Hotel Real Oeiras

nº5, R. Álvaro Rodrigues de Azevedo nº 5, 2770-197 Paço de Arcos, Paço de Arcos, Portugal, 2770-197 Paço de Arcos

Com uma localização privilegiada junto aos principais parques empresariais de Oeiras, como Lagoas Park, o Tagus Park e a Quinta da Fonte, o Hotel Real Oeiras é um hotel 4 estrelas que oferece todas as condições para a organização e realização de todo o tipo de reuniões e eventos sociais. Quer se trate de uma reunião de negócios, um congresso, um evento empresarial, evento social, um jantar ou almoço privado, um casamento, um batizado, uma festa de aniversário ou até mesmo um divertido aniversário de criança, as 8 salas multifuncionais são a opção ideal. Todas as salas têm luz natural e acesso direto à piscina exterior e zonas verdes envolventes que fazem com que este hotel seja a escolha perfeita para tornar o seu evento num acontecimento memorável.

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DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oeiras (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de IA de nível avançado e cientistas de dados com experiência intermediária a avançada que desejam aprimorar o desempenho do modelo DeepSeek, minimizar a latência e implantar soluções de IA de forma eficiente usando práticas modernas MLOps. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Otimize os modelos DeepSeek para eficiência, precisão e escalabilidade.
  • Implementar as melhores práticas para MLOps e versionamento de modelo.
  • Implante modelos DeepSeek na nuvem e na infraestrutura local.
  • Monitorizar, manter e escalar soluções de IA de forma eficaz.
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Kubeflow

 35 Horas
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oeiras (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem usando o AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
  • Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
  • Executar pipelines de aprendizagem automática completos em diversas arquitecturas e ambientes de nuvem.
  • Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
  • Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
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Kubeflow Fundamentals

 28 Horas
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oeiras (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem.
  • Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
  • Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
  • Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
  • Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
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Kubeflow on AWS

 28 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oeiras (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning em um servidor AWS EC2. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários na AWS.
  • Use o EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes na AWS.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
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Kubeflow on Azure

 28 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oeiras (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning na nuvem do Azure. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
  • Use o Serviço de Kubernetes do Azure (AKS) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
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MLflow

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam ir além da construção de modelos de ML e otimizar o processo de criação, rastreamento e implantação de modelos de ML. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar MLflow e bibliotecas e estruturas de ML relacionadas.
  • Apreciar a importância da rastreabilidade, reprodutibilidade e implantação de um modelo de ML
  • Implantar modelos de ML em diferentes nuvens públicas, plataformas ou servidores locais.
  • Dimensionar o processo de implementação de ML para acomodar vários utilizadores que colaboram num projeto.
  • Criar um registo central para experimentar, reproduzir e implementar modelos de ML.
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MLOps: CI/CD for Machine Learning

 35 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oeiras (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam avaliar as abordagens e ferramentas disponíveis hoje para tomar uma decisão inteligente sobre o caminho a seguir na adoção de MLOps em sua organização. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar vários frameworks e ferramentas MLOps.
  • Reunir o tipo certo de equipa com as competências adequadas para construir e suportar um sistema MLOps.
  • Preparar, validar e versionar dados para uso por modelos ML.
  • Compreender os componentes de um pipeline de ML e as ferramentas necessárias para o construir.
  • Experimentar diferentes estruturas e servidores de aprendizagem automática para implementação na produção.
  • Operacionalizar todo o processo Machine Learning para que seja reproduzível e passível de manutenção.
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MLOps for Azure Machine Learning

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de aprendizado de máquina que desejam usar Azure Machine Learning e Azure DevOps para facilitar as práticas MLOps. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Construir fluxos de trabalho reproduzíveis e modelos de aprendizado de máquina.
  • Gerenciar o ciclo de vida do aprendizado de máquina.
  • Acompanhe e relate o histórico da versão do modelo, ativos e muito mais.
  • Implantar modelos de aprendizado de máquina prontos para produção em qualquer lugar.
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Declaração de Clientes (2)

o ecossistema de ML não se limita ao MLFlow, mas também inclui o Optuna, hyperopt, Docker e docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL

Curso - MLflow

Máquina Traduzida

Aproveitei a participação no treinamento Kubeflow, que foi realizado remotamente. Esse treinamento me permitiu consolidar meu conhecimento sobre serviços AWS, K8s e todas as ferramentas DevOps relacionadas ao Kubeflow, que são as bases necessárias para abordar o assunto de forma adequada. Gostaria de agradecer Malawski Marcin por sua paciência e profissionalismo no treinamento e nas dicas sobre práticas recomendadas. Malawski aborda o tema sob diferentes ângulos, com diferentes ferramentas de implantação Ansible, EKS kubectl, Terraform. Agora estou definitivamente convencido de que estou entrando na área correta de aplicação.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM

Curso - Kubeflow

Máquina Traduzida

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Kubeflow

2025-06-30 09:30
35 Horas
Hotel Real Oeiras

MLflow

2025-07-14 09:30
21 Horas
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Kubeflow on Azure

2025-07-28 09:30
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Kubeflow Fundamentals

2025-08-11 09:30
28 Horas
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Kubeflow on AWS

2025-08-25 09:30
28 Horas
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