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 Sintra ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Sintra. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Situado na ampla Várzea de Sintra, rodeado de zonas verdes e com uma vista deslumbrante sobre o Palácio da Pena, o hotel Vila Galé Sintra Resort Hotel, Conference & Spa tem o espaço ideal para as suas reuniões de negócios. A pensar em si e na sua empresa, disponibiliza salas para reuniões, congressos ou ações de team building, mas também adaptáveis a outro tipo de eventos. Temos as soluções certas para proporcionar momentos memoráveis.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra (no local ou remoto) é destinado a profissionais de PNL de nível intermediário e cientistas de dados, criadores de conteúdo e tradutores e empresas globais que desejam usar LLMs para tradução de idiomas e criação de conteúdo multilíngue.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios de aprendizagem e tradução multilíngue com LLMs.
Implementar LLMs para traduzir conteúdos entre várias línguas.
Criar e gerir conjuntos de dados multilingues para treinar LLMs.
Desenvolver estratégias para manter a consistência e a qualidade da tradução.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra (no local ou remoto) é destinado a analistas financeiros de nível intermediário, cientistas de dados e profissionais de investimento que desejam alavancar LLMs para análise e previsão do mercado financeiro.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender a aplicação de LLMs na análise do mercado financeiro.
Utilizar os LLMs para processar notícias, relatórios e dados financeiros para obter informações sobre o mercado.
Desenvolver modelos preditivos para preços de acções, tendências de mercado e indicadores económicos.
Integrar as percepções do LLM nos processos de tomada de decisões de investimento.
Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor em Sintra (online ou presencial), é direcionado a cientistas de dados e engenheiros de IA de nível intermediário que desejam ajustar modelos de linguagem grandes de forma mais econômica e eficiente usando métodos como LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender a teoria por trás das abordagens de ajuste fino com eficiência paramétrica.
Implementar LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning usando Hugging Face PEFT.
Comparar as vantagens e desvantagens em termos de desempenho e custo dos métodos PEFT versus o ajuste fino completo.
Implantar e escalar modelos de linguagem ajustados com requisitos reduzidos de computação e armazenamento.
Este treinamento presencial e ministrado por instrutor em Sintra (online ou no local) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados de nível intermediário a avançado que desejam dominar o LlamaIndex para desenvolver aplicativos inovadores baseados em LLM.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar o LlamaIndex para uso com LLMs.
Indexar e consultar conjuntos de dados personalizados usando o LlamaIndex para melhorar a funcionalidade do LLM.
Conceber e desenvolver aplicações sofisticadas que utilizem o LlamaIndex e os LLMs.
Compreender e aplicar as melhores práticas para trabalhar com LLMs e LlamaIndex.
Navegar pelas considerações éticas envolvidas na implementação de aplicações com LLM.
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 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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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 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.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aprofundar sua compreensão dos agentes de conversação e aplicar LangChain a casos de uso do mundo real.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos de LangChain e sua aplicação na construção de agentes de conversação.
Desenvolver e implantar agentes de conversação usando LangChain.
Integrar agentes de conversação com APIs e serviços externos.
Aplicar técnicas de Natural Language Processing (NLP) para melhorar o desempenho de agentes de conversação.
Esta formação ao vivo e liderada por um instrutor em Sintra (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.
Esta formação ao vivo e ministrada por instrutor em Sintra (online ou presencial) é direcionada a desenvolvedores e profissionais de TI de todos os níveis que desejam automatizar tarefas e processos usando IA sem escrever extensos códigos.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Projetar e implementar fluxos de trabalho complexos usando a interface de programação visual do n8n.
Integrar capacidades de IA em fluxos de trabalho usando LangChain.
Construir chatbots personalizados e assistentes virtuais para diversos casos de uso.
Realizar análises e processamentos avançados de dados com agentes de IA.
Este treinamento ao vivo, liderado por um instrutor em Sintra (online ou presencial), é destinado a profissionais de nível avançado que desejam dominar técnicas de GNL (Geração de Linguagem Natural) impulsionadas por IA para aplicações de chatbots e assistentes virtuais.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios fundamentais da GNL para a IA conversacional.
Utilizar técnicas de aprendizado profundo para melhorar a geração de diálogos em chatbots.
Integrar modelos de GNL de última geração, como o GPT-3, em estruturas de chatbot.
Aplicar IA contextual para melhorar a coerência e fluidez das conversas.
Esta formação ao vivo (presencial ou online), ministrada por instrutor, é voltada para cientistas de dados intermediários, pesquisadores de aprendizado de máquina e IA que desejam criar experiências conversacionais envolventes e eficientes com modelos linguísticos pequenos.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos da IA conversacional e o papel dos modelos linguísticos pequenos (SLMs).
Diseñar e implementar interações centradas no usuário.
Desenvolver e treinar SLMs para aplicações interativas.
Avaliar e melhorar a eficácia da comunicação humano-IA usando métricas adequadas.
Implantar interfaces conversacionais escaláveis e éticas impulsionadas por IA em cenários do mundo real.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra (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 Sintra (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário e engenheiros de aprendizado de máquina que desejam criar e aplicar pequenos modelos de linguagem adaptados a domínios específicos, como campos jurídicos, médicos e técnicos.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender a importância e a aplicação de modelos de linguagem específicos do domínio.
Curar e pré-processar conjuntos de dados especializados para treinamento de modelos.
Treinar e ajustar modelos de linguagem para aplicações específicas de domínio.
Avaliar e comparar modelos usando métricas relevantes para o domínio.
Implementar modelos de linguagem específicos de um domínio em cenários reais.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra (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.
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 Sintra, 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 Sintra, 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 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.
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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