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 Coimbra ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Coimbra. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Hotel Tivoli Coimbra
4, R. João Machado 4, 3000-226 Coimbra, Coimbra, Portugal
Com uma localização ideal para uma pausa na cidade, poderá ainda usufruir de uma região rica em atrações: o centro histórico de Coimbra, a Biblioteca Universitária, o Mosteiro de Santa-Clara-a-Velha e a Sé. A poucos quilómetros, poderá também visitar Conímbriga, uma bem conservada antiga cidade romana. Os clientes mais ativos não poderão deixar de praticar canoagem no rio Mondego e as famílias podem optar pelo peculiar parque temático Portugal dos Pequenitos e, assim, visitar, em pouco tempo, todas as mais emblemáticas cidades e monumentos do país em miniatura.
Este treinamento ao vivo (presencial ou online) orientado por instrutor em Coimbra 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 presencial conduzido por um instrutor em Coimbra (online ou no local) é voltado para desenvolvedores de VR e AR intermediários, designers de jogos e engenheiros de IA que desejam incorporar LLMs às aplicações de VR e AR para criar ambientes mais envolventes e responsivos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o papel dos LLMs na criação de experiências imersivas em VR e AR.
Desenvolver aplicações de VR e AR que utilizem LLMs para diálogos interativos e criação de conteúdo.
Integrar LLMs com ferramentas de desenvolvimento de VR e AR para melhorar o engajamento do usuário.
Aplicar as melhores práticas na concepção de narrativas e interações impulsionadas por IA em espaços virtuais.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Coimbra (no local ou remoto) é destinado a profissionais de segurança cibernética de nível intermediário e cientistas de dados que desejam utilizar LLMs para aprimorar medidas de segurança cibernética e inteligência de ameaças.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o papel dos LLMs na segurança cibernética.
Implementar LLMs para deteção e análise de ameaças.
Utilizar LLMs para automação e resposta de segurança.
Integrar LLMs com a infraestrutura de segurança existente.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Coimbra (no local ou remoto) é destinado a educadores, profissionais da EdTech e pesquisadores com diferentes níveis de experiência e conhecimento que desejam aproveitar os LLMs para criar experiências educacionais personalizadas.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender a arquitetura e as capacidades dos LLMs.
Identificar oportunidades de personalização em conteúdo educacional usando LLMs.
Projetar plataformas de aprendizagem adaptativa que utilizam LLMs para personalização de conteúdo.
Implementar estratégias orientadas por LLMs para melhorar o envolvimento do aluno e os resultados de aprendizagem.
Avaliar a eficácia dos LLMs em ambientes educacionais e tomar decisões baseadas em dados para
Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor em Coimbra (online ou presencial), é direcionado a cientistas de dados e engenheiros de IA de nível intermediário que desejam ajustar modelos de linguagem grandes de forma mais econômica e eficiente usando métodos como LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender a teoria por trás das abordagens de ajuste fino com eficiência paramétrica.
Implementar LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning usando Hugging Face PEFT.
Comparar as vantagens e desvantagens em termos de desempenho e custo dos métodos PEFT versus o ajuste fino completo.
Implantar e escalar modelos de linguagem ajustados com requisitos reduzidos de computação e armazenamento.
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Coimbra (online ou presencial), é direcionada a engenheiros de aprendizado de máquina de nível intermediário a avançado, desenvolvedores de IA e cientistas de dados que desejam aprender como usar o QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos para tarefas específicas e personalizações.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender a teoria por trás do QLoRA e das técnicas de quantização para LLMs (Large Language Models).
Implementar o QLoRA no ajuste fino de grandes modelos linguísticos para aplicações específicas de domínio.
Otimizar o desempenho do ajuste fino em recursos computacionais limitados usando quantização.
Deploy e avaliar modelos ajustados finamente em aplicações do mundo real de forma eficiente.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Coimbra (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 ao vivo conduzido por instrutor em Coimbra (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores da Web de nível intermediário e designers de UX que desejam aproveitar o LangChain para criar aplicativos da Web intuitivos e fáceis de usar.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais de LangChain e o seu papel na melhoria da experiência do utilizador da Web.
Implementar LangChain em aplicativos da web para criar interfaces dinâmicas e responsivas.
Integrar APIs em aplicativos da Web para melhorar a interatividade e o envolvimento do usuário.
Otimizar a experiência do utilizador utilizando as funcionalidades avançadas de personalização do LangChain.
Analisar os dados de comportamento do utilizador para ajustar o desempenho e a experiência das aplicações Web.
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.
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, liderado por um instrutor, em Coimbra (online ou presencial) é direcionado a pesquisadores, analistas e trabalhadores do conhecimento de nível intermediário que desejam utilizar o Claude AI para processar grandes quantidades de dados, sintetizar informações e automatizar tarefas de pesquisa.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Utilizar o Claude AI para revisões literárias e síntese de pesquisa.
Resumir relatórios, artigos de pesquisa e documentos extensos.
Extrair insights e tendências importantes de dados estruturados e não estruturados.
Integrar o Claude AI em fluxos de trabalho de pesquisa e gestão do conhecimento.
Os modelos Devstral e Mistral são tecnologias de IA de código aberto projetadas para implantação flexível, ajuste fino e integração escalável.
Este treinamento presencial conduzido por um instrutor (online ou no local) é destinado a engenheiros de ML de nível intermediário a avançado, equipes de plataforma e engenheiros de pesquisa que desejam hospedar, ajustar finamente e governar os modelos Mistral e Devstral em ambientes de produção.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar e configurar ambientes auto-hospedados para os modelos Mistral e Devstral.
Aplicar técnicas de ajuste fino para desempenho específico do domínio.
Implementar versionamento, monitoramento e governança do ciclo de vida.
Garantir a segurança, conformidade e uso responsável de modelos de código aberto.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Exercícios práticos em auto-hospedagem e ajuste fino.
Implementação de pipelines de governança e monitoramento em laboratório ao vivo.
Opções de Customização do Curso
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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Coimbra (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam se especializar em técnicas de aprendizado profundo de ponta para NLU.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender as principais diferenças entre os modelos NLU e NLP.
Aplique técnicas avançadas de aprendizado profundo às tarefas da NLU.
Explore arquiteturas profundas, como transformadores e mecanismos de atenção.
Aproveite as tendências futuras da NLU para criar sistemas sofisticados de IA.
Esta formação presencial (online ou no local) é destinada a profissionais avançados que desejam aperfeiçoar e personalizar modelos de IA em Ollama para melhor desempenho e aplicações específicas ao domínio.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Configurar um ambiente eficiente para o aperfeiçoamento de modelos de IA em Ollama.
Preparar conjuntos de dados para fine-tuning supervisionado e aprendizagem por reforço.
Otimizar modelos de IA para desempenho, precisão e eficiência.
Deployar modelos personalizados em ambientes de produção.
Esta formação ao vivo (online ou presencial) em Coimbra é direcionada a engenheiros de aprendizado de máquina avançados e pesquisadores de IA que desejam desenvolver soluções de IA eficientes energeticamente com modelos de linguagem pequenos, potentes e amigáveis ao meio ambiente.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender o impacto da IA no consumo de energia e no ambiente.
Aplicar técnicas de compressão e otimização de modelos para reduzir o tamanho e o uso energético dos modelos de IA.
Utilizar hardware e estruturas de software eficientes energeticamente para a implantação de IA.
Implementar melhores práticas para o desenvolvimento sustentável de IA.
Defender e contribuir para práticas sustentáveis na indústria da IA.
LangGraph é um framework de orquestração baseado em grafos que permite fluxos de trabalho condicionais e multi-etapas com LLMs (Large Language Models) e ferramentas, ideal para automação e personalização de pipelines de conteúdo.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é direcionado a profissionais intermediários de marketing, estrategistas de conteúdo e desenvolvedores de automação que desejam implementar campanhas de email dinâmicas e pipelines de geração de conteúdo usando LangGraph.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Projetar fluxos de trabalho de conteúdo e email estruturados em grafos com lógica condicional.
Integrar LLMs, APIs e fontes de dados para personalização automatizada.
Gerenciar estado, memória e contexto em campanhas multi-etapas.
Avaliar, monitorar e otimizar o desempenho dos fluxos de trabalho e os resultados de entrega.
Formato do Curso
Aulas interativas e discussões em grupo.
Laboratórios práticos implementando fluxos de trabalho de email e pipelines de conteúdo.
Exercícios baseados em cenários sobre personalização, segmentação e lógica condicional.
Opções de Customização do Curso
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Coimbra (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 Coimbra (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 Coimbra (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam aprender o básico do NLG e seu papel na IA e na geração de conteúdo.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais da Geração de Linguagem Natural.
Explore as aplicações do NLG em vários setores.
Aprenda técnicas básicas para gerar texto semelhante ao humano usando AI.
Trabalhe com bibliotecas e modelos Python para gerar 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 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 Coimbra, 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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Curso - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
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