Curso de DeepSeek: Otimização e Implantação Avançadas de Modelos

Esta formação presencial ou online, conduzida por instrutor em Portugal, destina-se a desenvolvedores de nível intermediário, engenheiros de dados e equipes de software que desejam implementar o DeepSeek Coder para desenvolvimento de software assistido por IA, automação e otimização.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implementar geração e refatoração de código assistida por IA em projetos de grande escala.
• Aproveitar a depuração impulsionada por IA para aumentar a confiabilidade do software.
• Integrar o DeepSeek Coder em pipelines de DevOps e CI/CD.
• Utilizar IA para automação inteligente em fluxos de trabalho de engenharia de software.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a engenheiros de IA, desenvolvedores e analistas de dados de nível avançado que desejam dominar estratégias de engenharia de prompt para maximizar a eficácia do DeepSeek LLM em aplicações do mundo real.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Elaborar prompts avançados para otimizar as respostas da IA.
• Controlar e refinar textos gerados por IA quanto à precisão e consistência.
• Aproveitar técnicas de encadeamento de prompts e gerenciamento de contexto.
• Reduzir vieses e aprimorar o uso ético da IA na engenharia de prompts.

Esta formação presencial (online ou em local) orientada por instrutor está voltada para arquitetos, planejadores urbanos e profissionais de design intermediários a avançados que desejam integrar IA em seu processo de design, desde a concepção até os resultados finais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Gerar iterações de designs usando ferramentas de geração de texto para vídeo e imagem impulsionadas por IA.
• Utilizar a IA para criar plantas, cortes, fachadas e seleção de materiais.
• Garantir conformidade com as regulamentações usando validação de design impulsionada por IA.
• Integrar fluxos de trabalho de IA no Revit e em outras ferramentas de renderização.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de nível intermediário, engenheiros de software e cientistas de dados que desejam aproveitar as APIs DeepSeek para construir aplicações com inteligência artificial.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender as capacidades das APIs DeepSeek.
• Integrar as APIs DeepSeek em aplicações.
• Implementar automação e chatbots impulsionados por IA.
• Otimizar o desempenho das APIs e gerenciar chamadas de API de forma eficaz.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a arquitetos de IA de nível avançado, desenvolvedores empresariais e CTOs que desejam implantar, otimizar e escalar modelos DeepSeek em ambientes de negócios, garantindo segurança, conformidade e práticas éticas de IA.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implantar modelos DeepSeek em ambientes empresariais.
• Otimizar modelos de IA para desempenho e escalabilidade.
• Garantir segurança de dados e conformidade em aplicações de IA.
• Implementar práticas éticas de IA em soluções empresariais.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a engenheiros de IA de nível avançado, desenvolvedores de robótica e especialistas em automação que desejam utilizar o DeepSeek para construir agentes de IA inteligentes e sistemas autônomos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e as capacidades dos modelos de IA do DeepSeek.
• Integrar o DeepSeek em agentes de IA para tomada de decisão e automação.
• Aplicar técnicas de aprendizado por reforço para treinar sistemas autônomos.
• Implantar agentes autônomos orientados por IA em ambientes do mundo real.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de sustentabilidade, pesquisadores e desenvolvedores de IA de nível intermediário que desejam utilizar o DeepSeek para aplicar análises impulsionadas por IA à sustentabilidade, modelagem preditiva para ação climática e aplicações responsáveis de IA para o bem social.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Utilizar modelos DeepSeek para análise de dados relacionados à sustentabilidade.
• Aplicar IA na modelagem de mudanças climáticas, otimização de recursos e monitoramento da biodiversidade.
• Desenvolver soluções impulsionadas por IA para impacto social e objetivos de desenvolvimento sustentável (ODS).
• Garantir práticas responsáveis de IA em aplicações de sustentabilidade.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a criadores de conteúdo, profissionais de marketing e especialistas em mídia de nível intermediário que desejam aproveitar o DeepSeek para escrita assistida por IA, geração automatizada de mídia e fluxos de trabalho de produção de conteúdo.

Até o final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Gerar conteúdo textual de alta qualidade utilizando os modelos do DeepSeek.
• Automatizar fluxos de trabalho de criação de conteúdo para blogs, redes sociais e campanhas de marketing.
• Integrar ferramentas de IA a sistemas de gerenciamento de conteúdo existentes.
• Potencializar a criatividade e a eficiência por meio de ideias e estruturação impulsionadas por IA.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Portugal (online ou presencial), é destinado a analistas de negócios, gerentes e tomadores de decisão de nível intermediário que desejam utilizar o DeepSeek para modelagem preditiva, visualização de dados e tomada de decisão estratégica.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Utilizar o DeepSeek para analisar dados comerciais e gerar insights.
• Aplicar modelagem preditiva para previsões empresariais.
• Automatizar relatórios e fluxos de trabalho de inteligência de negócios.
• Refinar a tomada de decisão com análises impulsionadas por IA.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem usando o AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines de aprendizagem automática completos em diversas arquitecturas e ambientes de nuvem.
• Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.

Este treinamento presencial, conduzido por instrutor (online ou local), é voltado para engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho de Machine Learning em um servidor AWS EC2.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários no AWS.
• Usar EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar a inicialização de um cluster do Kubernetes no AWS.
• Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML em produção.
• Treinar e implantar modelos de ML do TensorFlow em múltiplas GPUs e máquinas executando em paralelo.
• Leverage outros serviços gerenciados pela AWS para estender um aplicativo de ML.

Este treinamento dirigido por instrutor (online ou presencial) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho de Machine Learning na nuvem Azure.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
• Usar o Azure Kubernetes Service (AKS) para simplificar a inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
• Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML em produção.
• Treinar e implantar modelos de ML do TensorFlow em múltiplos GPUs e máquinas executando em paralelo.
• Aproveitar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.

Kubeflow é uma plataforma de código aberto projetada para facilitar a construção, treinamento e implantação de cargas de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível iniciante a intermediário que desejam construir fluxos de trabalho confiáveis de ML usando Kubeflow.

Ao final deste treinamento, os participantes adquirirão as habilidades para:

• Navegar no ecossistema do Kubeflow e nos componentes principais.
• Construir fluxos de trabalho reproduzíveis com Kubeflow Pipelines.
• Executar trabalhos de treinamento escaláveis no Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizado de máquina eficientemente usando Kubeflow Serving.

Formato do Curso

• Apresentações guiadas e discussões colaborativas.
• Laboratórios práticos com componentes reais do Kubeflow.
• Exercícios práticos para construir fluxos de trabalho de ML de ponta a ponta.

Opções de Personalização do Curso

• Versões personalizadas deste treinamento podem ser organizadas para se alinharem com a pilha tecnológica e os requisitos de projeto da sua equipe.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem.
• Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
• Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam ir além da construção de modelos de ML e otimizar o processo de criação, rastreamento e implantação de modelos de ML.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar MLflow e bibliotecas e estruturas de ML relacionadas.
• Apreciar a importância da rastreabilidade, reprodutibilidade e implantação de um modelo de ML
• Implantar modelos de ML em diferentes nuvens públicas, plataformas ou servidores locais.
• Dimensionar o processo de implementação de ML para acomodar vários utilizadores que colaboram num projeto.
• Criar um registo central para experimentar, reproduzir e implementar modelos de ML.