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 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 segurança cibernética de nível intermediário e cientistas de dados que desejam utilizar LLMs para aprimorar medidas de segurança cibernética e inteligência de ameaças.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o papel dos LLMs na segurança cibernética.
Implementar LLMs para deteção e análise de ameaças.
Utilizar LLMs para automação e resposta de segurança.
Integrar LLMs com a infraestrutura de segurança existente.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a criadores de conteúdo de nível intermediário, profissionais de marketing e tecnólogos educacionais que desejam aproveitar o poder dos LLMs para gerar conteúdo de alta qualidade, diversificado e envolvente em vários domínios.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os recursos dos LLMs e sua aplicação na geração de conteúdo.
Configurar e usar LLMs para gerar vários tipos de conteúdo.
Aplicar as melhores práticas para solicitar e ajustar os LLMs para produzir os resultados desejados.
Avaliar a qualidade dos conteúdos gerados por IA e aperfeiçoá-los para públicos específicos.
Explorar técnicas avançadas para a criação de conteúdos criativos e multimodais com LLMs.
Este treinamento ao vivo e ministrado por um instrutor em Faro (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário em ML e desenvolvedores de IA que desejam ajustar e implantar modelos open-weight como LLaMA, Mistral e Qwen para aplicações específicas de negócios ou internas.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o ecossistema e as diferenças entre modelos de IA open-source.
Preparar conjuntos de dados e configurações de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral e Qwen.
Executar pipelines de ajuste fino usando Hugging Face Transformers e PEFT.
Avaliar, salvar e implantar modelos ajustados em ambientes seguros.
LangGraph é um framework para criar aplicações LLM stateful e multi-ator como gráficos compostos com estado persistente e controle preciso sobre a execução.
Este treinamento ao vivo, orientado por instrutor (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, implementar e operar soluções legais baseadas em LangGraph com os controles necessários de conformidade, rastreabilidade e governança.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Projetar fluxos de trabalho específicos para fins legais no LangGraph que preservem a auditoria e a conformidade.
Integrar ontologias jurídicas e padrões de documentos no estado e processamento do gráfico.
Implementar guardrails, aprovações com intervenção humana e caminhos de decisão rastreáveis.
Implantar, monitorar e manter serviços LangGraph em produção com observabilidade e controles de custo.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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Ollama é uma plataforma para executar modelos de linguagem e multimodais em larga escala localmente.
Este treinamento ao vivo (online ou presencial) liderado por um instrutor é direcionado a engenheiros intermediários a avançados que desejam dimensionar as implantações do Ollama para ambientes de alta produtividade, multiusuário e economicamente eficientes.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar o Ollama para cargas de trabalho multiusuárias e distribuídas.
Otimizar a alocação de recursos GPU e CPU.
Implementar estratégias de dimensionamento automático, batching e redução de latência.
Monitorar e otimizar a infraestrutura para desempenho e eficiência econômica.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Labs práticos de implantação e escalonamento.
Exercícios de otimização prática em ambientes ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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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
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LangGraph é um framework para construir aplicações de LLM stateful e multi-ator como grafos compostos com estado persistente e controle sobre a execução.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutores, destina-se a profissionais intermediários e avançados que desejam projetar, implementar e operar soluções financeiras baseadas em LangGraph com governança adequada, observabilidade e conformidade.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Projetar fluxos de trabalho específicos para finanças no LangGraph alinhados às exigências regulatórias e de auditoria.
Integrar padrões de dados financeiros e ontologias no estado do gráfico e nas ferramentas utilizadas.
Implementar confiabilidade, segurança e controles human-in-the-loop para processos críticos.
Implantar, monitorar e otimizar sistemas LangGraph em termos de desempenho, custo e SLAs (Service Level Agreements).
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
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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.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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 presencial ou online (online ou no local) é destinada a profissionais de TI intermediários que desejam implantar pequenos modelos linguísticos diretamente em dispositivos com capacidades de processamento limitadas, abrindo possibilidades para aplicações inovadoras em diversos setores.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os desafios e soluções para a implementação de IA em hardware compacto.
Otimizar e compactar modelos de IA para uma implantação eficiente nos dispositivos.
Utilizar frameworks e ferramentas modernos de IA para a implementação de modelos no dispositivo.
Projetar e desenvolver aplicações de IA em tempo real para dispositivos móveis e IoT.
Avaliar e garantir a segurança e privacidade dos sistemas de IA nos dispositivos.
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
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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
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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
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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.
Esta formação presencial (online ou no local) é destinada a desenvolvedores e engenheiros de software de nível intermediário que desejam construir aplicações com inteligência artificial usando o framework LangChain.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos do LangChain e seus componentes.
Integrar o LangChain com grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-4.
Construir aplicações modulares de IA usando o LangChain.
Solucionar problemas comuns em aplicações do LangChain.
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 gestores, arquitetos de soluções, executivos de inovação, CTOs, arquitetos de software e qualquer pessoa interessada em uma visão geral da inteligência artificial aplicada e a previsão mais próxima para o seu desenvolvimento.
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 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.
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 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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