Cursos de PLN em Almada

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de IA de nível intermediário a avançado, cientistas de dados e desenvolvedores que desejam entender, ajustar e implementar os modelos de linguagem grande do Meta AI para vários aplicativos de PNL.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e o funcionamento dos modelos de linguagem grande da Meta AI.
• Configure e ajuste os LLMs do Meta AI para casos de uso específicos.
• Implemente aplicativos baseados em LLM, como resumo de texto, chatbots e análise de sentimentos.
• Otimizar e implementar modelos de linguagem de grande dimensão de forma eficiente.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (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 Almada (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.

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.

O SDK CANN (Arquitetura de Computação para Neural Networks) fornece poderosas ferramentas de implantação e otimização para aplicações em tempo real de IA na visão computacional e NLP, especialmente no hardware Huawei Ascend.

Esta formação ao vivo (online ou presencial) ministrada por instrutor é direcionada a profissionais intermediários de IA que desejam construir, implantar e otimizar modelos de visão e linguagem usando o SDK CANN para casos de uso em produção.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implantar e otimizar modelos CV e NLP utilizando CANN e AscendCL.
• Usar as ferramentas do SDK CANN para converter modelos e integrá-los em pipelines ao vivo.
• Otimizar o desempenho de inferência para tarefas como detecção, classificação e análise de sentimentos.
• Construir pipelines CV/NLP em tempo real para cenários de implantação na borda ou baseados na nuvem.

Formato do Curso

• Aula interativa e demonstração.
• Laboratório prático com implantação de modelos e perfilamento de desempenho.
• Design ao vivo de pipelines usando casos reais de CV e NLP.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada 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 dados de nível intermediário que desejam usar LangChain para aprimorar seus recursos de análise e visualização de dados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Automatizar a recuperação e limpeza de dados usando LangChain.
• Conduzir análises avançadas de dados usando Python e LangChain.
• Criar visualizações com Matplotlib e outras bibliotecas Python integradas com LangChain.
• Aproveitar LangChain para gerar percepções de linguagem natural a partir da análise de dados.

Esta formação presencial (online ou no local) é dirigida a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural usando Python em Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Entender conceitos fundamentais do processamento de linguagem natural.
• Pré-processar e limpar dados de texto para tarefas de PLN.
• Realizar análise de sentimentos usando as bibliotecas NLTK e SpaCy.
• Trabalhar com dados de texto usando Google Colab para desenvolvimento escalável e colaborativo.

Esta formação presencial (online ou no local) é destinada a profissionais avançados que desejam aperfeiçoar e personalizar modelos de IA em Ollama para melhor desempenho e aplicações específicas ao domínio.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente eficiente para o aperfeiçoamento de modelos de IA em Ollama.
• Preparar conjuntos de dados para fine-tuning supervisionado e aprendizagem por reforço.
• Otimizar modelos de IA para desempenho, precisão e eficiência.
• Deployar modelos personalizados em ambientes de produção.
• Avaliar melhorias no modelo e garantir robustez.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a analistas de dados de nível iniciante a intermediário e profissionais de negócios que desejam executar tarefas complexas de análise de dados de forma mais intuitiva em vários setores usando o Go ogle Gemini AI.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do Google Gemini AI.
• Conectar várias fontes de dados ao Gemini AI.
• Explore dados usando consultas em linguagem natural.
• Analise padrões de dados e obtenha insights.
• Criar visualizações de dados atraentes.
• Comunicar eficazmente as informações baseadas em dados.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de aprendizado de máquina de nível avançado e pesquisadores de IA que desejam desenvolver soluções de IA com eficiência energética com pequenos modelos de linguagem que são poderosos e ecologicamente corretos.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o impacto da IA no consumo de energia e no meio ambiente.
• Aplicar técnicas de compressão e otimização de modelos para reduzir o tamanho e o uso de energia dos modelos de IA.
• Utilize estruturas de hardware e software com eficiência energética para implantação de IA.
• Implementar as melhores práticas para o desenvolvimento sustentável da IA.
• Defender e contribuir para práticas sustentáveis no sector da IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam integrar o Claude AI em seus fluxos de trabalho diários para melhorar a eficiência e a automação.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Use o Claude AI para automatizar tarefas repetitivas e simplificar os fluxos de trabalho.
• Aumente a produtividade pessoal e da equipe usando a automação baseada em IA.
• Integre o Claude AI às ferramentas e plataformas de negócios existentes.
• Otimize a tomada de decisões orientada por IA e o gerenciamento de tarefas.

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 Almada (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 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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam integrar funcionalidades de IA em seus aplicativos usando o Google Gemini AI.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos dos grandes modelos de linguagem.
• Configurar e usar o Google Gemini AI para várias tarefas de IA.
• Implementar transformações de texto para texto e imagem para texto.
• Construir aplicações básicas baseadas em IA.
• Explorar recursos avançados e opções de personalização no Google Gemini AI.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores de PNL e entusiastas de IA que desejam entender o funcionamento interno dos modelos GPT, explorar os recursos do GPT-3 e GPT-4 e aprender como aproveitar esses modelos para suas tarefas de PNL.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os principais conceitos e princípios por trás dos Transformadores Gerativos Pré-treinados.
• Compreender a arquitetura e o processo de treinamento dos modelos GPT.
• Utilizar o GPT-3 para tarefas como geração de texto, conclusão e tradução.
• Explorar os últimos avanços do GPT-4 e suas possíveis aplicações.
• Aplicar os modelos GPT aos seus próprios projectos e tarefas de PNL.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, profissionais de aprendizado de máquina e pesquisadores e entusiastas de PNL que desejam utilizar efetivamente Hugging Face para tarefas de PNL.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Utilizar um modelo de transformador Hugging Face e ajustá-lo em um conjunto de dados específico.
• Ganhe a capacidade de abordar de forma independente os desafios comuns da PNL.
• Criar e compartilhar suas demonstrações de modelo de forma eficaz.
• Simplificar a otimização dos seus modelos para produção.
• Utilizar Hugging Face Transformers para resolver uma vasta gama de problemas de aprendizagem automática.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a profissionais de negócios de nível iniciante, equipes de suporte ao cliente e entusiastas de tecnologia que desejam entender os fundamentos do Claude AI e aproveitá-lo para aplicativos de negócios.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os recursos e casos de uso do Claude AI.
• Configure e interaja com o Claude AI de forma eficaz.
• Automatize os fluxos de trabalho de negócios com a IA de conversação.
• Melhore o envolvimento e o suporte do cliente usando soluções orientadas por IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam aprender o básico do NLG e seu papel na IA e na geração de conteúdo.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais da Geração de Linguagem Natural.
• Explore as aplicações do NLG em vários setores.
• Aprenda técnicas básicas para gerar texto semelhante ao humano usando AI.
• Trabalhe com bibliotecas e modelos Python para gerar texto.

Esta formação ao vivo, presencial ou online, é direcionada a profissionais de nível iniciante que desejam instalar, configurar e usar Ollama para executar modelos AI em suas máquinas locais.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do Ollama e suas capacidades.
• Configurar o Ollama para executar modelos AI locais.
• Deployear e interagir com LLMs usando o Ollama.
• Otimizar desempenho e uso de recursos para cargas de trabalho AI.
• Explorar casos de uso para deploy local de IA em diversas indústrias.

Estima-se que os dados não estruturados representem mais de 90 por cento de todos os dados, muitos dos quais sob a forma de texto. Publicações em blogues, tweets, redes sociais e outras publicações digitais contribuem continuamente para este conjunto crescente de dados.

Este curso ao vivo, ministrado por um instrutor, centra-se na extração de informações e significado destes dados. Utilizando as bibliotecas R Language e Natural Language Processing (NLP), combinamos conceitos e técnicas da ciência da computação, inteligência artificial e linguística computacional para entender algoritmicamente o significado por trás dos dados de texto. As amostras de dados estão disponíveis em vários idiomas, de acordo com os requisitos do cliente.

No final desta formação, os participantes serão capazes de preparar conjuntos de dados (grandes e pequenos) a partir de fontes díspares e, em seguida, aplicar os algoritmos correctos para analisar e comunicar o seu significado.

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, prática prática pesada, testes ocasionais para avaliar a compreensão

Este curso foi criado para administradores, solution architects, executivos de inovação, CTOs, e todos os interessados em aprender e conhecer o panorama geral da inteligência artificial aplicada aos problemas organizacionais.

A IA é um conjunto de tecnologias para a criação de sistemas inteligentes capazes de compreender os dados e as actividades que os rodeiam para tomar "decisões inteligentes". Para os fornecedores Telecom, a criação de aplicações e serviços que utilizem a IA pode abrir a porta a melhores operações e serviços em áreas como a manutenção e a otimização da rede.

Neste curso, examinamos as várias tecnologias que compõem a IA e os conjuntos de competências necessários para as utilizar. Ao longo do curso, examinamos as aplicações específicas da IA no sector Telecom.

Público

• Engenheiros de rede
• Pessoal de operações de rede
• Gerentes técnicos Telecom

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios práticos

Este curso é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam entender e implementar inteligência artificial em seus aplicativos. O foco especial está na análise de dados, inteligência artificial distribuída e processamento de linguagem natural.

ChatBots são programas de computador que simulam automaticamente respostas humanas por meio de interfaces de chat. ChatBots ajudam as organizações a maximizar a eficiência de suas operações, fornecendo opções mais fáceis e rápidas para as interações de seus usuários.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como criar chatbots em Python.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender os fundamentos da construção de chatbots
• Construir, testar, implantar e solucionar problemas de vários chatbots usando Python

Público

• Desenvolvedores

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e muita prática hands-on

Nota

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

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada, os participantes aprenderão a usar Python bibliotecas para PNL enquanto criam um aplicativo que processa um conjunto de imagens e gera legendas. 

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Desenhar e codificar DL para NLP usando Python bibliotecas.
• Criar Python código que lê uma coleção substancialmente enorme de imagens e gera palavras-chave.
• Criar Python Código que gera legendas a partir das palavras-chave detectadas.

Esta sessão de treinamento presencial explorará técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) em conjunto com a aplicação de Inteligência Artificial e Robotics no ambiente empresarial. Os participantes realizarão exemplos baseados em computador e exercícios de resolução de estudos de caso utilizando Python

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar o spaCy para processar grandes volumes de texto para encontrar padrões e obter insights.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o spaCy.
• Compreender a abordagem do spaCy para Natural Language Processing (NLP).
• Extrair padrões e obter insights de negócios a partir de fontes de dados em larga escala.
• Integrar a biblioteca spaCy com aplicações web e sistemas legados existentes.
• Implementar o spaCy em ambientes de produção para prever o comportamento humano.
• Utilizar o spaCy para pré-processar texto para Deep Learning.

Formato do Curso

• Aulas e discussões interativas.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização de curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para combinar.
• Para saber mais sobre o spaCy, visite: https://spacy.io/

Em Python Machine Learning, o recurso de Sumarização de Texto é capaz de ler o texto de entrada e produzir um resumo de texto. Essa capacidade está disponível a partir da linha de comando ou como uma API/Biblioteca Python. Uma aplicação interessante é a criação rápida de resumos executivos; isso é particularmente útil para organizações que precisam revisar grandes volumes de dados textuais antes de gerar relatórios e apresentações.

Neste treinamento liderado por um instrutor, ao vivo, os participantes aprenderão a usar Python para criar um aplicativo simples que gera automaticamente um resumo do texto de entrada.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Usar a ferramenta de linha de comando que resume textos.
• Projetar e criar código de Sumarização de Texto usando as bibliotecas Python.
• Avaliar três bibliotecas de sumarização Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Público

• Programadores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

TensorFlow™ é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados.

SyntaxNet é um framework de processamento de línguas naturais de rede neural para TensorFlow.

Word2Vec é usado para a aprendizagem de representações vector de palavras, chamado "word embeddings". Word2vec é um modelo preditivo particularmente computacional-eficaz para a aprendizagem de palavras de texto cru. Ele vem em dois sabores, o modelo Continuous Bag-of-Words (CBOW) e o modelo Skip-Gram (Capítulos 3.1 e 3.2 em Mikolov et al.)

Usados em tandem, o SyntaxNet e Word2Vec permitem que os usuários gerem modelos de aprendizagem integrada a partir da entrada de língua natural.

Auditoria

Este curso é voltado para desenvolvedores e engenheiros que pretendem trabalhar com os modelos SyntaxNet e Word2Vec em seus gráficos TensorFlow.

Após a conclusão deste curso, os delegados serão:

• compreender TensorFlow’s estrutura e mecanismos de implantação
• Ser capaz de realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
• ser capaz de avaliar a qualidade do código, realizar o desligamento, monitoramento
• Ser capaz de implementar produção avançada como modelos de treinamento, termos de inserção, gráficos de construção e logging