Cursos de PLN em Faro

Este treinamento presencial (online ou no local) conduzido por instrutor é destinado a equipes de gestão sênior que desejam entender o valor estratégico dos LLMs 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 por meio da adoção de IA.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender como os LLMs funcionam e como ferramentas como o ChatGPT e Copilot os aplicam.
• Usar interações baseadas em prompts para automatizar e acelerar tarefas.
• Aplicar ferramentas de IA a cenários reais, como redação de emails, resumos de relatórios e revisão de contratos.
• Avaliar benefícios estratégicos, limitações e considerações de licenciamento para a adoção de LLMs.

Este treinamento presencial conduzido por um instrutor em Faro (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, ministrado por um instrutor em Faro (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.

A Ollama é uma plataforma leve para executar modelos de linguagem grande localmente.

Este treinamento presencial, liderado por instrutor (online ou no local), destina-se a profissionais da saúde e equipes de TI de nível intermediário que desejam implantar, personalizar e operacionalizar soluções AI baseadas na Ollama em ambientes clínicos e administrativos.

Ao concluir este treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar a Ollama para uso seguro em ambientes de saúde.
• Integrar modelos de linguagem local (LLMs) nos fluxos de trabalho clínicos e processos administrativos.
• Personalizar os modelos para terminologia específica da saúde e tarefas.
• Aplicar melhores práticas para privacidade, segurança e conformidade regulatória.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Demonstração prática e exercícios guiados.
• Implementação prática em um ambiente de simulação de saúde sandboxed.

Opções de Personalização do Curso

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

IA para SQL é a aplicação da inteligência artificial e modelos de linguagem grandes (LLMs) para automatizar, otimizar e melhorar a forma como as consultas SQL são geradas, executadas e interpretadas em ambientes de dados empresariais.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é direcionado a engenheiros de dados e líderes técnicos de nível intermediário que desejam integrar capacidades de IA em fluxos de trabalho SQL para habilitar consultas baseadas em linguagem natural, otimização inteligente e análise automatizada de dados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Integrar LLMs como GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen e Mistral em ambientes SQL.
• Construir pipelines de natural-language-to-SQL para acesso conversacional aos dados.
• Implementar otimização de consultas e detecção de erros baseadas em IA.
• Projetar fluxos de trabalho AI-SQL seguros, auditáveis e para uso empresarial.

Formato do Curso

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

Opções de Customização do Curso

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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

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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

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Esta formação presencial (online ou no local) é dirigida a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural usando Python em Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Entender conceitos fundamentais do processamento de linguagem natural.
• Pré-processar e limpar dados de texto para tarefas de PLN.
• Realizar análise de sentimentos usando as bibliotecas NLTK e SpaCy.
• Trabalhar com dados de texto usando Google Colab para desenvolvimento escalável e colaborativo.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.

Esta formação ao vivo e liderada por um instrutor em Faro (online ou presencial) é direcionada a criadores de conteúdo, escritores e profissionais de marketing iniciantes a intermediários que desejam aproveitar o Claude AI para geração, edição e resumos de conteúdo, melhorando blogs, relatórios e materiais de marketing.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Usar o Claude AI para brainstorming e expansão de ideias.
• Aumentar a qualidade da escrita com edição e revisão assistida por IA.
• Gerar resumos para conteúdo longo-form e relatórios.
• Automatizar a criação de cópias publicitárias para diferentes plataformas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.

Mistral é uma família de modelos de linguagem grandes e de alto desempenho otimizados para implantação em produção de forma eficiente e em escala.

Este treinamento presencial, ministrado por instrutor (online ou no local), é destinado a engenheiros de infraestrutura avançados, arquitetos de nuvem e líderes MLOps que desejam projetar, implantar e otimizar arquiteturas baseadas em Mistral para throughput máximo e custo mínimo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar padrões de implantação escaláveis para o Mistral Medium 3.
• Aplicar estratégias de batch, quantização e servidores eficientes.
• Otimizar custos de inferência mantendo o desempenho.
• Projetar topologias de servidor prontas para produção para cargas de trabalho empresariais.

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

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Faro (online ou presencial), é direcionado a profissionais de nível avançado que desejam explorar as técnicas mais inovadoras em Compreensão de Linguagem Natural (NLU) e compreensão semântica.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender os princípios da compreensão semântica e da inteligência artificial contextual.
• Trabalhar com modelos de ponta como transformers e modelos pré-treinados de linguagem.
• Implementar técnicas NLU para melhorar a compreensão de linguagem pela IA.
• Desenvolver aplicações que utilizam análise semântica e inteligência artificial contextual.

LangGraph é um framework de orquestração baseado em grafos que permite fluxos de trabalho condicionais e multietapas com LLMs (linguagem de modelo grande) e ferramentas, ideal para automatizar e personalizar pipelines de conteúdo.

Este treinamento conduzido por um instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais intermediários de marketing, estrategistas de conteúdo e desenvolvedores de automação que desejam implementar campanhas de email dinâmicas e ramificadas e pipelines de geração de conteúdo usando o 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 multietapas.
• Avaliar, monitorar e otimizar o desempenho e os resultados de entrega dos fluxos de trabalho.

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 ramificada.

Opções de Customização do Curso

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O Devstral é um framework de código aberto projetado para construir e executar agentes de codificação que podem interagir com bases de código, ferramentas de desenvolvimento e APIs para aumentar a produtividade dos engenheiros.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para engenheiros de ML intermediários a avançados, equipes de ferramentas de desenvolvimento e SREs que desejam projetar, implementar e otimizar agentes de codificação usando o Devstral.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o Devstral para o desenvolvimento de agentes de codificação.
• Projetar fluxos de trabalho autônomos para exploração e modificação de bases de código.
• Integrar agentes de codificação com ferramentas de desenvolvimento e APIs.
• Implementar melhores práticas para implantação segura e eficiente de agentes.

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.

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 Faro (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.

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

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível intermediário que desejam implementar, avaliar e otimizar soluções de fala em texto baseadas em IA para casos de uso do mundo real.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

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

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.

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.

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