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 Matosinhos ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Matosinhos. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Quer viaje em negócios, lazer ou lazer, o Four Points by Sheraton Matosinhos recebe-o com conforto de quatro estrelas, serviço de excelência e uma localização ideal na cidade. O hotel oferece uma ampla variedade de instalações e serviços, incluindo um business center. A praia de Matosinhos fica a apenas 5 minutos a pé do hotel, perfeita para a prática de surf e outros desportos aquáticos. Sendo uma zona de pesca, os restaurantes locais oferecem-lhe os mais maravilhosos peixes frescos e mariscos para o seu deleite.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Matosinhos (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 Matosinhos (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.
A Ollama é uma plataforma leve para executar modelos de linguagem grandes localmente.
Este treinamento presencial, ministrado por instrutor (online ou presencial), destina-se a profissionais do setor financeiro e pessoal de TI intermediário que desejam implementar, personalizar e operacionalizar soluções AI baseadas na Ollama em ambientes financeiros.
Ao completar este treinamento, os participantes adquirirão as habilidades necessárias para:
Implementar e configurar a Ollama para uso seguro em operações financeiras.
Integrar modelos de linguagem local (LLMs) em fluxos de trabalho analíticos e de relatórios.
Adaptar os modelos a terminologias e tarefas específicas do setor financeiro.
Aplicar práticas recomendadas de segurança, privacidade e conformidade.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Exercícios práticos com dados financeiros.
Implementação de cenários focados em finanças no laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor (online ou presencial), destina-se a pesquisadores de nível intermediário em IA, profissionais de aprendizado de máquina e cientistas de dados que desejam usar o LlamaIndex para melhorar as capacidades dos modelos de IA, tornando-os mais precisos e confiáveis para diversas aplicações.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios e componentes do LlamaIndex.
Ingestão e estruturação de dados para uso com modelos de linguagem grandes (LLMs).
Implementar aumento de contexto para melhorar o desempenho dos modelos de IA.
Integrar o LlamaIndex em sistemas e fluxos de trabalho de IA existentes.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Matosinhos (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.
Ollama é uma plataforma que permite executar modelos de linguagem grandes e multimodais localmente.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), orientada por instrutor, destina-se a praticantes intermediários que desejam dominar técnicas de engenharia de prompts para otimizar as saídas do Ollama.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Desenhar prompts eficazes para diversos casos de uso.
Aplicar técnicas como priming e estruturação em cadeia de pensamento.
Implementar modelos de prompt e estratégias de gerenciamento de contexto.
Criar pipelines de prompts multietapas para fluxos de trabalho complexos.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Exercícios práticos com design de prompts.
Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização 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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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.
Esta formação ao vivo e liderada por um instrutor em Matosinhos (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.
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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Este treinamento ao vivo e ministrado por um instrutor em Matosinhos (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário que desejam adquirir habilidades práticas no uso da GNL para automatizar a summarização de textos e geração de conteúdo.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios fundamentais da GNL para summarização de texto e geração de conteúdo.
Implementar modelos de GNL para resumir documentos e artigos extensos.
Utilizar modelos de GNL pré-treinados, como o GPT, para criação de conteúdo.
Aplicar técnicas avançadas para ajuste fino de modelos de GNL em tarefas específicas de geração de conteúdo.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Matosinhos (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 Matosinhos (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário e engenheiros de software que desejam aprender os principais conceitos e arquitetura do LangChain e obter as habilidades práticas para criar aplicativos alimentados por IA.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios fundamentais do LangChain.
Configurar e configurar o ambiente LangChain.
Entenda a arquitetura e como o LangChain interage com grandes modelos de linguagem (LLMs).
Desenvolver aplicações simples utilizando o LangChain.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Matosinhos (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 Matosinhos (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.
LangGraph é um framework para construir aplicações de LLM estruturadas em grafos que suportam planejamento, ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlada.
Este treinamento ao vivo, orientado por instrutor (online ou presencial), é voltado para desenvolvedores iniciantes, engenheiros de prompts e profissionais de dados que desejam projetar e construir fluxos de trabalho confiáveis e multietapas de LLM usando LangGraph.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Explicar conceitos básicos do LangGraph (nós, arestas, estado) e quando utilizá-los.
Criar cadeias de prompts que ramificam, chamam ferramentas e mantêm memória.
Integrar APIs de recuperação e externas em fluxos de trabalho de grafos.
Testar, depurar e avaliar aplicativos LangGraph para confiabilidade e segurança.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão facilitada.
Labs guiados e revisões de código em um ambiente sandbox.
Exercícios baseados em cenários sobre design, teste e avaliação.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Matosinhos (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 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/
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Matosinhos (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam usar Spark NLP, construído em cima de Apache Spark, para desenvolver, implementar e dimensionar modelos e pipelines de processamento de texto em linguagem natural.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a construir pipelines de PNL com Spark NLP.
Compreender os recursos, a arquitetura e os benefícios do uso de Spark NLP.
Utilizar os modelos pré-treinados disponíveis em Spark NLP para implementar o processamento de texto.
Aprender a construir, treinar e escalar modelos de Spark NLP para projectos de nível de produção.
Aplicar classificação, inferência e análise de sentimentos em casos de uso real (dados clínicos, insights sobre o comportamento do cliente, etc.).
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Matosinhos (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 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
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