Curso de Visão Computacional com Google Colab e TensorFlow

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam aprimorar os seus conhecimentos em modelos de aprendizagem de máquina, melhorar as suas competências em ajuste de hiperparâmetros e aprender a implementar modelos de forma eficaz utilizando o Google Colab.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos avançados de aprendizagem de máquina utilizando frameworks populares como Scikit-learn e TensorFlow.
• Otimizar o desempenho dos modelos através do ajuste de hiperparâmetros.
• Implementar modelos de aprendizagem de máquina em aplicações do mundo real utilizando o Google Colab.
• Colaborar e gerir projetos de aprendizagem de máquina em larga escala no Google Colab.

Esta formação ao vivo, com instrutor, realizada em Portugal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e profissionais de saúde com nível intermédio que desejem aproveitar o potencial da IA para aplicações avançadas na área da saúde, utilizando o Google Colab.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Implementar modelos de IA para a saúde utilizando o Google Colab.
• Utilizar IA para a modelação preditiva em dados de saúde.
• Analisar imagens médicas com técnicas orientadas por IA.
• Explorar considerações éticas nas soluções de saúde baseadas em IA.

Esta formação ao vivo, orientada por um instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e engenheiros de nível intermédio que desejam utilizar o Google Colab e o Apache Spark para o processamento e análise de Big Data.

Ao final desta formação, os participantes poderão:

• Configurar um ambiente de Big Data utilizando Google Colab e Spark.
• Processar e analisar grandes conjuntos de dados de forma eficiente com o Apache Spark.
• Visualizar dados em grandes volumes (Big Data) num ambiente colaborativo.
• Integrar o Apache Spark com ferramentas baseadas em cloud.

Esta formação ao vivo, orientada por um instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e profissionais de TI de nível iniciante que desejam aprender os fundamentos da ciência de dados utilizando o Google Colab.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Configurar e navegar no Google Colab.
• Escrever e executar código Python básico.
• Importar e processar conjuntos de dados.
• Criar visualizações utilizando bibliotecas Python.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e desenvolvedores intermédios que desejam compreender e aplicar técnicas de deep learning no ambiente do Google Colab.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Configurar e navegar no Google Colab para projetos de deep learning.
• Compreender os fundamentos das redes neurais.
• Implementar modelos de deep learning utilizando o TensorFlow.
• Treinar e avaliar modelos de deep learning.
• Utilizar funcionalidades avançadas do TensorFlow para deep learning.

Esta formação ao vivo, conduzida por um formador em Portugal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados em nível de iniciante que desejam aprender a criar visualizações de dados significativas e esteticamente apelativas.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Configurar e navegar pelo Google Colab para visualização de dados.
• Criar vários tipos de gráficos utilizando Matplotlib.
• Utilizar o Seaborn para técnicas avançadas de visualização.
• Personalizar gráficos para melhorar a apresentação e a clareza.
• Interpretar e apresentar dados de forma eficaz através de ferramentas visuais.

Esta formação presencial ou online, conduzida por instrutor, em Portugal destina-se a elementos das forças de segurança de nível iniciante que pretendem transitar da criação de esboços faciais manuais para a utilização de ferramentas de IA no desenvolvimento de sistemas de reconhecimento facial.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da Inteligência Artificial e da Aprendizagem Automática.
• Aprender os princípios do processamento de imagens digitais e a sua aplicação no reconhecimento facial.
• Desenvolver competências na utilização de ferramentas e estruturas de IA para criar modelos de reconhecimento facial.
• Adquirir experiência prática na criação, formação e teste de sistemas de reconhecimento facial.
• Compreender as considerações éticas e as melhores práticas no uso da tecnologia de reconhecimento facial.

Esta formação prática sobre Portugal cobre os fundamentos do Fiji e do ImageJ para investigação biológica. Os aprendentes adquirem competências práticas em pré-tratamento de imagem, análise quantitativa e automação com macros para otimizar fluxos de trabalho para tecidos histológicos, células e outras amostras com resultados reproduzíveis.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermédio que desejam aplicar algoritmos de aprendizado de máquina de forma eficiente, utilizando o ambiente Google Colab.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar no Google Colab para projetos de aprendizado de máquina.
• Compreender e aplicar diversos algoritmos de aprendizado de máquina.
• Utilizar bibliotecas como a Scikit-learn para analisar e prever dados.
• Implementar modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
• Otimizar e avaliar modelos de aprendizado de máquina de forma eficaz.

Esta formação ao vivo, conduzida por um formador em Portugal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermédio que desejam aplicar técnicas de NLP usando Python no Google Colab.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais do processamento de linguagem natural.
• Pré-processar e limpar dados de texto para tarefas de NLP.
• Realizar análise de sentimento utilizando as bibliotecas NLTK e SpaCy.
• Trabalhar com dados de texto no Google Colab para um desenvolvimento escalável e colaborativo.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e analistas de dados em nível inicial que desejam aprender programação em Python do zero utilizando o Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da linguagem de programação Python.
• Implementar código Python no ambiente Google Colab.
• Utilizar estruturas de controlo para gerir o fluxo de um programa Python.
• Criar funções para organizar e reutilizar código de forma eficaz.
• Explorar e utilizar bibliotecas básicas para programação em Python.

Esta formação ao vivo, conduzida por formador, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam aprofundar a sua compreensão da aprendizagem por reforço e das suas aplicações práticas no desenvolvimento de IA utilizando o Google Colab.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais dos algoritmos de aprendizagem por reforço.
• Implementar modelos de aprendizagem por reforço utilizando TensorFlow e OpenAI Gym.
• Desenvolver agentes inteligentes que aprendem através de tentativa e erro.
• Otimizar o desempenho dos agentes utilizando técnicas avançadas, como Q-learning e redes Q profundas (DQNs).
• Treinar agentes em ambientes simulados utilizando o OpenAI Gym.
• Implantar modelos de aprendizagem por reforço para aplicações do mundo real.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de dados intermédios que desejem aplicar técnicas de previsão de séries temporais a dados do mundo real utilizando o Google Colab.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os fundamentos da análise de séries temporais.
• Utilizar o Google Colab para trabalhar com dados de séries temporais.
• Aplicar modelos ARIMA para prever tendências dos dados.
• Aproveitar a biblioteca Prophet da Facebook para previsões flexíveis.
• Visualizar dados de séries temporais e resultados de previsões.

Esta formação presencial ao vivo em Portugal (online ou nas instalações do cliente), conduzida por instrutores, destina-se a profissionais com nível intermédio que pretendam utilizar o Vision Builder AI para conceber, implementar e otimizar sistemas de inspeção automatizada para processos de SMT (Surface-Mount Technology).

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e definir inspeções automatizadas utilizando o Vision Builder AI.
• Aquisionar e pré-processar imagens de alta qualidade para análise.
• Implementar decisões baseadas em lógica para deteção de defeitos e validação de processos.
• Gerar relatórios de inspeção e otimizar o desempenho do sistema.