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 ao vivo (presencial ou online) orientado por instrutor em Aveiro 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 Aveiro, 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.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (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, conduzida por instrutor (online ou presencial), destina-se a pesquisadores de nível intermediário em IA, profissionais de aprendizado de máquina e cientistas de dados que desejam usar o LlamaIndex para melhorar as capacidades dos modelos de IA, tornando-os mais precisos e confiáveis para diversas aplicações.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios e componentes do LlamaIndex.
Ingestão e estruturação de dados para uso com modelos de linguagem grandes (LLMs).
Implementar aumento de contexto para melhorar o desempenho dos modelos de IA.
Integrar o LlamaIndex em sistemas e fluxos de trabalho de IA existentes.
O Mistral AI é uma plataforma de IA aberta que permite às equipes construir e integrar assistentes conversacionais em fluxos de trabalho empresariais e voltados para o cliente.
Este treinamento presencial, ministrado por instrutores (online ou no local), está direcionado a gerentes de produto iniciantes a intermediários, desenvolvedores full-stack e engenheiros de integração que desejam projetar, integrar e comercializar assistentes conversacionais usando conectores e integrações do Mistral.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Integrar modelos conversacionais do Mistral com conectores empresariais e SaaS.
Implementar geração aumentada por recuperação (RAG) para respostas fundamentadas.
Projetar padrões de UX para assistentes de chat internos e externos.
Implantar assistentes em fluxos de trabalho de produtos para casos de uso do mundo real.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Exercícios práticos de integração.
Desenvolvimento ao vivo de assistentes conversacionais.
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 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.
LangGraph é um framework para criar aplicações LLM stateful e multi-ator como gráficos compostos com estado persistente e controle preciso sobre a execução.
Este treinamento ao vivo, orientado por instrutor (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, implementar e operar soluções legais baseadas em LangGraph com os controles necessários de conformidade, rastreabilidade e governança.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Projetar fluxos de trabalho específicos para fins legais no LangGraph que preservem a auditoria e a conformidade.
Integrar ontologias jurídicas e padrões de documentos no estado e processamento do gráfico.
Implementar guardrails, aprovações com intervenção humana e caminhos de decisão rastreáveis.
Implantar, monitorar e manter serviços LangGraph em produção com observabilidade e controles de custo.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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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
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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.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a tecnólogos educacionais de nível intermediário, designers instrucionais e desenvolvedores de IA na educação que desejam integrar Small Language Models (SLMs) em plataformas educacionais para aprimorar os processos de ensino e aprendizagem.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o papel dos SLMs na tecnologia educacional.
Projetar experiências de aprendizagem orientadas por IA usando SLMs.
Implementar SLMs em vários ambientes educacionais.
Avalie a eficácia dos SLMs nos resultados de aprendizagem.
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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Esta formação ao vivo (presencial ou online), ministrada por instrutor, é voltada para cientistas de dados intermediários, pesquisadores de aprendizado de máquina e IA que desejam criar experiências conversacionais envolventes e eficientes com modelos linguísticos pequenos.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos da IA conversacional e o papel dos modelos linguísticos pequenos (SLMs).
Diseñar e implementar interações centradas no usuário.
Desenvolver e treinar SLMs para aplicações interativas.
Avaliar e melhorar a eficácia da comunicação humano-IA usando métricas adequadas.
Implantar interfaces conversacionais escaláveis e éticas impulsionadas por IA em cenários do mundo real.
Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Aveiro (online ou presencial), é direcionada a profissionais de nível iniciante que desejam integrar o Claude AI em seus fluxos de trabalho diários para melhorar eficiência e automação.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Utilizar o Claude AI para automatizar tarefas repetitivas e simplificar fluxos de trabalho.
Aumentar a produtividade pessoal e em equipe com automação impulsionada por IA.
Integrar o Claude AI com ferramentas e plataformas empresariais existentes.
Otimizar decisões e gerenciamento de tarefas guiados por IA.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam implantar, otimizar e integrar LLMs usando Ollama.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar e implantar LLMs usando Ollama.
Otimizar modelos de IA para desempenho e eficiência.
Aproveite a aceleração GPU para melhorar as velocidades de inferência.
Integrar Ollama em fluxos de trabalho e aplicativos.
Monitorizar e manter o desempenho do modelo de IA ao longo do tempo.
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.
A reconhecimento e transcrição de fala 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.
Esta formação presencial conduzida por instrutor (online ou no local) é direcionada a profissionais intermediários que desejam implementar, avaliar e otimizar soluções de fala para texto impulsionadas por IA para casos de uso reais.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender como são treinados e implementados modelos modernos de reconhecimento de fala.
Avaliar APIs open-source e comerciais para transcrição de fala para 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 hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização 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.
O Mistral Medium 3 é um modelo de linguagem grande, multimodal e de alto desempenho, projetado para implantação em ambientes empresariais de produção.
Este treinamento presencial conduzido por instrutor (online ou local) está voltado para engenheiros AI/ML intermediários a avançados, arquitetos de plataformas e equipes MLOps que desejam implantar, otimizar e proteger o Mistral Medium 3 para casos de uso empresariais.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implantar o Mistral Medium 3 usando opções de API e auto-hospedagem.
Otimize o desempenho da inferência e reduza custos.
Implementar casos de uso multimodais com o Mistral Medium 3.
Aplicar melhores práticas de segurança e conformidade para ambientes 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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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 gestores, arquitetos de soluções, executivos de inovação, CTOs, arquitetos de software e qualquer pessoa interessada em uma visão geral da inteligência artificial aplicada e a previsão mais próxima para o seu desenvolvimento.
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 Aveiro, 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 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 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
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