Curso de Aprendizagem profunda com TensorFlow em Google Colab

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Portugal (online ou presencial), é direcionado a profissionais avançados que desejam aprimorar seu conhecimento sobre modelos de aprendizado de máquina, melhorar suas habilidades em otimização de hiperparâmetros e aprender como deployar modelos efetivamente usando Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos avançados de aprendizado de máquina utilizando frameworks populares como Scikit-learn e TensorFlow.
• Otimizar o desempenho do modelo através da otimização de hiperparâmetros.
• Deployar modelos de aprendizado de máquina em aplicações do mundo real usando Google Colab.
• Colaborar e gerenciar projetos de aprendizado de máquina em larga escala no Google Colab.

Esta formação ao vivo e presidida por um instrutor (online ou em local físico) é direcionada a cientistas de dados intermediários e profissionais da saúde que desejam utilizar IA para aplicativos avançados na área de saúde usando Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos de IA para a saúde utilizando Google Colab.
• Utilizar IA para modelagem preditiva em dados de saúde.
• Analisar imagens médicas com técnicas impulsionadas por IA.
• Explorar considerações éticas em soluções baseadas em IA na área da saúde.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Portugal (online ou presencial), é direcionado a cientistas de dados e engenheiros intermediários que desejam usar Google Colab e Apache Spark para processamento e análise de big data.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de big data usando Google Colab e Spark.
• Processar e analisar grandes conjuntos de dados eficientemente com Apache Spark.
• Visualizar big data em um ambiente colaborativo.
• Integrar Apache Spark com ferramentas baseadas na nuvem.

Esta formação ao vivo, liderada por um instrutor (online ou presencial) em Portugal, é direcionada a cientistas de dados e profissionais de TI iniciantes que desejam aprender os fundamentos da ciência de dados usando Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar pelo Google Colab.
• Escrever e executar código básico em Python.
• Importar e manipular conjuntos de dados.
• Criar visualizações usando bibliotecas do Python.

O Colab Pro é um ambiente baseado em nuvem para desenvolvimento escalável de Python, oferecendo GPUs de alto desempenho, tempos de execução mais longos e mais memória para cargas de trabalho exigentes de IA e ciência de dados.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é direcionado a usuários intermediários de Python que desejam usar o Colab Pro para aprendizado de máquina, processamento de dados e pesquisa colaborativa em uma interface poderosa de notebook.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e gerenciar notebooks baseados em nuvem usando o Colab Pro.
• Usar GPUs e TPUs para computação acelerada.
• Simplificar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina usando bibliotecas populares (por exemplo, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrar com o Google Drive e fontes de dados externas para projetos colaborativos.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática 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.

Esta formação presencial ou online em Portugal é direcionada a profissionais avançados que desejam aprofundar seu entendimento sobre visão computacional e explorar as capacidades do TensorFlow para desenvolver modelos de visão sofisticados usando o Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir e treinar redes neurais convolucionais (CNNs) utilizando o TensorFlow.
• Utilizar o Google Colab para desenvolvimento de modelos escaláveis e eficientes em nuvem.
• Implementar técnicas de pré-processamento de imagens para tarefas de visão computacional.
• Deployar modelos de visão computacional para aplicações do mundo real.
• Utilizar transfer learning para melhorar o desempenho das CNNs.
• Visualizar e interpretar os resultados dos modelos de classificação de imagens.

Esta formação presencial em Portugal (online ou no local) é direcionada a cientistas de dados iniciantes que desejam aprender a criar visualizações de dados significativas e visualmente atraentes.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar pelo Google Colab para visualização de dados.
• Criar vários tipos de gráficos usando o Matplotlib.
• Utilizar Seaborn para técnicas avançadas de visualização.
• Personalizar gráficos para uma melhor apresentação e clareza.
• Interpretar e apresentar dados efetivamente usando ferramentas visuais.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor (online ou presencial) em Portugal, é destinada a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam aplicar algoritmos de aprendizado de máquina eficientemente usando o ambiente Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar pelo Google Colab para projetos de aprendizado de máquina.
• Entender e aplicar diversos algoritmos de aprendizado de máquina.
• Usar bibliotecas como Scikit-learn para analisar e prever dados.
• Implementar modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
• Otimizar e avaliar efetivamente os modelos de aprendizado de máquina.

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 em Portugal é destinada a desenvolvedores e analistas de dados iniciantes que desejam aprender programação Python do zero usando 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 do Google Colab.
• Utilizar estruturas de controle para gerenciar o fluxo de um programa Python.
• Criar funções para organizar e reutilizar código efetivamente.
• Explorar e usar bibliotecas básicas para programação em Python.

Este treinamento presencial (online ou no local) é direcionado a profissionais avançados que desejam aprofundar seu entendimento sobre aprendizado por reforço e suas aplicações práticas no desenvolvimento de IA utilizando Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais dos algoritmos de aprendizado por reforço.
• Implementar modelos de aprendizado por reforço usando TensorFlow e OpenAI Gym.
• Desenvolver agentes inteligentes que aprendem através do trial and error.
• Otimizar o desempenho dos agentes utilizando técnicas avançadas como Q-learning e redes neurais profundas Q (DQNs).
• Treinar agentes em ambientes simulados usando OpenAI Gym.
• Deploy de modelos de aprendizado por reforço para aplicações do mundo real.

TensorFlow é uma API de segunda geração da biblioteca de software de código aberto da Go ogle para Deep Learning . O sistema foi projetado para facilitar a pesquisa em aprendizado de máquina e para tornar mais rápida e fácil a transição do protótipo de pesquisa para o sistema de produção.

Público

Este curso é destinado a engenheiros que desejam usar o TensorFlow em seus projetos Deep Learning

Depois de concluir este curso, os delegados irão:

• entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
• ser capaz de realizar tarefas de configuração / ambiente de produção / arquitetura e configuração
• ser capaz de avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento
• ser capaz de implementar a produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro

Este curso explora, com exemplos específicos, a aplicação do Tensor Flow para fins de reconhecimento de imagem

Público

Este curso destina-se a engenheiros que desejam utilizar o TensorFlow para fins de Reconhecimento de Imagem

Depois de concluir este curso, os delegados poderão:

• entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
• realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
• avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento
• implementar a produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro

Este treinamento presencial e ministrado por instrutor (online ou no local) está voltado para profissionais de dados intermediários que desejam aplicar técnicas de previsão de séries temporais a dados do mundo real usando Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

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