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, 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 e ministrado por um instrutor em Aveiro (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário em ML e desenvolvedores de IA que desejam ajustar e implantar modelos open-weight como LLaMA, Mistral e Qwen para aplicações específicas de negócios ou internas.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o ecossistema e as diferenças entre modelos de IA open-source.
Preparar conjuntos de dados e configurações de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral e Qwen.
Executar pipelines de ajuste fino usando Hugging Face Transformers e PEFT.
Avaliar, salvar e implantar modelos ajustados em ambientes seguros.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (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 conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de software de nível intermediário e escritores técnicos que desejam aproveitar os LLMs para otimizar seu fluxo de trabalho de codificação e criar documentação detalhada e abrangente.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o papel dos LLMs na automatização da geração de código e documentação de software.
Utilizar os LLMs para criar trechos de código e documentação precisos e eficientes.
Integrar LLMs em seu ciclo de vida de desenvolvimento de software para aumentar a produtividade.
Manter padrões de documentação de alta qualidade usando ferramentas automatizadas.
Abordar considerações éticas e melhores práticas para a utilização de IA no desenvolvimento de software.
Este treinamento presencial e ministrado por instrutor em Aveiro (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.
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.
This instructor-led, live training in Aveiro (online or onsite) is aimed at intermediate-level public sector professionals who wish to use Gemini to generate high-quality content, assist with research, and improve productivity through more advanced AI interactions.
By the end of this training, participants will be able to:
Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
Generate original and creative content using Gemini.
Summarize and compare complex information with precision.
Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (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 ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de dados de nível avançado e DevOps profissionais que desejam aproveitar os recursos de LangChain integrando-o a vários serviços em nuvem.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Integrar LangChain com as principais plataformas de nuvem, como AWS, Azure e Go ogle Cloud.
Utilizar APIs e serviços baseados em nuvem para aprimorar os aplicativos alimentados por LangChain.
Escalar e implantar agentes de conversação na nuvem para interação em tempo real.
Implementar as melhores práticas de monitorização e segurança em ambientes de nuvem.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de TI de nível intermediário que desejam implantar pequenos modelos de linguagem diretamente em dispositivos com recursos de processamento limitados, abrindo possibilidades para aplicativos inovadores em vários setores.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os desafios e soluções para implementar a IA em hardware compacto.
Otimize e comprima modelos de IA para uma implantação eficiente no dispositivo.
Utilize estruturas e ferramentas modernas de IA para implementação de modelos no dispositivo.
Conceber e desenvolver aplicações de IA em tempo real para dispositivos móveis e IoT.
Avaliar e garantir a segurança e a privacidade dos sistemas de IA no dispositivo.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (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 Aveiro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam explorar as técnicas de ponta em NLU e compreensão semântica.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios da compreensão semântica e da IA contextual.
Trabalhar com modelos de última geração, como transformadores e modelos de linguagem pré-treinados.
Implementar técnicas de NLU para melhorar a compreensão da linguagem de IA.
Desenvolver aplicativos que aproveitem a análise semântica e a IA contextual.
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.
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 ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e engenheiros de software que desejam criar aplicativos alimentados por IA usando a estrutura LangChain .
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entenda os fundamentos do LangChain e seus componentes.
Integrar o LangChain com grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-4.
Crie aplicativos modulares de IA usando o LangChain.
Solucionar problemas comuns em aplicações LangChain.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam usar modelos de linguagem grande para várias tarefas de linguagem natural.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua um LLM popular.
Criar um LLM básico e ajustá-lo em um conjunto de dados personalizado.
Usar LLMs para diferentes tarefas de linguagem natural, como resumo de texto, resposta a perguntas, geração de texto e muito mais.
Depurar e avaliar LLMs usando ferramentas como TensorBoard, PyTorch Lightning e Hugging Face Datasets.
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 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 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/
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (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 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
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