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 Braga ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Braga. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Hotel Melia Braga
nº8, Avenida General Carrilho da Silva Pinto, nº 8, 4715-380 Braga, Braga, Portugal, 4715-380 Braga
A poucos passos do centro histórico, este moderno hotel é um contraponto a uma das cidades mais históricas de Portugal. Graças às suas instalações contemporâneas, mobiliário de qualidade e serviço excelente, descobrir Braga será certamente uma experiência fascinante e enriquecedora.
Este treinamento ao vivo (presencial ou online) orientado por instrutor em Braga 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 conduzido por instrutor em Braga (no local ou remoto) é destinado a criadores de conteúdo de nível intermediário, profissionais de marketing e tecnólogos educacionais que desejam aproveitar o poder dos LLMs para gerar conteúdo de alta qualidade, diversificado e envolvente em vários domínios.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os recursos dos LLMs e sua aplicação na geração de conteúdo.
Configurar e usar LLMs para gerar vários tipos de conteúdo.
Aplicar as melhores práticas para solicitar e ajustar os LLMs para produzir os resultados desejados.
Avaliar a qualidade dos conteúdos gerados por IA e aperfeiçoá-los para públicos específicos.
Explorar técnicas avançadas para a criação de conteúdos criativos e multimodais com LLMs.
Este treinamento ao vivo e ministrado por um instrutor em Braga (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 Braga (no local ou remoto) é destinado a profissionais de dados e marketing de nível intermediário que desejam aplicar LLMs para analisar e interpretar o sentimento público de várias fontes de texto, como postagens de mídia social, análises de produtos e feedback do cliente.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios da análise de sentimentos e sua aplicação usando LLMs.
Pré-processar e preparar conjuntos de dados para análise de sentimentos.
Treinar e ajustar LLMs para refletir com precisão o sentimento no texto.
Analisar o sentimento em tempo real a partir de redes sociais e outras fontes de texto.
Integrar os resultados da análise de sentimentos nas estratégias empresariais e nos processos de tomada de decisões.
O Mistral AI é uma poderosa família de modelos de IA de código aberto e prontos para uso empresarial, destinados a aplicações de linguagem, multimodal e agentes.
Este treinamento liderado por instrutores (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível intermediário a avançado que desejam construir, implantar e gerenciar agentes de IA usando os modelos Medium 3, Le Chat Enterprise e Devstral do Mistral.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender a arquitetura e as capacidades dos modelos Medium 3, Le Chat Enterprise e Devstral do Mistral.
Projetar e implementar agentes de IA aproveitando os modelos do Mistral para casos de uso empresariais e de desenvolvedores.
Integrar sistemas de codificação, conectores e dados empresariais nos fluxos de trabalho dos agentes.
Otimizar o desempenho, custo e conformidade para agentes impulsionados pelo Mistral.
Formato do Curso
Palestra 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 Braga (no local ou remoto) é destinado a analistas de negócios de nível iniciante e engenheiros de automação que desejam entender como usar LangChain e APIs para automatizar tarefas e fluxos de trabalho repetitivos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos básicos da integração de APIs com LangChain.
Automatizar fluxos de trabalho repetitivos usando LangChain e Python.
Utilizar LangChain para conectar várias APIs para processos de negócios eficientes.
Criar e automatizar fluxos de trabalho personalizados usando APIs e os recursos de automação do LangChain.
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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Ollama é uma plataforma para executar modelos de linguagem e multimodais em larga escala localmente.
Este treinamento ao vivo (online ou presencial) liderado por um instrutor é direcionado a engenheiros intermediários a avançados que desejam dimensionar as implantações do Ollama para ambientes de alta produtividade, multiusuário e economicamente eficientes.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar o Ollama para cargas de trabalho multiusuárias e distribuídas.
Otimizar a alocação de recursos GPU e CPU.
Implementar estratégias de dimensionamento automático, batching e redução de latência.
Monitorar e otimizar a infraestrutura para desempenho e eficiência econômica.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Labs práticos de implantação e escalonamento.
Exercícios de otimização prática em ambientes 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.
LangGraph permite fluxos de trabalho stateful e multirrobôs alimentados por LLMs com controle preciso sobre os caminhos de execução e persistência do estado. No setor de saúde, essas capacidades são cruciais para a conformidade, interoperabilidade e construção de sistemas de suporte à decisão que se alinham aos fluxos de trabalho médicos.Este treinamento ao vivo, conduzido por um instrutor (online ou presencial), é direcionado a profissionais intermediários e avançados que desejam projetar, implementar e gerenciar soluções baseadas em LangGraph para o setor de saúde, abordando desafios regulatórios, éticos e operacionais.No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Projetar fluxos de trabalho específicos da saúde com LangGraph, considerando conformidade e auditoria.
Integrar aplicações LangGraph com ontologias e padrões médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
Aplique as melhores práticas para confiabilidade, rastreabilidade e explicabilidade em ambientes sensíveis.
Implantar, monitorar e validar aplicações LangGraph em ambientes de produção da saúde.
Formato do Curso
Aulas interativas e discussões.
Exercícios práticos com estudos de caso reais.
Prática de implementação em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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LangGraph é um framework para construir aplicações LLM stateful e multi-ator como gráficos compostos com estado persistente e controle de execução.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), conduzida por instrutor, destina-se a engenheiros avançados de plataformas AI, DevOps para AI e arquitetos ML que desejam otimizar, depurar, monitorar e operar sistemas LangGraph de produção.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Projeto e otimização de topologias complexas do LangGraph para velocidade, custo e escalabilidade.
Engenharia de confiabilidade com tentativas, timeouts, idempotência e recuperação baseada em checkpoints.
Depurar e rastrear execuções gráficas, inspecionar estado e reproduzir sistematicamente problemas de produção.
Instrumentação de grafos com logs, métricas e rastreamentos, deploy para produção e monitoramento de SLAs e custos.
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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Modelos de linguagem grandes (LLMs) e estruturas de agentes autônomos como AutoGen e CrewAI estão redefinindo como equipes de DevOps automatizam tarefas, como o rastreamento de mudanças, a geração de testes e o triagem de alertas, ao simular colaboração e tomada de decisões humanóides.
Esta formação presencial ou online, conduzida por instrutor, é voltada para engenheiros avançados que desejam projetar e implementar fluxos de trabalho automatizados em DevOps impulsionados por grandes modelos de linguagem (LLMs) e sistemas multi-agentes.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Integrar agentes baseados em LLMs nos fluxos de trabalho CI/CD para automação inteligente.
Automatizar a geração de testes, análise de commits e sumários de mudanças usando agentes.
Coordenar vários agentes para triagem de alertas, geração de respostas e fornecimento de recomendações em DevOps.
Criar fluxos de trabalho impulsionados por agentes seguros e sustentáveis utilizando frameworks open-source.
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 Braga (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário e engenheiros de software que desejam aprender os principais conceitos e arquitetura do LangChain e obter as habilidades práticas para criar aplicativos alimentados por IA.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios fundamentais do LangChain.
Configurar e configurar o ambiente LangChain.
Entenda a arquitetura e como o LangChain interage com grandes modelos de linguagem (LLMs).
Desenvolver aplicações simples utilizando o LangChain.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Braga (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 Braga (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.
LangGraph é um framework para construir aplicações de LLM estruturadas em grafos que suportam planejamento, ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlada.
Este treinamento ao vivo, orientado por instrutor (online ou presencial), é voltado para desenvolvedores iniciantes, engenheiros de prompts e profissionais de dados que desejam projetar e construir fluxos de trabalho confiáveis e multietapas de LLM usando LangGraph.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Explicar conceitos básicos do LangGraph (nós, arestas, estado) e quando utilizá-los.
Criar cadeias de prompts que ramificam, chamam ferramentas e mantêm memória.
Integrar APIs de recuperação e externas em fluxos de trabalho de grafos.
Testar, depurar e avaliar aplicativos LangGraph para confiabilidade e segurança.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão facilitada.
Labs guiados e revisões de código em um ambiente sandbox.
Exercícios baseados em cenários sobre design, teste e avaliação.
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 Braga, 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.
Nesta formação presencial e ministrada por instrutor no Braga, os participantes aprenderão como usar Python para produzir textos de alta qualidade em linguagem natural, construindo seu próprio sistema NLG do zero. Estudos de caso também serão examinados e conceitos relevantes serão aplicados a projetos práticos de laboratório para gerar conteúdo.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Usar NLG para gerar automaticamente conteúdo para diversos setores, desde jornalismo até imóveis e relatórios meteorológicos e esportivos.
Selecionar e organizar o conteúdo-fonte, planejar frases e preparar um sistema para a geração automática de conteúdo original.
Compreender o pipeline NLG e aplicar as técnicas adequadas em cada etapa.
Compreender a arquitetura de um sistema Natural Language Generation (NLG).
Implementar os algoritmos e modelos mais adequados para análise e ordenação.
Puxar dados de fontes públicas disponíveis bem como de bancos de dados curados para usar como material para o texto gerado.
Substituir processos manuais e trabalhosos de redação por criação de conteúdo automatizada e gerada por computador.
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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