Online ou no local, os cursos de treinamento de Processamento de Linguagem Natural (PNL) ao vivo conduzidos por instrutor demonstram, por meio de discussões interativas e práticas práticas, como extrair insights e significado desses dados. Utilizando diferentes linguagens de programação, como Python e R e bibliotecas de processamento de linguagem natural (NLP), nossos treinamentos combinam conceitos e técnicas de ciência da computação, inteligência artificial e linguística computacional para ajudar os participantes a entender o significado por trás dos dados de texto. Os treinamentos de PNL orientam os participantes passo a passo através do processo de avaliação e aplicação dos algoritmos corretos para analisar dados e relatar seu significado. O treinamento em PNL está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo no local". O treinamento on-line ao vivo (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Almada ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Almada. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (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 presencial conduzido por um instrutor em Almada (online ou no local) é voltado para desenvolvedores de VR e AR intermediários, designers de jogos e engenheiros de IA que desejam incorporar LLMs às aplicações de VR e AR para criar ambientes mais envolventes e responsivos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o papel dos LLMs na criação de experiências imersivas em VR e AR.
Desenvolver aplicações de VR e AR que utilizem LLMs para diálogos interativos e criação de conteúdo.
Integrar LLMs com ferramentas de desenvolvimento de VR e AR para melhorar o engajamento do usuário.
Aplicar as melhores práticas na concepção de narrativas e interações impulsionadas por IA em espaços virtuais.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (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 conduzido por instrutor em Almada (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 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.
A Ollama é uma plataforma leve para executar modelos de linguagem grande localmente.
Este treinamento presencial, liderado por instrutor (online ou no local), destina-se a profissionais da saúde e equipes de TI de nível intermediário que desejam implantar, personalizar e operacionalizar soluções AI baseadas na Ollama em ambientes clínicos e administrativos.
Ao concluir este treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar a Ollama para uso seguro em ambientes de saúde.
Integrar modelos de linguagem local (LLMs) nos fluxos de trabalho clínicos e processos administrativos.
Personalizar os modelos para terminologia específica da saúde e tarefas.
Aplicar melhores práticas para privacidade, segurança e conformidade regulatória.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Demonstração prática e exercícios guiados.
Implementação prática em um ambiente de simulação de saúde sandboxed.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Este treinamento presencial e ministrado por instrutor em Almada (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.
Esta formação ao vivo e orientada por instrutor em Almada (online ou presencial) é direcionada a pesquisadores avançados de IA e tomadores de decisões que desejam explorar as implicações éticas do desenvolvimento de IA e aprender como aplicar diretrizes éticas ao construir soluções de IA com LangChain.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Identificar questões éticas-chave no desenvolvimento de IA com LangChain.
Compreender o impacto da IA na sociedade e nos processos de tomada de decisão.
Desenvolver estratégias para construir sistemas de IA justos e transparentes.
Implementar diretrizes éticas de IA em projetos baseados em LangChain.
O CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) oferece ferramentas poderosas de implantação e otimização para aplicativos de IA em tempo real na visão computacional e PLN, especialmente no hardware Huawei Ascend.
Este treinamento presencial, conduzido por instrutor (online ou presencial), é voltado para profissionais intermediários de IA que desejam construir, implantar e otimizar modelos de visão e linguagem usando o CANN SDK para casos de uso em produção.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implantar e otimizar modelos de CV e PLN usando CANN e AscendCL.
Usar ferramentas do CANN para converter modelos e integrá-los em pipelines ao vivo.
Otimizar o desempenho de inferência para tarefas como detecção, classificação e análise de sentimento.
Construir pipelines de CV/PLN em tempo real para cenários de implantação na borda ou baseada em nuvem.
Formato do Curso
Aula interativa e demonstração.
Laboratório prático com implantação de modelos e perfilamento de desempenho.
Design de pipelines ao vivo usando casos reais de CV e PLN.
Opções de Personalização do Curso
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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.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é destinado a desenvolvedores de IA intermediários e engenheiros de localização que desejam projetar pipelines de tradução automatizados e escaláveis usando tanto modelos proprietários quanto open-source LLMs.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Projetar e implementar fluxos de trabalho de tradução usando frameworks e APIs modernas de LLM.
Integrar modelos open-source e comerciais em sistemas de tradução escaláveis.
Otimizar a qualidade da tradução por meio de ajustes finos, engenharia de prompts e automação.
Implementar infraestrutura de tradução eficiente e em conformidade para ambientes corporativos.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam se especializar em técnicas de aprendizado profundo de ponta para NLU.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender as principais diferenças entre os modelos NLU e NLP.
Aplique técnicas avançadas de aprendizado profundo às tarefas da NLU.
Explore arquiteturas profundas, como transformadores e mecanismos de atenção.
Aproveite as tendências futuras da NLU para criar sistemas sofisticados de IA.
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 (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 presencial e orientado por instrutor em Almada (online ou presencial) é destinado a profissionais de nível básico que desejam instalar, configurar e usar o Ollama para executar modelos de IA em suas máquinas locais.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos do Ollama e suas capacidades.
Configurar o Ollama para executar modelos de IA localmente.
Implementar e interagir com LLMs usando o Ollama.
Otimizar o desempenho e o uso de recursos para cargas de trabalho de IA.
Explorar casos de uso para implantação local de IA em diferentes indústrias.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados de nível iniciante a intermediário que desejam implementar e alavancar modelos de linguagem pequena em vários aplicativos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender a arquitetura e a funcionalidade dos modelos de linguagem pequena.
Implementar SLMs para tarefas como geração de texto e análise de sentimentos.
Otimizar e ajustar os SLMs para casos de uso específicos.
Implantar SLMs em ambientes com recursos limitados.
Avaliar e interpretar o desempenho dos SLMs em cenários do mundo real.
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 conduzido por instrutor, ao vivo, os participantes aprenderão a usar bibliotecas Python para NLP enquanto criam uma aplicação que processa um conjunto de imagens e gera legendas.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Projetar e codificar DL para NLP usando bibliotecas Python.
Criar código Python que leia uma coleção substancialmente grande de imagens e gere palavras-chave.
Criar código Python que gere legendas a partir das palavras-chave detectadas.
Esta sessão de treinamento presencial explorará técnicas de NLP em conjunto com a aplicação de IA e Robótica nos negócios. Os participantes realizarão exemplos práticos no computador e exercícios de resolução de estudos de caso usando Python
Este treinamento conduzido por um instrutor, realizado online ou presencialmente, é direcionado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar o spaCy para processar volumes muito grandes de texto e encontrar padrões e obter insights.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar o spaCy.
Compreender a abordagem do spaCy para Processamento de Linguagem Natural (PLN).
Extrair padrões e obter insights comerciais de fontes de dados em larga escala.
Integrar a biblioteca spaCy com aplicações web e legadas existentes.
Distribuir o spaCy para ambientes de produção ao vivo para prever comportamentos humanos.
Usar o spaCy para pré-processar texto para Aprendizado Profundo
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Muitos exercícios e prática.
Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização do Curso
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Para saber mais sobre spaCy, visite: https://spacy.io/
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados que desejam usar TextBlob para implementar e simplificar tarefas de PNL, como análise de sentimentos, correções ortográficas, modelagem de classificação de texto, etc.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a implementar tarefas de PNL com TextBlob.
Compreender as características, a arquitetura e as vantagens de TextBlob.
Aprender a construir sistemas de classificação de texto usando TextBlob.
Executar tarefas comuns de PNL (Tokenização, WordNet, Análise de sentimentos, Correção ortográfica, etc.)
Executar implementações avançadas com APIs simples e algumas linhas de código.
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 linguagem natural baseado em redes neurais para TensorFlow.
Word2Vec é usado para aprender representações vetoriais de palavras, chamadas "word embeddings". Word2vec é um modelo preditivo computacionalmente eficiente para aprender essas representações de palavras a partir de texto bruto. Ele vem em duas versões: o modelo Continuous Bag-of-Words (CBOW) e o modelo Skip-Gram (Capítulo 3.1 e 3.2 no trabalho de Mikolov et al.).
Usados em conjunto, SyntaxNet e Word2Vec permitem aos usuários gerar modelos de Embedding Aprendidos a partir de entrada de Linguagem Natural.
Público-alvo
Este curso é destinado a desenvolvedores e engenheiros que pretendem trabalhar com modelos SyntaxNet e Word2Vec em seus gráficos TensorFlow.
Ao concluir este curso, os participantes serão capazes de:
compreender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
realizar tarefas de instalação, configuração de ambiente de produção/arquitetura e configuração
avaliar a qualidade do código, realizar depuração e monitoramento
implementar produções avançadas como treinamento de modelos, incorporação de termos, construção de gráficos e registro
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