Cursos de Large Language Models (LLMs) em Faro

Este treinamento ao vivo (presencial ou online) orientado por instrutor em Faro é direcionado a profissionais de gestão sênior que desejam entender o que são LLMs, explorar seu impacto potencial nas operações comerciais e avaliar usos práticos de ferramentas de IA como ChatGPT, Copilot da Microsoft ou Grok para tarefas do mundo real, como criação de conteúdo, sumarização de dados e suporte à tomada de decisões.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o que são LLMs e como ferramentas como ChatGPT e Copilot funcionam.
• Usar técnicas de entrada para obter resultados práticos e confiáveis de LLMs.
• Avaliar casos de uso reais, como redação de emails, sumarização de documentos e automação de produtividade.
• Identificar oportunidades de investimento e aplicações estratégicas para a adoção da IA.

Este treinamento ao vivo, presencial ou online, em Faro, é direcionado a equipes de gestão sênior que desejam compreender o valor estratégico dos LLMs (Large Language Models) e das ferramentas de IA empresarial. Os participantes explorarão como integrar essas ferramentas em fluxos de trabalho de alto nível, redigir prompts melhores e avaliar oportunidades para aumentar a produtividade e o ROI através da adoção de IA.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender como os LLMs funcionam e como ferramentas como ChatGPT e Copilot os aplicam.
• Utilizar interações baseadas em prompts para automatizar e acelerar tarefas.
• Aplicar ferramentas de IA a cenários reais, como redação de e-mails, resumos de relatórios e revisão de acordos.
• Avaliar os benefícios estratégicos, limitações e considerações sobre licenciamento para adoção de LLMs.

Esta formação ao vivo e ministrada por instrutor em Faro (online ou presencial) é direcionada a pesquisadores de IA, cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermediário a avançado que desejam entender, ajustar e implementar os grandes modelos linguísticos da Meta AI para diversas aplicações de processamento de linguagem natural (PLN).

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Entender a arquitetura e o funcionamento dos grandes modelos linguísticos da Meta AI.
• Configurar e ajustar finamente os LLMs da Meta AI para casos de uso específicos.
• Implementar aplicações baseadas em LLM, como resumos de texto, chatbots e análise de sentimentos.
• Otimizar e implantar grandes modelos linguísticos de forma eficiente.

Esta formação ao vivo e orientada por instrutor em Faro (online ou presencial) é destinada a profissionais de nível intermediário de IA, analistas de negócios e líderes de tecnologia que desejam compreender os princípios da IA gerativa e as aplicações dos grandes modelos linguísticos (LLMs) em ambientes empresariais. Os participantes aprenderão sobre transformadores, engenharia de prompts e considerações éticas na implementação desses modelos para soluções do mundo real.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios subjacentes da IA gerativa e grandes modelos linguísticos.
• Implementar e ajustar LLMs para aplicações específicas de negócios.
• Aplicar técnicas de engenharia de prompts para obter outputs ótimos do modelo.
• Reconhecer considerações éticas e gerenciar riscos na implementação de LLMs.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais e eticistas de IA de nível intermediário, cientistas e engenheiros de dados e formuladores de políticas e partes interessadas que desejam entender e navegar no cenário ético dos LLMs.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Identificar questões e desafios éticos associados aos LLMs.
• Aplicar quadros e princípios éticos à implementação de programas de aprendizagem ao longo da vida.
• Avaliar o impacto social dos LLMs e mitigar os riscos potenciais.
• Desenvolver estratégias para o desenvolvimento e utilização responsáveis da IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de PNL de nível intermediário e cientistas de dados, criadores de conteúdo e tradutores e empresas globais que desejam usar LLMs para tradução de idiomas e criação de conteúdo multilíngue.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios de aprendizagem e tradução multilíngue com LLMs.
• Implementar LLMs para traduzir conteúdos entre várias línguas.
• Criar e gerir conjuntos de dados multilingues para treinar LLMs.
• Desenvolver estratégias para manter a consistência e a qualidade da tradução.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a analistas financeiros de nível intermediário, cientistas de dados e profissionais de investimento que desejam alavancar LLMs para análise e previsão do mercado financeiro.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a aplicação de LLMs na análise do mercado financeiro.
• Utilizar os LLMs para processar notícias, relatórios e dados financeiros para obter informações sobre o mercado.
• Desenvolver modelos preditivos para preços de acções, tendências de mercado e indicadores económicos.
• Integrar as percepções do LLM nos processos de tomada de decisões de investimento.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a cientistas e pesquisadores ambientais de nível intermediário, analistas de dados e formuladores de políticas e defensores do meio ambiente que desejam usar LLMs para modelagem e análise ambiental.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a aplicação dos LLMs na ciência ambiental.
• Utilizar os LLMs para analisar e modelar dados ambientais.
• Interpretar os resultados do LLM para avaliações de impacto ambiental.
• Comunicar os resultados de forma eficaz para informar os esforços de política e conservação.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de VR e AR de nível intermediário, designers de jogos e engenheiros de IA que desejam incorporar LLMs em aplicativos de VR e AR para criar ambientes mais envolventes e responsivos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos LLMs na criação de experiências imersivas de VR e AR.
• Desenvolver aplicativos de RV e RA que utilizam LLMs para diálogos interativos e criação de conteúdo.
• Integrar LLMs com ferramentas de desenvolvimento de RV e RA para um maior envolvimento do utilizador.
• Aplicar as melhores práticas para conceber narrativas e interacções orientadas para a IA em espaços virtuais.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores de software que desejam aplicar Large Language Models (LLMs) a dados multimodais para aplicativos avançados de IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da aprendizagem multimodal com LLMs.
• Implementar LLMs para processar e analisar dados de texto, imagem e áudio.
• Desenvolver aplicativos que aproveitem os pontos fortes da integração de dados multimodais.
• Avaliar o desempenho de sistemas LLM multimodais.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de segurança cibernética de nível intermediário e cientistas de dados que desejam utilizar LLMs para aprimorar medidas de segurança cibernética e inteligência de ameaças.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos LLMs na segurança cibernética.
• Implementar LLMs para deteção e análise de ameaças.
• Utilizar LLMs para automação e resposta de segurança.
• Integrar LLMs com a infraestrutura de segurança existente.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário e analistas de negócios que desejam utilizar grandes modelos de linguagem (LLMs) para prever tendências e comportamentos em vários setores.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos dos LLMs e seu papel na análise preditiva.
• Implementar LLMs para analisar e prever dados em vários setores.
• Avaliar a eficácia dos modelos preditivos usando LLMs.
• Integrar LLMs com pipelines de processamento de dados existentes.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário que desejam obter uma compreensão abrangente e habilidades práticas em Large Language Models (LLMs) e Reinforcement Learning (RL).

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os componentes e a funcionalidade dos modelos de transformadores.
• Otimizar e afinar os LLMs para tarefas e aplicações específicas.
• Compreender os princípios e metodologias fundamentais da aprendizagem por reforço.
• Aprender como as técnicas de aprendizagem por reforço podem melhorar o desempenho dos LLMs.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a criadores de conteúdo de nível intermediário, profissionais de marketing e tecnólogos educacionais que desejam aproveitar o poder dos LLMs para gerar conteúdo de alta qualidade, diversificado e envolvente em vários domínios.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os recursos dos LLMs e sua aplicação na geração de conteúdo.
• Configurar e usar LLMs para gerar vários tipos de conteúdo.
• Aplicar as melhores práticas para solicitar e ajustar os LLMs para produzir os resultados desejados.
• Avaliar a qualidade dos conteúdos gerados por IA e aperfeiçoá-los para públicos específicos.
• Explorar técnicas avançadas para a criação de conteúdos criativos e multimodais com LLMs.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a educadores, profissionais da EdTech e pesquisadores com diferentes níveis de experiência e conhecimento que desejam aproveitar os LLMs para criar experiências educacionais personalizadas.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e as capacidades dos LLMs.
• Identificar oportunidades de personalização em conteúdo educacional usando LLMs.
• Projetar plataformas de aprendizagem adaptativa que utilizam LLMs para personalização de conteúdo.
• Implementar estratégias orientadas por LLMs para melhorar o envolvimento do aluno e os resultados de aprendizagem.
• Avaliar a eficácia dos LLMs em ambientes educacionais e tomar decisões baseadas em dados para

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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de software de nível iniciante a intermediário e cientistas de dados que desejam implementar LLMs em sistemas de reconhecimento e síntese de fala.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos LLMs nas tecnologias da fala.
• Implementar LLMs para reconhecimento de fala preciso e síntese de fala com som natural.
• Integrar LLMs com motores de reconhecimento de fala e sintetizadores de fala.
• Avaliar e melhorar o desempenho de sistemas de fala usando LLMs.
• Manter-se informado sobre as tendências actuais e as direcções futuras das tecnologias da fala.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de suporte ao cliente de nível iniciante a intermediário e profissionais de TI que desejam implementar LLMs para criar chatbots de suporte ao cliente responsivos e inteligentes.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos e a arquitetura de Large Language Models (LLMs).
• Projetar e integrar LLMs em sistemas de suporte ao cliente.
• Melhorar a capacidade de resposta e a experiência do utilizador dos chatbots.
• Abordar considerações éticas e garantir a conformidade com as normas do sector.
• Implantar e manter um chatbot baseado em LLM para aplicações no mundo real.

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.

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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de dados e marketing de nível intermediário que desejam aplicar LLMs para analisar e interpretar o sentimento público de várias fontes de texto, como postagens de mídia social, análises de produtos e feedback do cliente.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da análise de sentimentos e sua aplicação usando LLMs.
• Pré-processar e preparar conjuntos de dados para análise de sentimentos.
• Treinar e ajustar LLMs para refletir com precisão o sentimento no texto.
• Analisar o sentimento em tempo real a partir de redes sociais e outras fontes de texto.
• Integrar os resultados da análise de sentimentos nas estratégias empresariais e nos processos de tomada de decisões.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de software de nível intermediário e escritores técnicos que desejam aproveitar os LLMs para otimizar seu fluxo de trabalho de codificação e criar documentação detalhada e abrangente.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos LLMs na automatização da geração de código e documentação de software.
• Utilizar os LLMs para criar trechos de código e documentação precisos e eficientes.
• Integrar LLMs em seu ciclo de vida de desenvolvimento de software para aumentar a produtividade.
• Manter padrões de documentação de alta qualidade usando ferramentas automatizadas.
• Abordar considerações éticas e melhores práticas para a utilização de IA no desenvolvimento de software.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de negócios de nível intermediário e analistas de dados que desejam aproveitar o poder dos LLMs para extrair insights de negócios.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos e aplicações dos LLMs no contexto da inteligência de negócios.
• Aplicar LLMs para analisar grandes conjuntos de dados e extrair insights significativos.
• Integrar a análise orientada por LLM em processos estratégicos de tomada de decisão de negócios.
• Avaliar as considerações éticas e as melhores práticas para a utilização de LLM nas empresas.
• Antecipar tendências futuras em IA e preparar-se para o cenário em evolução da inteligência empresarial.

Este treinamento presencial e ministrado por instrutor em Faro (online ou no local) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados de nível intermediário a avançado que desejam dominar o LlamaIndex para desenvolver aplicativos inovadores baseados em LLM.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o LlamaIndex para uso com LLMs.
• Indexar e consultar conjuntos de dados personalizados usando o LlamaIndex para melhorar a funcionalidade do LLM.
• Conceber e desenvolver aplicações sofisticadas que utilizem o LlamaIndex e os LLMs.
• Compreender e aplicar as melhores práticas para trabalhar com LLMs e LlamaIndex.
• Navegar pelas considerações éticas envolvidas na implementação de aplicações com LLM.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de IA de nível intermediário, profissionais de aprendizado de máquina e cientistas de dados que desejam usar o LlamaIndex para aprimorar os recursos dos modelos de IA, tornando-os mais precisos e confiáveis para vários aplicativos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e componentes do LlamaIndex.
• Ingerir e estruturar dados para uso com LLMs.
• Implementar o aumento do contexto para melhorar o desempenho do modelo de IA.
• Integrar o LlamaIndex em sistemas e fluxos de trabalho de IA existentes.

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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário que desejam aprender como usar IA generativa com LLMs para várias tarefas e domínios.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

Explicar o que é a IA generativa e como funciona. Descrever a arquitetura do transformador que alimenta os LLMs. Utilizar leis empíricas de escalonamento para otimizar os LLMs para diferentes tarefas e restrições. Aplicar ferramentas e métodos de última geração para treinar, afinar e implementar LLMs. Discutir as oportunidades e os riscos da IA generativa para a sociedade e as empresas.

Modelos de linguagem grandes (LLMs) e estruturas de agentes autônomos como AutoGen e CrewAI estão redefinindo como equipes de DevOps automatizam tarefas, como o rastreamento de mudanças, a geração de testes e o triagem de alertas, ao simular colaboração e tomada de decisões humanóides.

Esta formação presencial ou online, conduzida por instrutor, é voltada para engenheiros avançados que desejam projetar e implementar fluxos de trabalho automatizados em DevOps impulsionados por grandes modelos de linguagem (LLMs) e sistemas multi-agentes.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Integrar agentes baseados em LLMs nos fluxos de trabalho CI/CD para automação inteligente.
• Automatizar a geração de testes, análise de commits e sumários de mudanças usando agentes.
• Coordenar vários agentes para triagem de alertas, geração de respostas e fornecimento de recomendações em DevOps.
• Criar fluxos de trabalho impulsionados por agentes seguros e sustentáveis utilizando frameworks open-source.

Formato do Curso

• Aula 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 entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Faro (online ou presencial) é direcionado a desenvolvedores, arquitetos e gerentes de produtos com nível intermediário a avançado de IA que desejam identificar e mitigar riscos associados a aplicações baseadas em LLMs, incluindo injeção de prompt, vazamento de dados e saída não filtrada, enquanto incorporam controles de segurança como validação de entrada, supervisão humana no loop e barreiras de saída.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender as vulnerabilidades principais dos sistemas baseados em LLMs.
• Aplicar princípios de design seguro à arquitetura de aplicativos LLM.
• Usar ferramentas como Guardrails AI e LangChain para validação, filtragem e segurança.
• Incorporar técnicas como sandboxing, red teaming e revisão humana no loop em pipelines de produção.

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.

LLMs para Compreensão, Refatoração e Documentation é um curso técnico focado na aplicação de grandes modelos linguísticos (LLMs) para melhorar a qualidade do código, reduzir dívida técnica e automatizar tarefas de documentação em equipes de software.

Esta formação presencial ou online, conduzida por instrutor, destina-se a profissionais de software intermediários a avançados que desejam usar LLMs, como GPT, para analisar, refatorar e documentar bases de código complexas ou legadas com maior eficácia.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Usar LLMs para explicar código, dependências e lógica em repositórios desconhecidos.
• Identificar e refatorar anti-padrões e melhorar a legibilidade do código.
• Gerar automaticamente e manter comentários inline, arquivos README e documentação de API.
• Incorporar insights baseados em LLMs nos fluxos de trabalho existentes de CI/CD e revisão.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussões.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prático em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

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

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário, desenvolvedores de IA e entusiastas de IA que desejam usar LLMs para executar várias tarefas de PNL e criar conteúdo novo e diversificado para diferentes fins.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Estabelecer um ambiente de desenvolvimento com LLMs e ferramentas essenciais.
• Executar habilmente tarefas de NLU e NLI com LLMs.
• Extrair, inferir e utilizar gráficos de conhecimento de forma eficaz.
• Gerar e gerir diálogos utilizando LLMs para aplicações de conversação.
• Avaliar a qualidade e a diversidade dos conteúdos gerados pelos LLM e pela IA generativa.
• Aplicar princípios éticos, garantindo a equidade e a utilização responsável de LLMs.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.