Hotel Tivoli Coimbra

4, R. João Machado 4, 3000-226 Coimbra, Coimbra, Portugal

Com uma localização ideal para uma pausa na cidade, poderá ainda usufruir de uma região rica em atrações: o centro histórico de Coimbra, a Biblioteca Universitária, o Mosteiro de Santa-Clara-a-Velha e a Sé. A poucos quilómetros, poderá também visitar Conímbriga, uma bem conservada antiga cidade romana. Os clientes mais ativos não poderão deixar de praticar canoagem no rio Mondego e as famílias podem optar pelo peculiar parque temático Portugal dos Pequenitos e, assim, visitar, em pouco tempo, todas as mais emblemáticas cidades e monumentos do país em miniatura.

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Creating Custom Chatbots with Google AutoML

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Coimbra (no local ou remoto) é destinado a participantes com diferentes níveis de experiência que desejam aproveitar a plataforma Go ogle AutoML para criar chatbots personalizados para vários aplicativos. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os fundamentos do desenvolvimento do chatbot.
  • Navegar na Google Cloud Platform e acessar AutoML.
  • Prepare dados para treinar modelos de chatbot.
  • Treinar e avaliar modelos de chatbot personalizados usando AutoML.
  • Implementar e integrar chatbots em várias plataformas e canais.
  • Monitorizar e otimizar o desempenho do chatbot ao longo do tempo.
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AutoML with Auto-Keras

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Coimbra (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, bem como a pessoas menos técnicas que desejam usar Auto-Keras para automatizar o processo de seleção e otimização de um modelo de aprendizado de máquina. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Automatizar o processo de treinamento de modelos de aprendizado de máquina altamente eficientes.
  • Procurar automaticamente os melhores parâmetros para modelos de aprendizagem profunda.
  • Crie modelos de aprendizado de máquina altamente precisos.
  • Use o poder do aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios do mundo real.
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AutoML

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Coimbra (no local ou remoto) é destinado a pessoas técnicas com experiência em aprendizado de máquina que desejam otimizar os modelos de aprendizado de máquina usados para detetar padrões complexos em big data. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e avaliar várias ferramentas de código aberto AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etc.)
  • Treinar modelos de aprendizagem automática de alta qualidade.
  • Resolver eficazmente diferentes tipos de problemas de aprendizagem automática supervisionada.
  • Escrever apenas o código necessário para iniciar o processo de aprendizagem automática de máquinas.
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DataRobot

 7 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Coimbra (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e analistas de dados que desejam automatizar, avaliar e gerenciar modelos preditivos usando os recursos de aprendizado de máquina da DataRobot. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Carregar conjuntos de dados em DataRobot para analisar, avaliar e verificar a qualidade dos dados.
  • Construir e treinar modelos para identificar variáveis importantes e atingir metas de previsão.
  • Interpretar modelos para criar insights valiosos que são úteis na tomada de decisões de negócios.
  • Monitorizar e gerir modelos para manter um desempenho de previsão optimizado.
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Google Cloud AutoML

 7 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Coimbra (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, analistas de dados e desenvolvedores que desejam explorar AutoML produtos e recursos para criar e implantar modelos de treinamento de ML personalizados com o mínimo de esforço. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Explorar a linha de produtos AutoML para implementar diferentes serviços para vários tipos de dados.
  • Preparar e rotular conjuntos de dados para criar modelos ML personalizados.
  • Treinar e gerenciar modelos para produzir modelos de aprendizado de máquina precisos e justos.
  • Fazer previsões usando modelos treinados para atender aos objetivos e necessidades de negócios.
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