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.
Esta formação ao vivo e orientada por instrutor em Setúbal (online ou presencial) é destinada a profissionais de nível intermediário de IA, analistas de negócios e líderes de tecnologia que desejam compreender os princípios da IA gerativa e as aplicações dos grandes modelos linguísticos (LLMs) em ambientes empresariais. Os participantes aprenderão sobre transformadores, engenharia de prompts e considerações éticas na implementação desses modelos para soluções do mundo real.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios subjacentes da IA gerativa e grandes modelos linguísticos.
Implementar e ajustar LLMs para aplicações específicas de negócios.
Aplicar técnicas de engenharia de prompts para obter outputs ótimos do modelo.
Reconhecer considerações éticas e gerenciar riscos na implementação de LLMs.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (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 Setúbal (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.
Ollama é uma plataforma para executar modelos de linguagem e multimodais localmente, apoiando práticas de governança e IA responsável.
Este treinamento ao vivo (online ou presencial), liderado por um instrutor, destina-se a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam implementar equidade, transparência e responsabilidade em aplicações impulsionadas pelo Ollama.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Aplicar princípios de IA responsável nos deployments do Ollama.
Implementar estratégias de filtragem de conteúdo e mitigação de vieses.
Delinear fluxos de trabalho de governança para alinhamento e auditoria de AI.
Criar frameworks de monitoramento e relatórios para conformidade.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Labs práticos de design de fluxos de trabalho de governança.
Estudos de caso e exercícios focados em conformidade.
Opções de Personalização do Curso
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O Mistral AI é uma plataforma de IA aberta que permite às equipes construir e integrar assistentes conversacionais em fluxos de trabalho empresariais e voltados para o cliente.
Este treinamento presencial, ministrado por instrutores (online ou no local), está direcionado a gerentes de produto iniciantes a intermediários, desenvolvedores full-stack e engenheiros de integração que desejam projetar, integrar e comercializar assistentes conversacionais usando conectores e integrações do Mistral.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Integrar modelos conversacionais do Mistral com conectores empresariais e SaaS.
Implementar geração aumentada por recuperação (RAG) para respostas fundamentadas.
Projetar padrões de UX para assistentes de chat internos e externos.
Implantar assistentes em fluxos de trabalho de produtos para casos de uso do mundo real.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Exercícios práticos de integração.
Desenvolvimento ao vivo de assistentes conversacionais.
Opções de Personalização do Curso
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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a analistas de negócios de nível iniciante e engenheiros de automação que desejam entender como usar LangChain e APIs para automatizar tarefas e fluxos de trabalho repetitivos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos básicos da integração de APIs com LangChain.
Automatizar fluxos de trabalho repetitivos usando LangChain e Python.
Utilizar LangChain para conectar várias APIs para processos de negócios eficientes.
Criar e automatizar fluxos de trabalho personalizados usando APIs e os recursos de automação do LangChain.
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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Ollama é uma plataforma que permite executar e ajustar modelos de linguagem e multimodais localmente.
Este treinamento ao vivo (online ou presencial), conduzido por um instrutor, destina-se a engenheiros ML avançados, pesquisadores de IA e desenvolvedores de produtos que desejam criar e implantar aplicações multimodais com Ollama.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar e executar modelos multimodais com Ollama.
Integrar entradas de texto, imagem e áudio para aplicações do mundo real.
Criar sistemas de compreensão de documentos e QA visual.
Desenvolver agentes multimodais capazes de raciocinar entre modalidades.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Prática hands-on com conjuntos de dados multimodais reais.
Implementação ao vivo de pipelines multimodais usando Ollama.
Opções de Personalização do Curso
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Os modelos Mistral são tecnologias de IA de código aberto que agora se estendem a fluxos de trabalho multimodais, suportando tarefas de linguagem e visão para aplicações empresariais e de pesquisa.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para pesquisadores de IA intermediários, engenheiros aplicados e equipes de produtos que desejam construir aplicações multimodais com modelos Mistral, incluindo pipelines de OCR e compreensão de documentos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar e configurar modelos Mistral para tarefas multimodais.
Implementar fluxos de trabalho de OCR e integrá-los com pipelines de PLN.
Projetar aplicações de compreensão de documentos para casos de uso empresarial.
Desenvolver funcionalidades de pesquisa de visão-texto e interfaces assistivas.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Exercícios práticos de codificação.
Implementação em laboratório ao vivo de pipelines multimodais.
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 e ministrado por um instrutor em Setúbal (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.
Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor em Setúbal (online ou presencial), é destinada a desenvolvedores de software intermediários e engenheiros de IA que desejam integrar Claude AI em seus aplicativos, construir chatbots alimentados por IA e melhorar a funcionalidade do software com automação impulsionada por IA.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Utilizar a API Claude AI para integrar IA em aplicações.
Desenvolver chatbots e assistentes virtuais impulsionados por IA.
Aumentar as funcionalidades das aplicações com automação e processamento de linguagem natural (NLP) alimentadas por IA.
Otimizar e ajustar os modelos Claude AI para diferentes casos de uso.
LangGraph é um framework de orquestração baseado em grafos que permite fluxos de trabalho condicionais e multi-etapas com LLMs (Large Language Models) e ferramentas, ideal para automação e personalização de pipelines de conteúdo.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é direcionado a profissionais intermediários de marketing, estrategistas de conteúdo e desenvolvedores de automação que desejam implementar campanhas de email dinâmicas e pipelines de geração de conteúdo usando LangGraph.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Projetar fluxos de trabalho de conteúdo e email estruturados em grafos com lógica condicional.
Integrar LLMs, APIs e fontes de dados para personalização automatizada.
Gerenciar estado, memória e contexto em campanhas multi-etapas.
Avaliar, monitorar e otimizar o desempenho dos fluxos de trabalho e os resultados de entrega.
Formato do Curso
Aulas interativas e discussões em grupo.
Laboratórios práticos implementando fluxos de trabalho de email e pipelines de conteúdo.
Exercícios baseados em cenários sobre personalização, segmentação e lógica condicional.
Opções de Customização do Curso
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LangGraph é um framework para composição de fluxos de trabalho estruturados em grafos que suportam ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlável.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutor, destina-se a engenheiros intermediários e equipes de produtos que desejam combinar a lógica gráfica do LangGraph com os loops de agentes LLM para criar aplicações dinâmicas e sensíveis ao contexto, como agentes de suporte ao cliente, árvores de decisão e sistemas de recuperação de informações.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Projetar fluxos de trabalho baseados em grafos que coordenam agentes LLM, ferramentas e memória.
Implementar roteamento condicional, repetições e alternativas para uma execução robusta.
Integrar recuperação, APIs e saídas estruturadas nos loops de agente.
Avaliar, monitorar e fortalecer o comportamento do agente para confiabilidade e segurança.
Formato da Curso
Aula interativa e discussão facilitada.
Labs guiados e caminhos de código em um ambiente de areia (sandbox).
Exercícios de design baseados em cenários e revisões entre pares.
Opções de Personalização do Curso
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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 (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 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.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados de nível iniciante a intermediário que desejam implementar e alavancar modelos de linguagem pequena em vários aplicativos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender a arquitetura e a funcionalidade dos modelos de linguagem pequena.
Implementar SLMs para tarefas como geração de texto e análise de sentimentos.
Otimizar e ajustar os SLMs para casos de uso específicos.
Implantar SLMs em ambientes com recursos limitados.
Avaliar e interpretar o desempenho dos SLMs em cenários do mundo real.
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 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.
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 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/
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.
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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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