Cursos de PLN em Évora

Este treinamento ao vivo, presencial ou online, em Évora, é direcionado a equipes de gestão sênior que desejam compreender o valor estratégico dos LLMs (Large Language Models) e das ferramentas de IA empresarial. Os participantes explorarão como integrar essas ferramentas em fluxos de trabalho de alto nível, redigir prompts melhores e avaliar oportunidades para aumentar a produtividade e o ROI através da adoção de IA.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender como os LLMs funcionam e como ferramentas como ChatGPT e Copilot os aplicam.
• Utilizar interações baseadas em prompts para automatizar e acelerar tarefas.
• Aplicar ferramentas de IA a cenários reais, como redação de e-mails, resumos de relatórios e revisão de acordos.
• Avaliar os benefícios estratégicos, limitações e considerações sobre licenciamento para adoção de LLMs.

Este treinamento ao vivo 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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de software de nível iniciante a intermediário e cientistas de dados que desejam implementar LLMs em sistemas de reconhecimento e síntese de fala.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos LLMs nas tecnologias da fala.
• Implementar LLMs para reconhecimento de fala preciso e síntese de fala com som natural.
• Integrar LLMs com motores de reconhecimento de fala e sintetizadores de fala.
• Avaliar e melhorar o desempenho de sistemas de fala usando LLMs.
• Manter-se informado sobre as tendências actuais e as direcções futuras das tecnologias da fala.

Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor em Évora (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 Évora (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 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.

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 conduzido por instrutor em Évora (no local ou remoto) é destinado a tecnólogos educacionais de nível intermediário, designers instrucionais e desenvolvedores de IA na educação que desejam integrar Small Language Models (SLMs) em plataformas educacionais para aprimorar os processos de ensino e aprendizagem.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos SLMs na tecnologia educacional.
• Projetar experiências de aprendizagem orientadas por IA usando SLMs.
• Implementar SLMs em vários ambientes educacionais.
• Avalie a eficácia dos SLMs nos resultados de aprendizagem.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de nível intermediário, analistas e trabalhadores do conhecimento que desejam aproveitar a Claude AI para processar grandes quantidades de dados, sintetizar informações e automatizar tarefas de pesquisa.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Usar o Claude AI para revisões de literatura e síntese de pesquisa.
• Resumir relatórios, trabalhos de pesquisa e documentos de formato longo.
• Extraia insights e tendências importantes de dados estruturados e não estruturados.
• Integrar o Claude AI em fluxos de trabalho de pesquisa e gerenciamento de conhecimento.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (no local ou remoto) é destinado a analistas de dados de nível iniciante a intermediário e profissionais de negócios que desejam executar tarefas complexas de análise de dados de forma mais intuitiva em vários setores usando o Go ogle Gemini AI.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do Google Gemini AI.
• Conectar várias fontes de dados ao Gemini AI.
• Explore dados usando consultas em linguagem natural.
• Analise padrões de dados e obtenha insights.
• Criar visualizações de dados atraentes.
• Comunicar eficazmente as informações baseadas em dados.

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

• 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 profissionais de nível avançado que desejam dominar as técnicas de NLG orientadas por IA para aplicativos de chatbot e assistente virtual.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios fundamentais da NLG para IA de conversação.
• Aproveite as técnicas de aprendizado profundo para aprimorar a geração de diálogo do chatbot.
• Integrar modelos NLG de última geração, como o GPT-3, em estruturas de chatbot.
• Aplicar IA contextual para melhorar a coerência e a fluidez da conversação.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Évora (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário, aprendizado de máquina e pesquisadores de IA que desejam criar experiências de conversação envolventes e eficientes baseadas em IA com pequenos modelos de linguagem.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos da IA de conversação e o papel dos SLMs.
• Projetar e implementar interações de IA centradas no usuário.
• Desenvolver e treinar SLMs para aplicativos interativos.
• Avaliar e melhorar a eficácia da comunicação humano-IA usando métricas apropriadas.
• Implementar interfaces de conversação escaláveis e éticas orientadas para a IA em cenários do mundo real.

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 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 desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam usar modelos de linguagem grande para várias tarefas de linguagem natural.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua um LLM popular.
• Criar um LLM básico e ajustá-lo em um conjunto de dados personalizado.
• Usar LLMs para diferentes tarefas de linguagem natural, como resumo de texto, resposta a perguntas, geração de texto e muito mais.
• Depurar e avaliar LLMs usando ferramentas como TensorBoard, PyTorch Lightning e Hugging Face Datasets.

Estima-se que os dados não estruturados representem mais de 90 por cento de todos os dados, muitos dos quais sob a forma de texto. Publicações em blogues, tweets, redes sociais e outras publicações digitais contribuem continuamente para este conjunto crescente de dados.

Este curso ao vivo, ministrado por um instrutor, centra-se na extração de informações e significado destes dados. Utilizando as bibliotecas R Language e Natural Language Processing (NLP), combinamos conceitos e técnicas da ciência da computação, inteligência artificial e linguística computacional para entender algoritmicamente o significado por trás dos dados de texto. As amostras de dados estão disponíveis em vários idiomas, de acordo com os requisitos do cliente.

No final desta formação, os participantes serão capazes de preparar conjuntos de dados (grandes e pequenos) a partir de fontes díspares e, em seguida, aplicar os algoritmos correctos para analisar e comunicar o seu significado.

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, prática prática pesada, testes ocasionais para avaliar a compreensão

Este curso foi criado para administradores, solution architects, executivos de inovação, CTOs, e todos os interessados em aprender e conhecer o panorama geral da inteligência artificial aplicada aos problemas organizacionais.

A IA é um conjunto de tecnologias para a criação de sistemas inteligentes capazes de compreender os dados e as actividades que os rodeiam para tomar "decisões inteligentes". Para os fornecedores Telecom, a criação de aplicações e serviços que utilizem a IA pode abrir a porta a melhores operações e serviços em áreas como a manutenção e a otimização da rede.

Neste curso, examinamos as várias tecnologias que compõem a IA e os conjuntos de competências necessários para as utilizar. Ao longo do curso, examinamos as aplicações específicas da IA no sector Telecom.

Público

• Engenheiros de rede
• Pessoal de operações de rede
• Gerentes técnicos Telecom

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios práticos

Este curso é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam entender e implementar inteligência artificial em seus aplicativos. O foco especial está na análise de dados, inteligência artificial distribuída e processamento de linguagem natural.

ChatBots são programas de computador que simulam automaticamente respostas humanas por meio de interfaces de chat. ChatBots ajudam as organizações a maximizar a eficiência de suas operações, fornecendo opções mais fáceis e rápidas para as interações de seus usuários.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como criar chatbots em Python.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender os fundamentos da construção de chatbots
• Construir, testar, implantar e solucionar problemas de vários chatbots usando Python

Público

• Desenvolvedores

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e muita prática hands-on

Nota

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

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em 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.

Nesta formação presencial e ministrada por instrutor no Évora, 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 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/

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