação do Caffe
• realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
• avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento
• implementar produção avançada como modelos de treinamento, implementação de camadas e registro

Este curso é uma visão geral para Deep Learning sem aprofundar demasiado quaisquer métodos específicos. É adequado para pessoas que querem começar a utilizar a aprendizagem profunda para melhorar a sua precisão de previsão.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores e desenvolvedores que desejam instalar, configurar, personalizar e usar a plataforma DeepMind Lab para desenvolver sistemas gerais de inteligência artificial e aprendizado de máquina.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Personalizar DeepMind Lab para construir e executar um ambiente que atenda às necessidades de aprendizado e treinamento.
• Utilizar o ambiente de simulação 3D da DeepMind Lab para treinar agentes de aprendizagem num ponto de vista de primeira pessoa.
• Facilitar a avaliação de agentes para desenvolver a inteligência num mundo 3D semelhante a um jogo.

Este curso visa proporcionar todas as ferramentas e explicitar todos os apectos necessários para que os participantes possam adquirir conhecimetos únicos e funcionais acerca do Deep learning avançado, com o objetivo de que possam aplicar-lo em seu uso cotidiano.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a analistas de negócios, cientistas de dados e desenvolvedores que desejam criar e implementar modelos de aprendizado profundo para acelerar o crescimento da receita e resolver problemas no mundo dos negócios.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os principais conceitos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
• Obtenha insights sobre o futuro dos negócios e da indústria com ML e DL.
• Defina estratégias e soluções de negócios com aprendizado profundo.
• Aprender a aplicar a ciência de dados e a aprendizagem profunda na resolução de problemas empresariais.
• Construir modelos de aprendizagem profunda utilizando Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, etc.

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 bancos 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 no setor bancário
• Use Python, Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para o setor bancário
• Crie seu próprio modelo de risco de crédito de aprendizado profundo usando Python

Público

• Programadores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Palestra parcial, discussão parcial, exercícios e prática prática pesada

Público

Este curso é adequado para pesquisadores e engenheiros do Deep Learning interessados em utilizar ferramentas disponíveis (principalmente código aberto) para analisar imagens de computador

Este curso fornece exemplos de trabalho.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam acelerar os aplicativos de aprendizado de máquina em tempo real e implantá-los em escala.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar o kit de ferramentas OpenVINO.
• Acelerar uma aplicação de visão computacional usando um FPGA.
• Executar diferentes camadas CNN no FPGA.
• Escalar o aplicativo em vários nós em um cluster Kubernetes.

Neste treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, os participantes aprenderão como usar o Matlab para projetar, construir e visualizar uma rede neural convolucional para reconhecimento de imagem.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construa um modelo de aprendizado profundo
• Automatize a rotulagem de dados
• Trabalhar com modelos da Caffe e TensorFlow - Keras
• Treine dados usando várias GPU , a nuvem ou clusters

Público

• Desenvolvedores
• Engenheiros
• Especialistas em domínio

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível iniciante a intermediário que desejam desenvolver sua compreensão de algoritmos de aprendizado de máquina, técnicas de aprendizado profundo e tomada de decisão baseada em IA. O curso oferece experiência prática com conceitos de aprendizado de máquina, modelos de aprendizado profundo e implementações práticas usando R.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do aprendizado de máquina e do aprendizado profundo.
• Aplicar diversos algoritmos de aprendizado de máquina para regressão, classificação, agrupamento e detecção de anomalias.
• Utilizar arquiteturas de aprendizado profundo, como redes neurais artificiais (ANNs).
• Implementar modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
• Avaliar o desempenho do modelo e otimizar hiperparâmetros.
• Utilizar R para análise de dados, visualização e aplicações de aprendizado de máquina.

Esta sessão de treinamento em sala de aula conterá apresentações e exemplos baseados em computador e exercícios de estudo de caso para realizar com bibliotecas de redes neurais e profundas relevantes.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de software que desejam programar em Python com OpenCV 4 para aprendizado profundo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Visualizar, carregar e classificar imagens e vídeos usando OpenCV 4.
• Implementar o aprendizado profundo em OpenCV 4 com TensorFlow e Keras.
• Execute modelos de aprendizado profundo e gere relatórios impactantes a partir de imagens e vídeos.

O OpenFace é um software de reconhecimento facial em tempo real, de código aberto, baseado na pesquisa FaceNet da Google.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como usar os componentes do OpenFace para criar e implantar um aplicativo de reconhecimento facial de amostra.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Trabalhar com os componentes do OpenFace, incluindo dlib, OpenVC, Torch e nn4 para implementar a deteção, o alinhamento e a transformação de faces
• Aplicar o OpenFace a aplicativos do mundo real, como vigilância, verificação de identidade, realidade virtual, jogos e identificação de clientes repetidos, etc.

Público-alvo

• Programadores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão técnicas avançadas para Machine Learning com R à medida que avançam na criação de um aplicativo do mundo real.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Compreender e implementar técnicas de aprendizagem não supervisionada
• Aplicar clustering e classificação para fazer previsões com base em dados do mundo real.
• Visualizar dados para obter rapidamente insights, tomar decisões e refinar ainda mais a análise.
• Melhorar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina usando o ajuste de hiperparâmetros.
• Colocar um modelo em produção para uso em um aplicativo maior.
• Aplicar técnicas avançadas de aprendizado de máquina para responder a perguntas envolvendo dados de redes sociais, big data e muito mais.

O TensorFlow é um API de segunda geração da biblioteca de software de código aberto do Google para o Deep Learning.
O sistema é desenhado para facilitar a pesquisa em machine learning e para tornar facil e rapido a transição do prototipo de pesquisa ao sistema de produção.

Público

Este curso é dirigido a todos aqueles engeheiros que buscam utilizar o TensorFlow para seus projetos de Deep Learning, já sejam pessoais ou laborais.

Depois de completar o Curso, os participantes poderão:

• Entender a estrutura do TensorFlow e os seus mecanismos.
• poderão fazer a instalação do ambiente de produççao no programa
• Poderão entender e monitorar a qualidade do código esrito.
• Imlementar modelos avançados de treinamento, raficos e logging.

TensorFlow™ é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados.

SyntaxNet é um framework de processamento de línguas naturais de rede neural para TensorFlow.

Word2Vec é usado para a aprendizagem de representações vector de palavras, chamado "word embeddings". Word2vec é um modelo preditivo particularmente computacional-eficaz para a aprendizagem de palavras de texto cru. Ele vem em dois sabores, o modelo Continuous Bag-of-Words (CBOW) e o modelo Skip-Gram (Capítulos 3.1 e 3.2 em Mikolov et al.)

Usados em tandem, o SyntaxNet e Word2Vec permitem que os usuários gerem modelos de aprendizagem integrada a partir da entrada de língua natural.

Auditoria

Este curso é voltado para desenvolvedores e engenheiros que pretendem trabalhar com os modelos SyntaxNet e Word2Vec em seus gráficos TensorFlow.

Após a conclusão deste curso, os delegados serão:

• compreender TensorFlow’s estrutura e mecanismos de implantação
• Ser capaz de realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
• ser capaz de avaliar a qualidade do código, realizar o desligamento, monitoramento
• Ser capaz de implementar produção avançada como modelos de treinamento, termos de inserção, gráficos de construção e logging