Curso de Engenharia de IA Artificial Aplicada e Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) com Python

LangGraph é um framework para construir aplicações LLM stateful e multi-ator como gráficos compostos com estado persistente e controle de execução.

Esta formação ao vivo (online ou presencial), conduzida por instrutor, destina-se a engenheiros avançados de plataformas AI, DevOps para AI e arquitetos ML que desejam otimizar, depurar, monitorar e operar sistemas LangGraph de produção.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projeto e otimização de topologias complexas do LangGraph para velocidade, custo e escalabilidade.
• Engenharia de confiabilidade com tentativas, timeouts, idempotência e recuperação baseada em checkpoints.
• Depurar e rastrear execuções gráficas, inspecionar estado e reproduzir sistematicamente problemas de produção.
• Instrumentação de grafos com logs, métricas e rastreamentos, deploy para produção e monitoramento de SLAs e custos.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

O Devstral é um framework de código aberto projetado para construir e executar agentes de codificação que podem interagir com bases de código, ferramentas de desenvolvimento e APIs para aumentar a produtividade dos engenheiros.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para engenheiros de ML intermediários a avançados, equipes de ferramentas de desenvolvimento e SREs que desejam projetar, implementar e otimizar agentes de codificação usando o Devstral.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o Devstral para o desenvolvimento de agentes de codificação.
• Projetar fluxos de trabalho autônomos para exploração e modificação de bases de código.
• Integrar agentes de codificação com ferramentas de desenvolvimento e APIs.
• Implementar melhores práticas para implantação segura e eficiente de agentes.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar o Dask com o ecossistema do Python para construir, escalar e analisar grandes conjuntos de dados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente para começar a processar big data com Dask e Python.
• Explorar as funcionalidades, bibliotecas, ferramentas e APIs disponíveis no Dask.
• Compreender como o Dask acelera a computação paralela em Python.
• Aprender a escalar o ecossistema do Python (Numpy, SciPy e Pandas) usando o Dask.
• Otimizar o ambiente do Dask para manter alto desempenho no processamento de grandes conjuntos de dados.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Portugal (online ou presencial), é direcionado a desenvolvedores e analistas de dados intermediários que desejam aprimorar suas habilidades em análise e manipulação de dados usando Python, Pandas e NumPy.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua Python, Pandas e NumPy.
• Criar uma aplicação de análise de dados usando Pandas e NumPy.
• Realizar operações avançadas de manipulação, ordenação e filtragem de dados.
• Executar operações agregadas e analisar dados de séries temporais.
• Visualizar dados usando Matplotlib e outras bibliotecas de visualização.
• Depurar e otimizar seu código de análise de dados.

Os modelos Devstral e Mistral são tecnologias de IA de código aberto projetadas para implantação flexível, ajuste fino e integração escalável.

Este treinamento presencial conduzido por um instrutor (online ou no local) é destinado a engenheiros de ML de nível intermediário a avançado, equipes de plataforma e engenheiros de pesquisa que desejam hospedar, ajustar finamente e governar os modelos Mistral e Devstral em ambientes de produção.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e configurar ambientes auto-hospedados para os modelos Mistral e Devstral.
• Aplicar técnicas de ajuste fino para desempenho específico do domínio.
• Implementar versionamento, monitoramento e governança do ciclo de vida.
• Garantir a segurança, conformidade e uso responsável de modelos de código aberto.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Exercícios práticos em auto-hospedagem e ajuste fino.
• Implementação de pipelines de governança e monitoramento em laboratório ao vivo.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para desenvolvedores que desejam usar a pilha FARM (FastAPI, React e MongoDB) para construir aplicações web dinâmicas, de alto desempenho e escaláveis.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário que integra FastAPI, React e MongoDB.
• Compreender os conceitos-chave, recursos e benefícios da pilha FARM.
• Aprender a construir APIs REST com FastAPI.
• Aprender a projetar aplicações interativas com React.
• Desenvolver, testar e implantar aplicações (front end e back end) usando a pilha FARM.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é destinado a desenvolvedores que desejam usar o FastAPI com Python para construir, testar e implantar APIs RESTful de forma mais fácil e rápida.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para desenvolver APIs com Python e FastAPI.
• Criar APIs de maneira mais rápida e fácil usando a biblioteca FastAPI.
• Aprender como criar modelos de dados e esquemas baseados em Pydantic e OpenAPI.
• Conectar APIs a um banco de dados usando SQLAlchemy.
• Implementar segurança e autenticação em APIs usando as ferramentas do FastAPI.
• Criar imagens de contêineres e implantar APIs web em um servidor na nuvem.

Este treinamento orientado por instrutor (online ou presencial) é destinado 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 outras amostras biológicas.

Ao final deste treinamento, 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 precisa.
• Analisar imagens quantitativamente, incluindo contagem de células e medição de áreas.
• Automatizar tarefas repetitivas usando macros e plugins.
• Personalizar fluxos de trabalho para necessidades específicas de análise de imagens em pesquisa biológica.

LangGraph é um framework para construir aplicações de LLM stateful e multi-ator como grafos compostos com estado persistente e controle sobre a execução.

Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutores, destina-se a profissionais intermediários e avançados que desejam projetar, implementar e operar soluções financeiras baseadas em LangGraph com governança adequada, observabilidade e conformidade.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho específicos para finanças no LangGraph alinhados às exigências regulatórias e de auditoria.
• Integrar padrões de dados financeiros e ontologias no estado do gráfico e nas ferramentas utilizadas.
• Implementar confiabilidade, segurança e controles human-in-the-loop para processos críticos.
• Implantar, monitorar e otimizar sistemas LangGraph em termos de desempenho, custo e SLAs (Service Level Agreements).

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

LangGraph é um framework para construir aplicações de LLM estruturadas em grafos que suportam planejamento, ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlada.

Este treinamento ao vivo, orientado por instrutor (online ou presencial), é voltado para desenvolvedores iniciantes, engenheiros de prompts e profissionais de dados que desejam projetar e construir fluxos de trabalho confiáveis e multietapas de LLM usando LangGraph.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Explicar conceitos básicos do LangGraph (nós, arestas, estado) e quando utilizá-los.
• Criar cadeias de prompts que ramificam, chamam ferramentas e mantêm memória.
• Integrar APIs de recuperação e externas em fluxos de trabalho de grafos.
• Testar, depurar e avaliar aplicativos LangGraph para confiabilidade e segurança.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão facilitada.
• Labs guiados e revisões de código em um ambiente sandbox.
• Exercícios baseados em cenários sobre design, teste e avaliação.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

O LangGraph permite fluxos de trabalho com estado, multiatores, alimentados por LLMs, com controle preciso sobre os caminhos de execução e persistência do estado. Em saúde, essas capacidades são cruciais para a conformidade, interoperabilidade e construção de sistemas de suporte à decisão que se alinham com fluxos de trabalho médicos.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, implementar e gerenciar soluções de saúde baseadas em LangGraph, abordando desafios regulatórios, éticos e operacionais.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho do LangGraph específicos para saúde, com conformidade e auditoria em mente.
• Integrar aplicativos do LangGraph com ontologias médicas e padrões (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar melhores práticas de confiabilidade, rastreabilidade e explicabilidade em ambientes sensíveis.
• Implantar, monitorar e validar aplicativos do LangGraph em configurações de produção na saúde.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Exercícios práticos com estudos de caso do mundo real.
• Prática de implementação em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

LangGraph é um framework para construir aplicativos LLM (Modelos de Linguagem Grandes) com estado persistente e controle preciso sobre a execução, como gráficos compostos por múltiplos atores.

Este treinamento liderado por instrutores (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, implementar e operar soluções legais baseadas em LangGraph com os controles necessários de conformidade, rastreabilidade e governança.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho específicos para o setor legal que preservem a auditoria e a conformidade.
• Integrar ontologias legais e padrões de documentos no estado do gráfico e no processamento.
• Implementar guardrails, aprovações com intervenção humana e caminhos de decisão rastreáveis.
• Implantar, monitorar e manter serviços LangGraph em produção com observabilidade e controles de custo.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

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

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

LangGraph é um framework de orquestração baseado em grafos que permite fluxos de trabalho condicionais e multietapas com LLMs (linguagem de modelo grande) e ferramentas, ideal para automatizar e personalizar pipelines de conteúdo.

Este treinamento conduzido por um instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais intermediários de marketing, estrategistas de conteúdo e desenvolvedores de automação que desejam implementar campanhas de email dinâmicas e ramificadas e pipelines de geração de conteúdo usando o 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 multietapas.
• Avaliar, monitorar e otimizar o desempenho e os resultados de entrega dos fluxos de trabalho.

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 ramificada.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados que desejam usar Modin para criar e implementar cálculos paralelos com Pandas para uma análise de dados mais rápida.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente necessário para começar a desenvolver fluxos de trabalho Pandas em escala com Modin.
• Compreender os recursos, a arquitetura e as vantagens de Modin.
• Conhecer as diferenças entre Modin, Dask e Ray.
• Realizar operações Pandas mais rapidamente com Modin.
• Implementar toda a API Pandas e as funções.