Hotel Faro & Beach Club

2, Praça Dom Francisco Gomes 2, 8000-168 Faro, Faro, Portugal, 8000-168 Faro

Situado em pleno centro da cidade de Faro, o Hotel Faro oferece uma vista deslumbrante sobre a Ria Formosa e sobre a zona histórica, sendo o local ideal para férias e negócios. A proximidade ao Aeroporto Internacional de Faro, o acesso privilegiado às melhores praias do Algarve e todos os serviços que possui na sua envolvência, fazem do Hotel Faro a escolha perfeita para a sua estadia. Este moderno hotel de 4 estrelas dispõe de 90 acolhedores e sofisticados quartos (incluindo 3 suites), um magnífico rooftop com vista panorâmica sobre a cidade, onde estão localizados o restaurante, o bar e uma piscina hidroterapêutica aquecida. O Hotel Faro dispõe também de garagem, gym & dayspa, 4 salas multifuncionais e um Beach club situado na Ilha de Faro. Na época balnear, a oferta inclui ainda um serviço diário de transfer para o Beach Club e passeios de barco pela Ria Formosa, considerada uma das 7 maravilhas de Portugal.

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Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance

 14 Horas
This instructor-led, live training in Faro (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.By the end of this training, participants will be able to:
  • Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
  • Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
  • Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
  • Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.
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Fine-Tuning Legal AI Models: Contract Review and Legal Research

 14 Horas
This instructor-led, live training in Faro (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.By the end of this training, participants will be able to:
  • Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
  • Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
  • Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
  • Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.
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Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics

 14 Horas
This instructor-led, live training in Faro (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.By the end of this training, participants will be able to:
  • Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
  • Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
  • Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
  • Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.
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Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection

 14 Horas
This instructor-led, live training in Faro (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.By the end of this training, participants will be able to:
  • Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
  • Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
  • Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
  • Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.
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Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models

 14 Horas
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Faro (online ou presencial), é direcionada a engenheiros avançados de manutenção de IA e profissionais MLOps que desejam implementar pipelines robustos de aprendizado contínuo e estratégias eficazes de atualização para modelos finamente ajustados e em uso.No final desta formação, os participantes serão capazes de:
  • Projetar e implementar fluxos de trabalho de aprendizado contínuo para modelos em uso.
  • Mitigar o esquecimento catastrófico através de treinamento adequado e gerenciamento de memória.
  • Automatizar a monitoração e gatilhos de atualização com base no deslocamento do modelo ou nas mudanças nos dados.
  • Integrar estratégias de atualização do modelo em pipelines existentes CI/CD e MLOps.
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Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment

 14 Horas
Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor em Faro (online ou presencial), é direcionado a desenvolvedores de IA embarcada intermediários e especialistas em computação de borda que desejam ajustar e otimizar modelos leves de IA para implantação em dispositivos com recursos limitados.No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Selecionar e adaptar modelos pré-treinados adequados para implantação na borda.
  • Aplicar quantização, poda e outras técnicas de compressão para reduzir o tamanho do modelo e a latência.
  • Ajustar modelos usando aprendizado por transferência para desempenho específico da tarefa.
  • Implantar modelos otimizados em plataformas reais de hardware de borda.
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Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs)

 14 Horas
This instructor-led, live training in Faro (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.
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Safety and Bias Mitigation in Fine-Tuned Models

 14 Horas
This instructor-led, live training in Faro (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.
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Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems

 14 Horas
Esta formação ao vivo, liderada por um instrutor, em Faro (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.
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Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)

 14 Horas
Este treinamento ao vivo e ministrado por um instrutor em Faro (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.
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Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Techniques for LLMs

 14 Horas
Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor em Faro (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.
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Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA

 14 Horas
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Faro (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.
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Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

 14 Horas
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Faro (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.
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Domain-Specific Fine-Tuning for Finance

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.
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Troubleshooting Fine-Tuning Challenges

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.
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Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.
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Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.
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Fine-Tuning Multimodal Models

 28 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.
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Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de IA de nível avançado, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores que desejam ajustar os modelos LLM DeepSeek para criar aplicativos de IA especializados adaptados a setores, domínios ou necessidades de negócios específicos. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender a arquitetura e os recursos dos modelos DeepSeek, incluindo DeepSeek -R1 e DeepSeek -V3.
  • Preparar conjuntos de dados e pré-processar dados para o ajuste fino.
  • Afinar o DeepSeek LLM para aplicações específicas do domínio.
  • Otimizar e implementar modelos ajustados de forma eficiente.
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Deploying Fine-Tuned Models in Production

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.
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Advanced Techniques in Transfer Learning

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.
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Introduction to Transfer Learning

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.
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Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.
Leia mais...

Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.
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Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.
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Última Atualização:

Próximas Formações Provisórias

Troubleshooting Fine-Tuning Challenges

2025-06-23 09:30
14 Horas
Hotel Faro & Beach Club

Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

2025-07-07 09:30
14 Horas
Hotel Faro & Beach Club

Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

2025-07-21 09:30
14 Horas
Hotel Faro & Beach Club

Introduction to Transfer Learning

2025-08-04 09:30
14 Horas
Hotel Faro & Beach Club

Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)

2025-08-18 09:30
14 Horas
Hotel Faro & Beach Club

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