Cursos de PLN em Évora

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (no local ou remoto) é destinado a profissionais de PNL de nível intermediário e cientistas de dados, criadores de conteúdo e tradutores e empresas globais que desejam usar LLMs para tradução de idiomas e criação de conteúdo multilíngue.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios de aprendizagem e tradução multilíngue com LLMs.
• Implementar LLMs para traduzir conteúdos entre várias línguas.
• Criar e gerir conjuntos de dados multilingues para treinar LLMs.
• Desenvolver estratégias para manter a consistência e a qualidade da tradução.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário e analistas de negócios que desejam utilizar grandes modelos de linguagem (LLMs) para prever tendências e comportamentos em vários setores.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos dos LLMs e seu papel na análise preditiva.
• Implementar LLMs para analisar e prever dados em vários setores.
• Avaliar a eficácia dos modelos preditivos usando LLMs.
• Integrar LLMs com pipelines de processamento de dados existentes.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor (online ou presencial), destina-se a pesquisadores de nível intermediário em IA, profissionais de aprendizado de máquina e cientistas de dados que desejam usar o LlamaIndex para melhorar as capacidades dos modelos de IA, tornando-os mais precisos e confiáveis para diversas aplicações.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e componentes do LlamaIndex.
• Ingestão e estruturação de dados para uso com modelos de linguagem grandes (LLMs).
• Implementar aumento de contexto para melhorar o desempenho dos modelos de IA.
• Integrar o LlamaIndex em sistemas e fluxos de trabalho de IA existentes.

Este treinamento guiado pelo instrutor (online ou presencial) é direcionado a engenheiros avançados, especialistas em IA e líderes de localização que desejam implementar sistemas de modelo de linguagem grande (LLM) para tradução automatizada, avaliação de qualidade e governança empresarial.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir pipelines de localização LLM de nível empresarial integrando modelos abertos e proprietários.
• Implementar fluxos de trabalho automatizados e métricas de qualidade para consistência na tradução.
• Estabelecer estruturas de governança e aprovação para produção de conteúdo multilíngue.
• Implantar sistemas de localização baseados em LLM escaláveis e audíveis em ambientes seguros.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor em Évora (online ou presencial), é direcionada a planejadores urbanos intermediários, administradores municipais e desenvolvedores de soluções para cidades inteligentes que desejam implementar Pequenos Modelos Linguísticos (SLMs) em projetos de cidades inteligentes para melhorar o estilo de vida urbano.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a aplicação dos SLMs nas cidades inteligentes.
• Integrar SLMs com conjuntos de dados urbanos para uma tomada de decisões aprimorada.
• Desenvolver estratégias para implantar SLMs em sistemas de gestão urbana.
• Avaliar o impacto dos SLMs no planejamento urbano e nas soluções de cidades inteligentes.

O CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) oferece ferramentas poderosas de implantação e otimização para aplicativos de IA em tempo real na visão computacional e PLN, especialmente no hardware Huawei Ascend.

Este treinamento presencial, conduzido por instrutor (online ou presencial), é voltado para profissionais intermediários de IA que desejam construir, implantar e otimizar modelos de visão e linguagem usando o CANN SDK para casos de uso em produção.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implantar e otimizar modelos de CV e PLN usando CANN e AscendCL.
• Usar ferramentas do CANN para converter modelos e integrá-los em pipelines ao vivo.
• Otimizar o desempenho de inferência para tarefas como detecção, classificação e análise de sentimento.
• Construir pipelines de CV/PLN em tempo real para cenários de implantação na borda ou baseada em nuvem.

Formato do Curso

• Aula interativa e demonstração.
• Laboratório prático com implantação de modelos e perfilamento de desempenho.
• Design de pipelines ao vivo usando casos reais de CV e PLN.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Ollama é uma plataforma que permite executar e ajustar modelos de linguagem e multimodais localmente.

Este treinamento ao vivo (online ou presencial), conduzido por um instrutor, destina-se a engenheiros ML avançados, pesquisadores de IA e desenvolvedores de produtos que desejam criar e implantar aplicações multimodais com Ollama.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e executar modelos multimodais com Ollama.
• Integrar entradas de texto, imagem e áudio para aplicações do mundo real.
• Criar sistemas de compreensão de documentos e QA visual.
• Desenvolver agentes multimodais capazes de raciocinar entre modalidades.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Prática hands-on com conjuntos de dados multimodais reais.
• Implementação ao vivo de pipelines multimodais usando Ollama.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado 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 conduzido por instrutor em Évora (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.

Esta formação ao vivo (online ou presencial) em Évora 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.

O Le Chat Enterprise é uma solução privada de ChatOps que oferece capacidades de IA conversacional seguras, personalizáveis e governadas para organizações, com suporte para RBAC, SSO, conectores e integrações de aplicativos empresariais.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para gerentes de produto intermediários, líderes de TI, engenheiros de soluções e equipes de segurança/conformidade que desejam implantar, configurar e governar o Le Chat Enterprise em ambientes empresariais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o Le Chat Enterprise para implantações seguras.
• Habilitar RBAC, SSO e controles orientados por conformidade.
• Integrar o Le Chat com aplicativos empresariais e bancos de dados.
• Projetar e implementar playbooks de governança e administração para ChatOps.

Formato do Curso

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

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado 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 a avançado que desejam personalizar modelos pré-treinados para tarefas e conjuntos de dados específicos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios do ajuste fino e suas aplicações.
• Preparar conjuntos de dados para o ajuste fino de modelos pré-treinados.
• Ajuste fino de grandes modelos de linguagem (LLMs) para tarefas de PNL.
• Otimizar o desempenho do modelo e abordar desafios comuns.

LLMs para Compreensão, Refatoração e Documentation é um curso técnico focado na aplicação de grandes modelos linguísticos (LLMs) para melhorar a qualidade do código, reduzir dívida técnica e automatizar tarefas de documentação em equipes de software.

Esta formação presencial ou online, conduzida por instrutor, destina-se a profissionais de software intermediários a avançados que desejam usar LLMs, como GPT, para analisar, refatorar e documentar bases de código complexas ou legadas com maior eficácia.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Usar LLMs para explicar código, dependências e lógica em repositórios desconhecidos.
• Identificar e refatorar anti-padrões e melhorar a legibilidade do código.
• Gerar automaticamente e manter comentários inline, arquivos README e documentação de API.
• Incorporar insights baseados em LLMs nos fluxos de trabalho existentes de CI/CD e revisão.

Formato do Curso

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

Opções de Personalização do Curso

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

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.

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.

Esta formação ao vivo, liderada por um instrutor em Évora (online ou presencial), é direcionada a profissionais de negócios iniciantes, equipes de suporte ao cliente e entusiastas da tecnologia que desejam entender os fundamentos do Claude AI e aproveitá-lo para aplicações empresariais.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as capacidades e casos de uso do Claude AI.
• Configurar e interagir efetivamente com o Claude AI.
• Automatizar fluxos de trabalho empresariais com inteligência artificial conversacional.
• Aumentar a engajamento e suporte ao cliente usando soluções impulsionadas por IA.

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

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

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 conduzido por instrutor, ao vivo, os participantes aprenderão a usar bibliotecas Python para NLP enquanto criam uma aplicação que processa um conjunto de imagens e gera legendas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar e codificar DL para NLP usando bibliotecas Python.
• Criar código Python que leia uma coleção substancialmente grande de imagens e gere palavras-chave.
• Criar código Python que gere legendas a partir das palavras-chave detectadas.

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 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 conduzido por um instrutor, realizado online ou presencialmente, é direcionado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar o spaCy para processar volumes muito grandes de texto e encontrar padrões e obter insights.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o spaCy.
• Compreender a abordagem do spaCy para Processamento de Linguagem Natural (PLN).
• Extrair padrões e obter insights comerciais de fontes de dados em larga escala.
• Integrar a biblioteca spaCy com aplicações web e legadas existentes.
• Distribuir o spaCy para ambientes de produção ao vivo para prever comportamentos humanos.
• Usar o spaCy para pré-processar texto para Aprendizado Profundo

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

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
• Para saber mais sobre 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 linguagem natural baseado em redes neurais para TensorFlow.

Word2Vec é usado para aprender representações vetoriais de palavras, chamadas "word embeddings". Word2vec é um modelo preditivo computacionalmente eficiente para aprender essas representações de palavras a partir de texto bruto. Ele vem em duas versões: o modelo Continuous Bag-of-Words (CBOW) e o modelo Skip-Gram (Capítulo 3.1 e 3.2 no trabalho de Mikolov et al.).

Usados em conjunto, SyntaxNet e Word2Vec permitem aos usuários gerar modelos de Embedding Aprendidos a partir de entrada de Linguagem Natural.

Público-alvo

Este curso é destinado a desenvolvedores e engenheiros que pretendem trabalhar com modelos SyntaxNet e Word2Vec em seus gráficos TensorFlow.

Ao concluir este curso, os participantes serão capazes de:

• compreender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
• realizar tarefas de instalação, configuração de ambiente de produção/arquitetura e configuração
• avaliar a qualidade do código, realizar depuração e monitoramento
• implementar produções avançadas como treinamento de modelos, incorporação de termos, construção de gráficos e registro