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 Setúbal ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Setúbal. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Situado em pleno centro da cidade, este hotel combina decoração contemporânea com modernidade e conforto, num local belíssimo rodeado de praias e natureza. As principais atrações de Setúbal ficam a uma distância muito curta, possibilitando uma estadia com descanso e diversão.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (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 Setúbal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário e analistas de negócios que desejam utilizar grandes modelos de linguagem (LLMs) para prever tendências e comportamentos em vários setores.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos dos LLMs e seu papel na análise preditiva.
Implementar LLMs para analisar e prever dados em vários setores.
Avaliar a eficácia dos modelos preditivos usando LLMs.
Integrar LLMs com pipelines de processamento de dados existentes.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de negócios de nível intermediário e analistas de dados que desejam aproveitar o poder dos LLMs para extrair insights de negócios.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos e aplicações dos LLMs no contexto da inteligência de negócios.
Aplicar LLMs para analisar grandes conjuntos de dados e extrair insights significativos.
Integrar a análise orientada por LLM em processos estratégicos de tomada de decisão de negócios.
Avaliar as considerações éticas e as melhores práticas para a utilização de LLM nas empresas.
Antecipar tendências futuras em IA e preparar-se para o cenário em evolução da inteligência empresarial.
O SDK CANN (Arquitetura de Computação para Neural Networks) fornece poderosas ferramentas de implantação e otimização para aplicações em tempo real de IA na visão computacional e NLP, especialmente no hardware Huawei Ascend.
Esta formação ao vivo (online ou presencial) ministrada por instrutor é direcionada a profissionais intermediários de IA que desejam construir, implantar e otimizar modelos de visão e linguagem usando o SDK CANN para casos de uso em produção.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Implantar e otimizar modelos CV e NLP utilizando CANN e AscendCL.
Usar as ferramentas do SDK CANN para converter modelos e integrá-los em pipelines ao vivo.
Otimizar o desempenho de inferência para tarefas como detecção, classificação e análise de sentimentos.
Construir pipelines CV/NLP em tempo real para cenários de implantação na borda ou baseados na nuvem.
Formato do Curso
Aula interativa e demonstração.
Laboratório prático com implantação de modelos e perfilamento de desempenho.
Design ao vivo de pipelines usando casos reais de CV e NLP.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Esta formação presencial (online ou no local) é dirigida a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural usando Python em Google Colab.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Entender conceitos fundamentais do processamento de linguagem natural.
Pré-processar e limpar dados de texto para tarefas de PLN.
Realizar análise de sentimentos usando as bibliotecas NLTK e SpaCy.
Trabalhar com dados de texto usando Google Colab para desenvolvimento escalável e colaborativo.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de TI de nível intermediário que desejam implantar pequenos modelos de linguagem diretamente em dispositivos com recursos de processamento limitados, abrindo possibilidades para aplicativos inovadores em vários setores.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os desafios e soluções para implementar a IA em hardware compacto.
Otimize e comprima modelos de IA para uma implantação eficiente no dispositivo.
Utilize estruturas e ferramentas modernas de IA para implementação de modelos no dispositivo.
Conceber e desenvolver aplicações de IA em tempo real para dispositivos móveis e IoT.
Avaliar e garantir a segurança e a privacidade dos sistemas de IA no dispositivo.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (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.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (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.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e profissionais de TI de todos os níveis de habilidade que desejam automatizar tarefas e processos usando IA sem escrever código extenso.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Projetar e implementar fluxos de trabalho complexos usando a interface de programação visual do n8n.
Integrar recursos de IA em fluxos de trabalho usando LangChain.
Crie chatbots personalizados e assistentes virtuais para vários casos de uso.
Efetuar análise e processamento de dados avançados com agentes de IA.
Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Setúbal (online ou presencial) é direcionado a desenvolvedores, arquitetos e gerentes de produtos com nível intermediário a avançado de IA que desejam identificar e mitigar riscos associados a aplicações baseadas em LLMs, incluindo injeção de prompt, vazamento de dados e saída não filtrada, enquanto incorporam controles de segurança como validação de entrada, supervisão humana no loop e barreiras de saída.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender as vulnerabilidades principais dos sistemas baseados em LLMs.
Aplicar princípios de design seguro à arquitetura de aplicativos LLM.
Usar ferramentas como Guardrails AI e LangChain para validação, filtragem e segurança.
Incorporar técnicas como sandboxing, red teaming e revisão humana no loop em pipelines de produção.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário, aprendizado de máquina e pesquisadores de IA que desejam criar experiências de conversação envolventes e eficientes baseadas em IA com pequenos modelos de linguagem.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entenda os fundamentos da IA de conversação e o papel dos SLMs.
Projetar e implementar interações de IA centradas no usuário.
Desenvolver e treinar SLMs para aplicativos interativos.
Avaliar e melhorar a eficácia da comunicação humano-IA usando métricas apropriadas.
Implementar interfaces de conversação escaláveis e éticas orientadas para a IA em cenários do mundo real.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aprimorar suas habilidades na geração de texto humano de alta qualidade usando métodos NLG avançados.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender técnicas avançadas para gerar texto em linguagem natural.
Implementar e ajustar modelos baseados em transformadores para NLG.
Otimizar as saídas NLG para fluência, coerência e relevância.
Avaliar a qualidade do texto gerado usando métricas automatizadas e humanas.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam integrar o Claude AI em seus fluxos de trabalho diários para melhorar a eficiência e a automação.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Use o Claude AI para automatizar tarefas repetitivas e simplificar os fluxos de trabalho.
Aumente a produtividade pessoal e da equipe usando a automação baseada em IA.
Integre o Claude AI às ferramentas e plataformas de negócios existentes.
Otimize a tomada de decisões orientada por IA e o gerenciamento de tarefas.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (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 Setúbal (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 em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam integrar funcionalidades de IA em seus aplicativos usando o Google Gemini AI.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos dos grandes modelos de linguagem.
Configurar e usar o Google Gemini AI para várias tarefas de IA.
Implementar transformações de texto para texto e imagem para texto.
Construir aplicações básicas baseadas em IA.
Explorar recursos avançados e opções de personalização no Google Gemini AI.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores de PNL e entusiastas de IA que desejam entender o funcionamento interno dos modelos GPT, explorar os recursos do GPT-3 e GPT-4 e aprender como aproveitar esses modelos para suas tarefas de PNL.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os principais conceitos e princípios por trás dos Transformadores Gerativos Pré-treinados.
Compreender a arquitetura e o processo de treinamento dos modelos GPT.
Utilizar o GPT-3 para tarefas como geração de texto, conclusão e tradução.
Explorar os últimos avanços do GPT-4 e suas possíveis aplicações.
Aplicar os modelos GPT aos seus próprios projectos e tarefas de PNL.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e engenheiros de software que desejam criar aplicativos alimentados por IA usando a estrutura LangChain .
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entenda os fundamentos do LangChain e seus componentes.
Integrar o LangChain com grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-4.
Crie aplicativos modulares de IA usando o LangChain.
Solucionar problemas comuns em aplicações 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 administradores, solution architects, executivos de inovação, CTOs, e todos os interessados em aprender e conhecer o panorama geral da inteligência artificial aplicada aos problemas organizacionais.
A IA é um conjunto de tecnologias para a criação de sistemas inteligentes capazes de compreender os dados e as actividades que os rodeiam para tomar "decisões inteligentes". Para os fornecedores Telecom, a criação de aplicações e serviços que utilizem a IA pode abrir a porta a melhores operações e serviços em áreas como a manutenção e a otimização da rede.
Neste curso, examinamos as várias tecnologias que compõem a IA e os conjuntos de competências necessários para as utilizar. Ao longo do curso, examinamos as aplicações específicas da IA no sector Telecom.
Público
Engenheiros de rede
Pessoal de operações de rede
Gerentes técnicos Telecom
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios práticos
Este curso é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam entender e implementar inteligência artificial em seus aplicativos. O foco especial está na análise de dados, inteligência artificial distribuída e processamento de linguagem natural.
ChatBots são programas de computador que simulam automaticamente respostas humanas por meio de interfaces de chat. ChatBots ajudam as organizações a maximizar a eficiência de suas operações, fornecendo opções mais fáceis e rápidas para as interações de seus usuários.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como criar chatbots em Python.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entender os fundamentos da construção de chatbots
Construir, testar, implantar e solucionar problemas de vários chatbots usando Python
Público
Desenvolvedores
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios e muita prática hands-on
Nota
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para combinar.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal, os participantes aprenderão a usar Python bibliotecas para PNL enquanto criam um aplicativo que processa um conjunto de imagens e gera legendas.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Desenhar e codificar DL para NLP usando Python bibliotecas.
Criar Python código que lê uma coleção substancialmente enorme de imagens e gera palavras-chave.
Criar Python Código que gera legendas a partir das palavras-chave detectadas.
Nesta formação presencial e ministrada por instrutor no Setúbal, os participantes aprenderão como usar Python para produzir textos de alta qualidade em linguagem natural, construindo seu próprio sistema NLG do zero. Estudos de caso também serão examinados e conceitos relevantes serão aplicados a projetos práticos de laboratório para gerar conteúdo.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Usar NLG para gerar automaticamente conteúdo para diversos setores, desde jornalismo até imóveis e relatórios meteorológicos e esportivos.
Selecionar e organizar o conteúdo-fonte, planejar frases e preparar um sistema para a geração automática de conteúdo original.
Compreender o pipeline NLG e aplicar as técnicas adequadas em cada etapa.
Compreender a arquitetura de um sistema Natural Language Generation (NLG).
Implementar os algoritmos e modelos mais adequados para análise e ordenação.
Puxar dados de fontes públicas disponíveis bem como de bancos de dados curados para usar como material para o texto gerado.
Substituir processos manuais e trabalhosos de redação por criação de conteúdo automatizada e gerada por computador.
Esta sessão de treinamento presencial explorará técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) em conjunto com a aplicação de Inteligência Artificial e Robotics no ambiente empresarial. Os participantes realizarão exemplos baseados em computador e exercícios de resolução de estudos de caso utilizando Python
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar o spaCy para processar grandes volumes de texto para encontrar padrões e obter insights.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar o spaCy.
Compreender a abordagem do spaCy para Natural Language Processing (NLP).
Extrair padrões e obter insights de negócios a partir de fontes de dados em larga escala.
Integrar a biblioteca spaCy com aplicações web e sistemas legados existentes.
Implementar o spaCy em ambientes de produção para prever o comportamento humano.
Utilizar o spaCy para pré-processar texto para Deep Learning.
Formato do Curso
Aulas e discussões interativas.
Muitos exercícios e prática.
Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para combinar.
Para saber mais sobre o spaCy, visite: https://spacy.io/
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (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.).
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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