Cursos de Fine-Tuning em Almada

Esta formação ao vivo e orientada por instrutor em Almada (online ou presencial) é direcionada a engenheiros avançados de IA de defesa e desenvolvedores de tecnologia militar que desejam ajustar modelos de aprendizado profundo para uso em veículos autônomos, drones e sistemas de vigilância, atendendo a rigorosos padrões de segurança e confiabilidade.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Ajustar modelos de visão computacional e fusão de sensores para tarefas de vigilância e alvo.
• Adaptar sistemas autônomos de IA a ambientes em mudança e perfis de missão.
• Implementar mecanismos robustos de validação e segurança nos pipelines de modelos.
• Garantir o alinhamento com padrões específicos de defesa, segurança e conformidade.

Este treinamento ao vivo e ministrado pelo instrutor em Almada (online ou presencial) é direcionado a engenheiros de tecnologia jurídica e desenvolvedores de IA intermediários que desejam aperfeiçoar modelos de linguagem para tarefas como análise de contratos, extração de cláusulas e pesquisa legal automatizada em ambientes de serviços legais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Preparar e limpar documentos jurídicos para o aperfeiçoamento de modelos NLP.
• Aplicar estratégias de aperfeiçoamento para melhorar a precisão do modelo em tarefas legais.
• Implementar modelos para auxiliar na revisão, classificação e pesquisa de contratos.
• Garantir conformidade, auditoria e rastreabilidade das saídas da IA em contextos legais.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor (online ou presencial) em Almada, é direcionada a desenvolvedores de IA médica e cientistas de dados intermediários a avançados que desejam ajustar modelos para diagnóstico clínico, previsão de doenças e projeção de resultados dos pacientes usando dados médicos estruturados e não estruturados.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Ajustar modelos de IA em conjuntos de dados de saúde incluindo registros eletrônicos de pacientes (EMRs), imagens e dados de séries temporais.
• Aplicar aprendizado transferido, adaptação do domínio e compressão de modelo em contextos médicos.
• Lidar com privacidade, viés e conformidade regulatória no desenvolvimento de modelos.
• Deployar e monitorar modelos ajustados em ambientes de saúde do mundo real.

Este treinamento ao vivo (presencial ou online) é dirigido a cientistas de dados avançados e engenheiros de IA no setor financeiro que desejam ajustar modelos para aplicações como análise de crédito, detecção de fraudes e modelagem de riscos usando dados financeiros específicos do domínio.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Ajustar modelos de IA em conjuntos de dados financeiros para melhor previsão de fraudes e riscos.
• Aplicar técnicas como transfer learning, LoRA e regularização para aprimorar a eficiência do modelo.
• Integrar considerações de conformidade financeira no fluxo de trabalho de modelagem de IA.
• Deploy models ajustados para uso em plataformas de serviços financeiros.

This instructor-led, live training in Almada (online or onsite) is aimed at advanced-level AI maintenance engineers and MLOps professionals who wish to implement robust continual learning pipelines and effective update strategies for deployed, fine-tuned models.

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

• Design and implement continual learning workflows for deployed models.
• Mitigate catastrophic forgetting through proper training and memory management.
• Automate monitoring and update triggers based on model drift or data changes.
• Integrate model update strategies into existing CI/CD and MLOps pipelines.

Esta formação presencial (online ou in loco) é dirigida a desenvolvedores de IA embarcada de nível intermediário e especialistas em computação de borda que desejam ajustar e otimizar modelos leves de AI para implantação em dispositivos com recursos limitados.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Selecionar e adaptar modelos pré-treinados adequados para implantação na borda.
• Aplicar quantização, poda e outras técnicas de compactação para reduzir o tamanho do modelo e a latência.
• Afinar modelos usando aprendizado por transferência para desempenho específico da tarefa.
• Implantar modelos otimizados em plataformas de hardware reais na borda.

This instructor-led, live training in Almada (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.

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

• Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
• Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
• Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
• Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.

This instructor-led, live training in Almada (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML engineers and AI compliance professionals who wish to identify, evaluate, and reduce safety risks and biases in fine-tuned language models.

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

• Understand the ethical and regulatory context for safe AI systems.
• Identify and evaluate common forms of bias in fine-tuned models.
• Apply bias mitigation techniques during and after training.
• Design and audit models for safety, transparency, and fairness.

Esta formação ao vivo, liderada por um instrutor, em Almada (online ou presencial), é direcionada a engenheiros de NLP intermediários e equipes de gestão do conhecimento que desejam ajustar pipelines RAG para melhorar o desempenho em casos de uso como resposta a perguntas, busca empresarial e resumos.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e o fluxo de trabalho dos sistemas RAG.
• Ajustar componentes recuperador e gerador para dados específicos do domínio.
• Avaliar o desempenho RAG e aplicar melhorias através das técnicas PEFT.
• Implantar sistemas RAG otimizados para uso interno ou de produção.

Este treinamento ao vivo e ministrado por um instrutor em Almada (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário em ML e desenvolvedores de IA que desejam ajustar e implantar modelos open-weight como LLaMA, Mistral e Qwen para aplicações específicas de negócios ou internas.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o ecossistema e as diferenças entre modelos de IA open-source.
• Preparar conjuntos de dados e configurações de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral e Qwen.
• Executar pipelines de ajuste fino usando Hugging Face Transformers e PEFT.
• Avaliar, salvar e implantar modelos ajustados em ambientes seguros.

Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor em Almada (online ou presencial), é direcionado a cientistas de dados e engenheiros de IA de nível intermediário que desejam ajustar modelos de linguagem grandes de forma mais econômica e eficiente usando métodos como LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a teoria por trás das abordagens de ajuste fino com eficiência paramétrica.
• Implementar LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning usando Hugging Face PEFT.
• Comparar as vantagens e desvantagens em termos de desempenho e custo dos métodos PEFT versus o ajuste fino completo.
• Implantar e escalar modelos de linguagem ajustados com requisitos reduzidos de computação e armazenamento.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Almada (online ou presencial), é direcionada a engenheiros de aprendizado de máquina de nível intermediário a avançado, desenvolvedores de IA e cientistas de dados que desejam aprender como usar o QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos para tarefas específicas e personalizações.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a teoria por trás do QLoRA e das técnicas de quantização para LLMs (Large Language Models).
• Implementar o QLoRA no ajuste fino de grandes modelos linguísticos para aplicações específicas de domínio.
• Otimizar o desempenho do ajuste fino em recursos computacionais limitados usando quantização.
• Deploy e avaliar modelos ajustados finamente em aplicações do mundo real de forma eficiente.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Almada (online ou presencial), é direcionada a engenheiros de aprendizado de máquina avançados e pesquisadores de IA que desejam aplicar RLHF para ajustar modelos grandes de IA com melhor desempenho, segurança e alinhamento.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as bases teóricas do RLHF e por que é essencial no desenvolvimento moderno de IA.
• Implementar modelos de recompensa baseados em feedback humano para orientar processos de aprendizado por reforço.
• Ajustar modelos grandes de linguagem usando técnicas de RLHF para alinhar as saídas com as preferências humanas.
• Aplicar as melhores práticas para escalar fluxos de trabalho de RLHF para sistemas de IA de produção.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam obter habilidades práticas na personalização de modelos de IA para tarefas financeiras críticas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos do ajuste fino para aplicativos financeiros.
• Aproveite os modelos pré-treinados para tarefas específicas de domínio em finanças.
• Aplicar técnicas para deteção de fraude, avaliação de risco e geração de aconselhamento financeiro.
• Garantir a conformidade com regulamentos financeiros como GDPR e SOX.
• Implementar a segurança dos dados e práticas éticas de IA em aplicações financeiras.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam refinar suas habilidades no diagnóstico e solução de desafios de ajuste fino para modelos de aprendizado de máquina.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Diagnosticar problemas como overfitting, underfitting e desequilíbrio de dados.
• Implementar estratégias para melhorar a convergência do modelo.
• Otimizar pipelines de ajuste fino para melhor desempenho.
• Depurar processos de treinamento usando ferramentas e técnicas práticas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam dominar técnicas para otimizar grandes modelos para um ajuste fino e econômico em cenários do mundo real.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios do ajuste fino de grandes modelos.
• Aplicar técnicas de treinamento distribuído a grandes modelos.
• Aproveite a quantização do modelo e a poda para obter eficiência.
• Otimizar a utilização de hardware para tarefas de ajuste fino.
• Implantar modelos de ajuste fino de forma eficaz em ambientes de produção.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aproveitar o poder da engenharia rápida e do aprendizado de poucos disparos para otimizar o desempenho do LLM para aplicativos do mundo real.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da engenharia de prompt e da aprendizagem de poucos disparos.
• Projetar prompts eficazes para várias tarefas de PNL.
• Aproveitar as técnicas de poucos disparos para adaptar LLMs com dados mínimos.
• Otimizar o desempenho do LLM para aplicações práticas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam dominar o ajuste fino do modelo multimodal para soluções inovadoras de IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura de modelos multimodais como CLIP e Flamingo.
• Prepare e pré-processe conjuntos de dados multimodais de forma eficaz.
• Ajuste fino de modelos multimodais para tarefas específicas.
• Otimizar modelos para aplicações e desempenho no mundo real.

Este treinamento ao vivo e presidido por um instrutor (online ou no local) é direcionado a pesquisadores avançados de IA, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores que desejam ajustar modelos DeepSeek LLM para criar aplicações de IA especializadas, adaptadas às necessidades específicas de indústrias, domínios ou negócios.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e as capacidades dos modelos DeepSeek, incluindo DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de dados e pré-processar dados para ajuste fino.
• Ajustar modelos DeepSeek LLM para aplicações específicas de domínio.
• Otimizar e implantar eficientemente os modelos ajustados.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam implantar modelos ajustados de forma confiável e eficiente.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios da implantação de modelos ajustados em produção.
• Containerizar e implantar modelos usando ferramentas como Docker e Kubernetes.
• Implementar monitoramento e registro para modelos implantados.
• Otimizar modelos para latência e escalabilidade em cenários do mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a profissionais de aprendizado de máquina de nível avançado que desejam dominar técnicas de aprendizado de transferência de ponta e aplicá-las a problemas complexos do mundo real.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender conceitos e metodologias avançadas na aprendizagem por transferência.
• Implementar técnicas de adaptação específicas do domínio para modelos pré-treinados.
• Aplicar a aprendizagem contínua para gerenciar tarefas e conjuntos de dados em evolução.
• Dominar o ajuste fino de várias tarefas para melhorar o desempenho do modelo em todas as tarefas.

A Vertex AI oferece ferramentas avançadas para ajuste fino de grandes modelos e gerenciamento de prompts, permitindo que desenvolvedores e equipes de dados otimizem a precisão do modelo, simplifiquem fluxos de trabalho iterativos e garantam rigor na avaliação por meio de bibliotecas e serviços integrados.

Este treinamento ministrado por instrutor (online ou presencial) é direcionado a praticantes intermediários a avançados que desejam melhorar o desempenho e confiabilidade das aplicações de IA gerativa usando ajuste fino supervisionado, versão de prompts e serviços de avaliação no Vertex AI.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aplicar técnicas de ajuste fino supervisionado a modelos Gemini no Vertex AI.
• Implementar fluxos de trabalho de gerenciamento de prompts, incluindo versionamento e teste.
• Leverage as bibliotecas de avaliação para benchmarking e otimização do desempenho da IA.
• Implantar e monitorar modelos aprimorados em ambientes de produção.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Labs práticos com ferramentas de ajuste fino e gerenciamento de prompts no Vertex AI.
• Casos de estudo sobre a otimização de modelos empresariais.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a profissionais de aprendizado de máquina de nível iniciante a intermediário que desejam entender e aplicar técnicas de aprendizado de transferência para melhorar a eficiência e o desempenho em projetos de IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os principais conceitos e benefícios do aprendizado de transferência.
• Explore modelos pré-treinados populares e seus aplicativos.
• Realize o ajuste fino de modelos pré-treinados para tarefas personalizadas.
• Aplicar o aprendizado de transferência para resolver problemas do mundo real em PNL e visão computacional.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e profissionais de IA que desejam implementar estratégias de ajuste fino para grandes modelos sem a necessidade de recursos computacionais extensos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da adaptação de baixo ranqueamento (LoRA).
• Implementar LoRA para um ajuste fino eficiente de modelos grandes.
• Otimizar o ajuste fino para ambientes com recursos limitados.
• Avaliar e implementar modelos ajustados por LoRA para aplicações práticas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam personalizar modelos pré-treinados para tarefas e conjuntos de dados específicos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios do ajuste fino e suas aplicações.
• Preparar conjuntos de dados para o ajuste fino de modelos pré-treinados.
• Ajuste fino de grandes modelos de linguagem (LLMs) para tarefas de PNL.
• Otimizar o desempenho do modelo e abordar desafios comuns.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aprimorar seus projetos de PNL por meio do ajuste fino eficaz de modelos de linguagem pré-treinados.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do ajuste fino para tarefas de PNL.
• Ajustar modelos pré-treinados, como GPT, BERT e T5, para aplicações específicas de PNL.
• Otimizar os hiperparâmetros para melhorar o desempenho do modelo.
• Avaliar e implementar modelos ajustados em cenários do mundo real.