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 Aveiro ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Aveiro. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
O Meliá Ria Hotel & Spa, inaugurado em 2005, tem uma arquitectura contemporânea muito marcante e um design de interiores sofisticado. Localizado junto a um dos canais da Ria de Aveiro, o hotel situa-se a 5 minutos do centro histórico da cidade.
Este treinamento presencial e orientado por instrutor em Aveiro (online ou no local) é destinado a profissionais de gestão sênior que desejam entender o que são LLMs, explorar seu potencial impacto nas operações empresariais e avaliar usos práticos de ferramentas de IA como ChatGPT, Microsoft Copilot ou Grok para tarefas do mundo real, como criação de conteúdo, resumo 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.
Utilizar técnicas de prompts para obter resultados práticos e confiáveis de LLMs.
Avaliar casos reais, como redação de emails, resumo de documentos e automação de produtividade.
Identificar oportunidades de investimento e aplicações estratégicas para a adoção de IA.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (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, ministrado por um instrutor em Aveiro (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.
Ollama é uma plataforma para executar modelos de linguagem e multimodais localmente, apoiando práticas de governança e IA responsável.
Este treinamento ao vivo (online ou presencial), liderado por um instrutor, destina-se a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam implementar equidade, transparência e responsabilidade em aplicações impulsionadas pelo Ollama.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Aplicar princípios de IA responsável nos deployments do Ollama.
Implementar estratégias de filtragem de conteúdo e mitigação de vieses.
Delinear fluxos de trabalho de governança para alinhamento e auditoria de AI.
Criar frameworks de monitoramento e relatórios para conformidade.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Labs práticos de design de fluxos de trabalho de governança.
Estudos de caso e exercícios focados em conformidade.
Opções de Personalização do Curso
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Ollama é uma plataforma que permite executar modelos de linguagem grandes e multimodais localmente.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), orientada por instrutor, destina-se a praticantes intermediários que desejam dominar técnicas de engenharia de prompts para otimizar as saídas do Ollama.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Desenhar prompts eficazes para diversos casos de uso.
Aplicar técnicas como priming e estruturação em cadeia de pensamento.
Implementar modelos de prompt e estratégias de gerenciamento de contexto.
Criar pipelines de prompts multietapas para fluxos de trabalho complexos.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Exercícios práticos com design de prompts.
Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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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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Os modelos Mistral são tecnologias de IA de código aberto que agora se estendem a fluxos de trabalho multimodais, suportando tarefas de linguagem e visão para aplicações empresariais e de pesquisa.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para pesquisadores de IA intermediários, engenheiros aplicados e equipes de produtos que desejam construir aplicações multimodais com modelos Mistral, incluindo pipelines de OCR e compreensão de documentos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar e configurar modelos Mistral para tarefas multimodais.
Implementar fluxos de trabalho de OCR e integrá-los com pipelines de PLN.
Projetar aplicações de compreensão de documentos para casos de uso empresarial.
Desenvolver funcionalidades de pesquisa de visão-texto e interfaces assistivas.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Exercícios práticos de codificação.
Implementação em laboratório ao vivo de pipelines multimodais.
Opções de Personalização do Curso
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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.
O curso Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation é um treinamento detalhado focado em diagnosticar, testar e medir o comportamento do modelo ao executar implantações locais ou privadas do Ollama.
Este treinamento presencial (online ou no local), ministrado por instrutores, é direcionado a engenheiros de IA avançados, profissionais de ML Ops e praticantes de QA que desejam garantir a confiabilidade, fidelidade e prontidão operacional dos modelos baseados em Ollama em produção.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Realizar um depuramento sistemático de modelos hospedados no Ollama e reproduzir modos de falha confiavelmente.
Projetar e executar pipelines robustos de avaliação com métricas quantitativas e qualitativas.
Implementar observabilidade (logs, rastreamentos, métricas) para monitorar a saúde e o desvio do modelo.
Automatizar testes, validações e verificações de regressão integradas em pipelines CI/CD.
Formato do Curso
Aulas interativas e discussões.
Laboratórios práticos e exercícios de depuração usando implantações Ollama.
Estudos de caso, sessões em grupo para resolução de problemas e workshops de automação.
Opções de Personalização do Curso
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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 (presencial ou online) conduzido por um instrutor está direcionado a desenvolvedores de nível intermediário que desejam aprender a utilizar IA gerativa com modelos de linguagem grandes (LLMs) para várias tarefas e domínios.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Explicar o que é IA gerativa e como ela funciona.
Descrever a arquitetura de transformadores que alimenta os LLMs.
Usar leis de escalabilidade empírica para otimizar LLMs para diferentes tarefas e restrições.
Aplicar ferramentas e métodos de ponta para treinar, afinar e implantar LLMs.
Discutir as oportunidades e riscos da IA gerativa para a sociedade e o negócio.
Mistral é uma família de modelos de linguagem grandes e de alto desempenho otimizados para implantação em produção de forma eficiente e em escala.
Este treinamento presencial, ministrado por instrutor (online ou no local), é destinado a engenheiros de infraestrutura avançados, arquitetos de nuvem e líderes MLOps que desejam projetar, implantar e otimizar arquiteturas baseadas em Mistral para throughput máximo e custo mínimo.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implementar padrões de implantação escaláveis para o Mistral Medium 3.
Aplicar estratégias de batch, quantização e servidores eficientes.
Otimizar custos de inferência mantendo o desempenho.
Projetar topologias de servidor prontas para produção para cargas de trabalho empresariais.
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
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Este treinamento ao vivo, liderado por um instrutor em Aveiro (online ou presencial), é destinado a profissionais de nível avançado que desejam dominar técnicas de GNL (Geração de Linguagem Natural) impulsionadas por IA para aplicações de chatbots e assistentes virtuais.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios fundamentais da GNL para a IA conversacional.
Utilizar técnicas de aprendizado profundo para melhorar a geração de diálogos em chatbots.
Integrar modelos de GNL de última geração, como o GPT-3, em estruturas de chatbot.
Aplicar IA contextual para melhorar a coerência e fluidez das conversas.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (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.
LangGraph é um framework para composição de fluxos de trabalho estruturados em grafos que suportam ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlável.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutor, destina-se a engenheiros intermediários e equipes de produtos que desejam combinar a lógica gráfica do LangGraph com os loops de agentes LLM para criar aplicações dinâmicas e sensíveis ao contexto, como agentes de suporte ao cliente, árvores de decisão e sistemas de recuperação de informações.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Projetar fluxos de trabalho baseados em grafos que coordenam agentes LLM, ferramentas e memória.
Implementar roteamento condicional, repetições e alternativas para uma execução robusta.
Integrar recuperação, APIs e saídas estruturadas nos loops de agente.
Avaliar, monitorar e fortalecer o comportamento do agente para confiabilidade e segurança.
Formato da Curso
Aula interativa e discussão facilitada.
Labs guiados e caminhos de código em um ambiente de areia (sandbox).
Exercícios de design baseados em cenários e revisões entre pares.
Opções de Personalização do Curso
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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (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.
O reconhecimento de fala e transcrição usando IA envolve a conversão da linguagem falada em texto escrito através de modelos de aprendizado de máquina e sistemas de processamento de linguagem natural.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível intermediário que desejam implementar, avaliar e otimizar soluções de fala em texto baseadas em IA para casos de uso do mundo real.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender como os modelos modernos de reconhecimento de fala são treinados e implementados.
Avaliar APIs de código aberto e comerciais para transcrição de fala em texto.
Lidar com desafios de transcrição multilíngue e específicos de domínio.
Construir fluxos de trabalho simples de transcrição para diferentes fontes de áudio.
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
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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (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 ministrado por instrutor em Aveiro (online ou no local) é destinado a participantes iniciantes que desejam aprender os fundamentos da PNL e como ela se encaixa no cenário mais amplo da PNL.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais de Natural Language Understanding (NLU).
Diferenciar entre NLU e PNL.
Explorar técnicas básicas de interpretação da linguagem e compreensão do contexto.
Aplicar técnicas de NLU a tarefas simples de processamento de texto.
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/
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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