Online ou no local, os cursos de treinamento de Processamento de Linguagem Natural (PNL) ao vivo conduzidos por instrutor demonstram, por meio de discussões interativas e práticas práticas, como extrair insights e significado desses dados. Utilizando diferentes linguagens de programação, como Python e R e bibliotecas de processamento de linguagem natural (NLP), nossos treinamentos combinam conceitos e técnicas de ciência da computação, inteligência artificial e linguística computacional para ajudar os participantes a entender o significado por trás dos dados de texto. Os treinamentos de PNL orientam os participantes passo a passo através do processo de avaliação e aplicação dos algoritmos corretos para analisar dados e relatar seu significado. O treinamento em PNL está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo no local". O treinamento on-line ao vivo (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Faro ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Faro. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Hotel Faro & Beach Club
2, Praça Dom Francisco Gomes 2, 8000-168 Faro, Faro, Portugal, 8000-168 Faro
Situado em pleno centro da cidade de Faro, o Hotel Faro oferece uma vista deslumbrante sobre a Ria Formosa e sobre a zona histórica, sendo o local ideal para férias e negócios.
A proximidade ao Aeroporto Internacional de Faro, o acesso privilegiado às melhores praias do Algarve e todos os serviços que possui na sua envolvência, fazem do Hotel Faro a escolha perfeita para a sua estadia.
Este moderno hotel de 4 estrelas dispõe de 90 acolhedores e sofisticados quartos (incluindo 3 suites), um magnífico rooftop com vista panorâmica sobre a cidade, onde estão localizados o restaurante, o bar e uma piscina hidroterapêutica aquecida.
O Hotel Faro dispõe também de garagem, gym & dayspa, 4 salas multifuncionais e um Beach club situado na Ilha de Faro.
Na época balnear, a oferta inclui ainda um serviço diário de transfer para o Beach Club e passeios de barco pela Ria Formosa, considerada uma das 7 maravilhas de Portugal.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de IA de nível intermediário a avançado, cientistas de dados e desenvolvedores que desejam entender, ajustar e implementar os modelos de linguagem grande do Meta AI para vários aplicativos de PNL.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender a arquitetura e o funcionamento dos modelos de linguagem grande da Meta AI.
Configure e ajuste os LLMs do Meta AI para casos de uso específicos.
Implemente aplicativos baseados em LLM, como resumo de texto, chatbots e análise de sentimentos.
Otimizar e implementar modelos de linguagem de grande dimensão de forma eficiente.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de IA de nível intermediário, analistas de negócios e líderes de tecnologia que desejam entender os princípios da IA generativa e as aplicações de LLMs em ambientes de negócios. Os participantes aprenderão sobre transformadores, engenharia rápida e considerações éticas na implantação desses modelos para soluções do mundo real.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios subjacentes da IA generativa e dos grandes modelos de linguagem.
Implementar e ajustar LLMs para aplicações comerciais específicas.
Aplicar técnicas de engenharia rápida para saídas de modelo ideais.
Reconhecer considerações éticas e gerenciar riscos na implantação do LLM.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais e eticistas de IA de nível intermediário, cientistas e engenheiros de dados e formuladores de políticas e partes interessadas que desejam entender e navegar no cenário ético dos LLMs.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Identificar questões e desafios éticos associados aos LLMs.
Aplicar quadros e princípios éticos à implementação de programas de aprendizagem ao longo da vida.
Avaliar o impacto social dos LLMs e mitigar os riscos potenciais.
Desenvolver estratégias para o desenvolvimento e utilização responsáveis da IA.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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 Faro (no local ou remoto) é destinado a cientistas e pesquisadores ambientais de nível intermediário, analistas de dados e formuladores de políticas e defensores do meio ambiente que desejam usar LLMs para modelagem e análise ambiental.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender a aplicação dos LLMs na ciência ambiental.
Utilizar os LLMs para analisar e modelar dados ambientais.
Interpretar os resultados do LLM para avaliações de impacto ambiental.
Comunicar os resultados de forma eficaz para informar os esforços de política e conservação.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário que desejam obter uma compreensão abrangente e habilidades práticas em Large Language Models (LLMs) e Reinforcement Learning (RL).
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os componentes e a funcionalidade dos modelos de transformadores.
Otimizar e afinar os LLMs para tarefas e aplicações específicas.
Compreender os princípios e metodologias fundamentais da aprendizagem por reforço.
Aprender como as técnicas de aprendizagem por reforço podem melhorar o desempenho dos LLMs.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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 Faro (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de IA de nível intermediário, profissionais de aprendizado de máquina e cientistas de dados que desejam usar o LlamaIndex para aprimorar os recursos dos modelos de IA, tornando-os mais precisos e confiáveis para vários aplicativos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios e componentes do LlamaIndex.
Ingerir e estruturar dados para uso com LLMs.
Implementar o aumento do contexto para melhorar o desempenho do modelo de IA.
Integrar o LlamaIndex em sistemas e fluxos de trabalho de IA existentes.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.
This instructor-led, live training in Faro (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 Faro (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.
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.
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.
Este treinamento presencial e ministrado por instrutor em Faro (online ou no local) é destinado a participantes iniciantes que desejam aprender os fundamentos da PNL e como ela se encaixa no cenário mais amplo da PNL.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais de Natural Language Understanding (NLU).
Diferenciar entre NLU e PNL.
Explorar técnicas básicas de interpretação da linguagem e compreensão do contexto.
Aplicar técnicas de NLU a tarefas simples de processamento de texto.
Estima-se que os dados não estruturados representem mais de 90 por cento de todos os dados, muitos dos quais sob a forma de texto. Publicações em blogues, tweets, redes sociais e outras publicações digitais contribuem continuamente para este conjunto crescente de dados.
Este curso ao vivo, ministrado por um instrutor, centra-se na extração de informações e significado destes dados. Utilizando as bibliotecas R Language e Natural Language Processing (NLP), combinamos conceitos e técnicas da ciência da computação, inteligência artificial e linguística computacional para entender algoritmicamente o significado por trás dos dados de texto. As amostras de dados estão disponíveis em vários idiomas, de acordo com os requisitos do cliente.
No final desta formação, os participantes serão capazes de preparar conjuntos de dados (grandes e pequenos) a partir de fontes díspares e, em seguida, aplicar os algoritmos correctos para analisar e comunicar o seu significado.
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, prática prática pesada, testes ocasionais para avaliar a compreensão
Este curso introduz linguistas ou programadores à NLP em Python. Durante este curso nós utilizaremos principalmente nltk.org (Natural Language Tool Kit), mas também utilizaremos outras bibliotecas relevantes e convenientes para NLP. Atualmente podemos coduzir este curso em Python 2.x ou Python 3.x. Exemplos estão em Ingles ou Mandarin. Outros idiomas podem também ser disponibilizados previo acordo antecipado.
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 Faro, 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.
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
No final da formação, espera-se que os delegados estejam suficientemente equipados com os conceitos essenciais de python e sejam capazes de utilizar NLTK para implementar a maioria das operações baseadas em PNL e ML. O objetivo da formação é proporcionar não só um conhecimento de execução, mas também um conhecimento lógico e operacional da tecnologia em causa.
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 Faro (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados que desejam usar TextBlob para implementar e simplificar tarefas de PNL, como análise de sentimentos, correções ortográficas, modelagem de classificação de texto, etc.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a implementar tarefas de PNL com TextBlob.
Compreender as características, a arquitetura e as vantagens de TextBlob.
Aprender a construir sistemas de classificação de texto usando TextBlob.
Executar tarefas comuns de PNL (Tokenização, WordNet, Análise de sentimentos, Correção ortográfica, etc.)
Executar implementações avançadas com APIs simples e algumas linhas de código.
Em Python Machine Learning, o recurso de Sumarização de Texto é capaz de ler o texto de entrada e produzir um resumo de texto. Essa capacidade está disponível a partir da linha de comando ou como uma API/Biblioteca Python. Uma aplicação interessante é a criação rápida de resumos executivos; isso é particularmente útil para organizações que precisam revisar grandes volumes de dados textuais antes de gerar relatórios e apresentações.
Neste treinamento liderado por um instrutor, ao vivo, os participantes aprenderão a usar Python para criar um aplicativo simples que gera automaticamente um resumo do texto de entrada.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Usar a ferramenta de linha de comando que resume textos.
Projetar e criar código de Sumarização de Texto usando as bibliotecas Python.
Avaliar três bibliotecas de sumarização Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
Público
Programadores
Cientistas de dados
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
TensorFlow™ é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados.
SyntaxNet é um framework de processamento de línguas naturais de rede neural para TensorFlow.
Word2Vec é usado para a aprendizagem de representações vector de palavras, chamado "word embeddings". Word2vec é um modelo preditivo particularmente computacional-eficaz para a aprendizagem de palavras de texto cru. Ele vem em dois sabores, o modelo Continuous Bag-of-Words (CBOW) e o modelo Skip-Gram (Capítulos 3.1 e 3.2 em Mikolov et al.)
Usados em tandem, o SyntaxNet e Word2Vec permitem que os usuários gerem modelos de aprendizagem integrada a partir da entrada de língua natural.
Auditoria
Este curso é voltado para desenvolvedores e engenheiros que pretendem trabalhar com os modelos SyntaxNet e Word2Vec em seus gráficos TensorFlow.
Após a conclusão deste curso, os delegados serão:
compreender TensorFlow’s estrutura e mecanismos de implantação
Ser capaz de realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
ser capaz de avaliar a qualidade do código, realizar o desligamento, monitoramento
Ser capaz de implementar produção avançada como modelos de treinamento, termos de inserção, gráficos de construção e logging
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