Cursos de PLN em Évora

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores de software que desejam aplicar Large Language Models (LLMs) a dados multimodais para aplicativos avançados de IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da aprendizagem multimodal com LLMs.
• Implementar LLMs para processar e analisar dados de texto, imagem e áudio.
• Desenvolver aplicativos que aproveitem os pontos fortes da integração de dados multimodais.
• Avaliar o desempenho de sistemas LLM multimodais.

Este treinamento ao vivo e ministrado por um instrutor em Évora (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 Évora (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de PNL usando Python em Go ogle Colab.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os principais conceitos de processamento de linguagem natural.
• Pré-processar e limpar dados de texto para tarefas de PNL.
• 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 Évora (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (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.

This instructor-led, live training in Évora (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 Évora (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam implementar fluxos de trabalho seguros e eficientes orientados por IA usando Ollama.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implantar e configurar Ollama para processamento de IA privado.
• Integrar modelos de IA em fluxos de trabalho corporativos seguros.
• Otimize o desempenho da IA enquanto mantém a privacidade dos dados.
• Automatize os processos de negócios com recursos de IA no local.
• Garantir a conformidade com as políticas de segurança e governação da empresa.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de software de nível intermediário e engenheiros de IA que desejam integrar o Claude AI em seus aplicativos, criar chatbots alimentados por IA e aprimorar a funcionalidade do software com automação orientada por IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Use a API Claude AI para integrar a IA em aplicativos.
• Desenvolva chatbots e assistentes virtuais orientados por IA.
• Aprimore aplicativos com automação alimentada por IA e PNL.
• Otimize e ajuste os modelos Claude AI para diferentes casos de uso.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aprimorar suas habilidades na geração de texto humano de alta qualidade usando métodos NLG avançados.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender técnicas avançadas para gerar texto em linguagem natural.
• Implementar e ajustar modelos baseados em transformadores para NLG.
• Otimizar as saídas NLG para fluência, coerência e relevância.
• Avaliar a qualidade do texto gerado usando métricas automatizadas e humanas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (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 Évora (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário e engenheiros de aprendizado de máquina que desejam criar e aplicar pequenos modelos de linguagem adaptados a domínios específicos, como campos jurídicos, médicos e técnicos.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a importância e a aplicação de modelos de linguagem específicos do domínio.
• Curar e pré-processar conjuntos de dados especializados para treinamento de modelos.
• Treinar e ajustar modelos de linguagem para aplicações específicas de domínio.
• Avaliar e comparar modelos usando métricas relevantes para o domínio.
• Implementar modelos de linguagem específicos de um domínio em cenários reais.

A reconhecimento de fala e transcrição usando IA envolve a conversão de linguagem falada em texto escrito através de modelos de aprendizagem de máquina e sistemas de processamento de linguagem natural.

Esta formação ao vivo, orientada por instrutor (online ou presencial), é direcionada para profissionais intermediários que desejam implementar, avaliar e otimizar soluções de conversão de fala em texto impulsionadas por IA para casos de uso do mundo real.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender como modelos modernos de reconhecimento de fala são treinados e implantados.
• Avaliar APIs de código aberto e comerciais para transcrição de fala em texto.
• Lidar com desafios de transcrição multilíngue e específicos de domínio.
• Criar fluxos de trabalho simples de transcrição para diferentes fontes de áudio.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação pratica em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (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 Évora (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (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 destina-se a programadores e cientistas de dados que pretendam compreender e implementar a IA nas suas aplicações. É dada especial atenção à análise de dados, à IA distribuída e ao 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 Évora, 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.

In this instructor-led, live training in Évora, participants will learn how to use Python to produce high-quality natural language text by building their own NLG system from scratch. Case studies will also be examined and the relevant concepts will be applied to live lab projects for generating content.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use NLG to automatically generate content for various industries, from journalism, to real estate, to weather and sports reporting.
• Select and organize source content, plan sentences, and prepare a system for automatic generation of original content.
• Understand the NLG pipeline and apply the right techniques at each stage.
• Understand the architecture of a Natural Language Generation (NLG) system.
• Implement the most suitable algorithms and models for analysis and ordering.
• Pull data from publicly available data sources as well as curated databases to use as material for generated text.
• Replace manual and laborious writing processes with computer-generated, automated content creation.

Este curso foi concebido para pessoas interessadas em extrair significado de textos escritos em inglês, embora o conhecimento possa ser aplicado também a outras línguas humanas.

O curso abordará a forma de utilizar texto escrito por humanos, como posts de blogues, tweets, etc...

Por exemplo, um analista pode criar um algoritmo que chegará a uma conclusão automaticamente com base numa fonte de dados extensa.

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 Évora (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam usar Spark NLP, construído em cima de Apache Spark, para desenvolver, implementar e dimensionar modelos e pipelines de processamento de texto em linguagem natural.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a construir pipelines de PNL com Spark NLP.
• Compreender os recursos, a arquitetura e os benefícios do uso de Spark NLP.
• Utilizar os modelos pré-treinados disponíveis em Spark NLP para implementar o processamento de texto.
• Aprender a construir, treinar e escalar modelos de Spark NLP para projectos de nível de produção.
• Aplicar classificação, inferência e análise de sentimentos em casos de uso real (dados clínicos, insights sobre o comportamento do cliente, etc.).

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