Curso de Ajuste Fino de Modelos Multimodais

Esta formação ao vivo, conduzida por formador em Portugal, abrange o fine-tuning avançado e a gestão de prompts no Vertex AI, ajudando praticantes de nível intermédio e avançado a otimizar modelos Gemini, implementar fluxos de trabalho de avaliação rigorosos e implantar soluções fiáveis de IA generativa para ambientes empresariais reais.

Esta formação ao vivo, com instrutor dedicado, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de machine learning de nível avançado que pretendem dominar as técnicas de vanguarda do transfer learning e aplicá-las a problemas complexos do mundo real.

À conclusão desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender conceitos e metodologias avançadas em transfer learning.
• Implementar técnicas de adaptação específicas por domínio para modelos pré-treinados.
• Aplicar a aprendizagem contínua para gerir tarefas e conjuntos de dados em evolução.
• Dominar o ajuste fino multi-tarefa para melhorar o desempenho dos modelos entre diferentes tarefas.

Este treinamento ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a engenheiros de manutenção de IA de nível avançado e profissionais de MLOps que pretendem implementar pipelines robustos de aprendizado contínuo e estratégias eficazes de atualização para modelos ajustados já em produção.

À conclusão deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Desenhar e implementar fluxos de trabalho de aprendizado contínuo para modelos em produção.
• Mitigar o esquecimento catastrófico através de uma gestão adequada do treino e da memória.
• Automatizar a monitorização e os gatilhos de atualização com base na derivação do modelo ou em mudanças nos dados.
• Integrar estratégias de atualização de modelos em pipelines existentes de CI/CD e MLOps.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam implementar modelos ajustados de forma fiável e eficiente.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios da implementação de modelos ajustados em produção.
• Containerizar e implementar modelos utilizando ferramentas como Docker e Kubernetes.
• Implementar monitorização e registos (logging) para modelos implementados.
• Otimizar modelos para latência e escalabilidade em cenários do mundo real.

Esta formação ao vivo com instrutor em Portugal (online ou presencial) destina-se a profissionais de nível intermédio que desejam adquirir competências práticas na personalização de modelos de IA para tarefas financeiras críticas.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os fundamentos do ajuste fino para aplicações financeiras.
• Aproveitar modelos pré-treinados para tarefas específicas de domínio nas finanças.
• Aplicar técnicas para deteção de fraude, avaliação de riscos e geração de aconselhamento financeiro.
• Garantir a conformidade com regulamentações financeiras, como o RGPD e o SOX.
• Implementar práticas de segurança de dados e IA ética em aplicações financeiras.

Esta formação ao vivo, liderada por instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermédio a avançado que pretendam personalizar modelos pré-treinados para tarefas e conjuntos de dados específicos.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os princípios do ajuste fino e as suas aplicações.
• Preparar conjuntos de dados para o ajuste fino de modelos pré-treinados.
• Realizar o ajuste fino de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) para tarefas de NLP.
• Otimizar o desempenho dos modelos e abordar desafios comuns.

Esta formação ao vivo, dirigida por instrutores, em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e profissionais de IA de nível intermédio que desejam implementar estratégias de ajuste fino em grandes modelos, sem a necessidade de recursos computacionais extensos.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da Adaptação de Baixa Rango (LoRA).
• Implementar o LoRA para o ajuste fino eficiente de grandes modelos.
• Otimizar o ajuste fino para ambientes com recursos limitados.
• Avaliar e implementar modelos ajustados com LoRA para aplicações práticas.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermédio que desejam melhorar os seus projetos de PLN através do ajuste fino efetivo de modelos de linguagem pré-treinados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do ajuste fino para tarefas de PLN.
• Ajustar modelos pré-treinados, como GPT, BERT e T5, para aplicações específicas de PLN.
• Otimizar hiperparâmetros para melhorar o desempenho dos modelos.
• Avaliar e implementar modelos ajustados em cenários do mundo real.

Esta formação ao vivo com instrutor em Portugal (online ou presencial) destina-se a cientistas de dados e engenheiros de IA de nível avançado no setor financeiro que pretendem ajustar modelos para aplicações como pontuação de crédito, deteção de fraudes e modelação de risco, utilizando dados financeiros específicos do domínio.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Ajustar modelos de IA em conjuntos de dados financeiros para melhorar a previsão de fraudes e riscos.
• Aplicar técnicas como *transfer learning*, LoRA e regularização para aumentar a eficiência dos modelos.
• Integrar considerações de conformidade financeira no fluxo de trabalho de modelação de IA.
• Implementar modelos ajustados para uso em produção em plataformas de serviços financeiros.

Esta formação ao vivo, dirigida por formadores em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de IA médica e cientistas de dados de nível intermédio a avançado que desejem ajustar modelos para diagnóstico clínico, previsão de doenças e prognóstico de resultados dos pacientes, utilizando dados médicos estruturados e não estruturados.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Realizar o ajuste fino de modelos de IA em conjuntos de dados de saúde, incluindo EMR, imagiologia e séries temporais.
• Aplicar aprendizado por transferência (transfer learning), adaptação de domínio e compressão de modelos em contextos médicos.
• Abordar questões de privacidade, viés e conformidade regulamentar no desenvolvimento de modelos.
• Implementar e monitorizar modelos ajustados em ambientes de saúde do mundo real.

Esta formação ao vivo com instrutor em Portugal (online ou presencial) destina-se a investigadores de IA de nível avançado, engenheiros de machine learning e desenvolvedores que pretendem realizar o ajuste fino dos modelos DeepSeek LLM para criar aplicações de IA especializadas, adaptadas a indústrias, domínios ou necessidades de negócio específicas.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e as capacidades dos modelos DeepSeek, incluindo DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de dados e pré-processar dados para ajuste fino.
• Realizar o ajuste fino do DeepSeek LLM para aplicações específicas de domínio.
• Otimizar e implementar modelos ajustados de forma eficiente.

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a engenheiros de IA de defesa e desenvolvedores de tecnologia militar de nível avançado que pretendem ajustar modelos de aprendizagem profunda para utilização em veículos autónomos, drones e sistemas de vigilância, cumprindo simultaneamente padrões rigorosos de segurança e fiabilidade.

Ao término desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Ajustar modelos de visão por computador e fusão de sensores para tarefas de vigilância e apontamento.
• Adaptar sistemas de IA autónomos a ambientes e perfis de missão em constante mudança.
• Implementar mecanismos de validação robustos e de falha segura nos pipelines de modelos.
• Garantir o alinhamento com os padrões de conformidade, segurança e proteção específicos da defesa.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a engenheiros de tecnologia jurídica e desenvolvedores de IA de nível intermédio que pretendem aplicar ajuste fino a modelos de linguagem para tarefas como análise de contratos, extração de cláusulas e pesquisa jurídica automatizada em ambientes de serviços legais.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Preparar e limpar documentos jurídicos para o ajuste fino de modelos NLP.
• Aplicar estratégias de ajuste fino para melhorar a precisão dos modelos em tarefas jurídicas.
• Implementar modelos para apoiar a revisão de contratos, classificação e pesquisa.
• Garantir a conformidade, a auditabilidade e a rastreabilidade das saídas da IA em contextos jurídicos.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a engenheiros de machine learning, desenvolvedores de IA e cientistas de dados de nível intermédio a avançado, que pretendem aprender a utilizar o QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos a tarefas específicas e personalizações.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a teoria por detrás do QLoRA e das técnicas de quantização para LLMs.
• Implementar o QLoRA no ajuste fino de grandes modelos de linguagem para aplicações específicas de domínio.
• Otimizar o desempenho do ajuste fino em recursos computacionais limitados, utilizando quantização.
• Implantar e avaliar modelos ajustados em aplicações do mundo real de forma eficiente.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de IA embarcada e especialistas em computação de edge de nível intermédio que desejam otimizar e ajustar modelos de IA leves para implementação em dispositivos com recursos limitados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Selecionar e adaptar modelos pré-treinados adequados para implementação em edge.
• Aplicar quantização, poda e outras técnicas de compressão para reduzir o tamanho dos modelos e a latência.
• Realizar o ajuste fino dos modelos utilizando aprendizagem por transferência para desempenho específico da tarefa.
• Implementar modelos otimizados em plataformas de hardware edge reais.