Curso de Artificial Intelligence in the Production of Journalistic Content

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
• Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
• Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
• Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Esta formação ao vivo (presencial ou online) conduzida por instrutor é destinada a profissionais avançados que desejam implementar fluxos de trabalho baseados em IA seguros e eficientes usando Ollama.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Deployar e configurar o Ollama para processamento privado de IA.
• Integrar modelos de IA em fluxos de trabalho empresariais seguros.
• Otimizar a performance da IA mantendo a privacidade dos dados.
• Automatizar processos de negócios com capacidades de AI local.
• Garantir conformidade com políticas de segurança e governança empresarial.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam implantar, otimizar e integrar LLMs usando Ollama.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e implantar LLMs usando Ollama.
• Otimizar modelos de IA para desempenho e eficiência.
• Aproveite a aceleração GPU para melhorar as velocidades de inferência.
• Integrar Ollama em fluxos de trabalho e aplicativos.
• Monitorizar e manter o desempenho do modelo de IA ao longo do tempo.

Esta formação presencial (online ou no local) é dirigida a pesquisadores e profissionais de laboratório de nível iniciante a intermediário que desejam processar e analisar imagens relacionadas a tecidos histológicos, células sanguíneas, algas e outros tipos de amostras biológicas.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Navegar na interface do Fiji e utilizar as funções principais do ImageJ.
• Pré-processar e melhorar imagens científicas para uma análise mais eficaz.
• Analisar imagens de forma quantitativa, incluindo contagem de células e medição de área.
• Automatizar tarefas repetitivas usando macros e plugins.
• Personalizar fluxos de trabalho para necessidades específicas de análise de imagens em pesquisa biológica.

Esta formação presencial (online ou no local) é destinada a profissionais avançados que desejam aperfeiçoar e personalizar modelos de IA em Ollama para melhor desempenho e aplicações específicas ao domínio.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente eficiente para o aperfeiçoamento de modelos de IA em Ollama.
• Preparar conjuntos de dados para fine-tuning supervisionado e aprendizagem por reforço.
• Otimizar modelos de IA para desempenho, precisão e eficiência.
• Deployar modelos personalizados em ambientes de produção.
• Avaliar melhorias no modelo e garantir robustez.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (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 em Portugal (no local ou remoto) é destinado a criadores de conteúdo de nível intermediário que desejam utilizar o Google Gemini AI para melhorar a qualidade e a eficiência de seu conteúdo.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da IA na criação de conteúdo.
• Configurar e usar o Google Gemini AI para gerar e otimizar o conteúdo.
• Aplique transformações de texto para texto para produzir conteúdo criativo e original.
• Implementar estratégias de SEO utilizando informações baseadas em IA.
• Analisar o desempenho dos conteúdos e adaptar estratégias utilizando a IA do Gemini.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de atendimento ao cliente de nível intermediário que desejam implementar o Go ogle Gemini AI em suas operações de atendimento ao cliente.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o impacto da IA no atendimento ao cliente.
• Configurar o Google Gemini AI para automatizar e personalizar as interações com os clientes.
• Utilize transformações de texto para texto e imagem para texto para melhorar a eficiência do serviço.
• Desenvolva estratégias baseadas em IA para a análise do feedback dos clientes em tempo real.
• Explore funcionalidades avançadas para criar uma experiência de serviço ao cliente sem falhas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (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.

This instructor-led, live training in Portugal (online or onsite) is aimed at intermediate-level public sector professionals who wish to use Gemini to generate high-quality content, assist with research, and improve productivity through more advanced AI interactions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
• Generate original and creative content using Gemini.
• Summarize and compare complex information with precision.
• Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de negócios de nível iniciante, equipes de suporte ao cliente e entusiastas de tecnologia que desejam entender os fundamentos do Claude AI e aproveitá-lo para aplicativos de negócios.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os recursos e casos de uso do Claude AI.
• Configure e interaja com o Claude AI de forma eficaz.
• Automatize os fluxos de trabalho de negócios com a IA de conversação.
• Melhore o envolvimento e o suporte do cliente usando soluções orientadas por IA.

LangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
• Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
• Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
• Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
• Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
• Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
• Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based design exercises and peer reviews.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
• Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
• Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
• Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.

Format of the Course

• Interactive lectures and group discussions.
• Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
• Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Esta formação ao vivo, presencial ou online, é direcionada a profissionais de nível iniciante que desejam instalar, configurar e usar Ollama para executar modelos AI em suas máquinas locais.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do Ollama e suas capacidades.
• Configurar o Ollama para executar modelos AI locais.
• Deployear e interagir com LLMs usando o Ollama.
• Otimizar desempenho e uso de recursos para cargas de trabalho AI.
• Explorar casos de uso para deploy local de IA em diversas indústrias.