Cursos de Generative AI for Beginners

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e engenheiros de software que desejam criar aplicativos alimentados por IA usando a estrutura LangChain .

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos do LangChain e seus componentes.
• Integrar o LangChain com grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-4.
• Crie aplicativos modulares de IA usando o LangChain.
• Solucionar problemas comuns em aplicações LangChain.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário e engenheiros de software que desejam aprender os principais conceitos e arquitetura do LangChain e obter as habilidades práticas para criar aplicativos alimentados por IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios fundamentais do LangChain.
• Configurar e configurar o ambiente LangChain.
• Entenda a arquitetura e como o LangChain interage com grandes modelos de linguagem (LLMs).
• Desenvolver aplicações simples utilizando o LangChain.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados de nível iniciante a intermediário que desejam implementar e alavancar modelos de linguagem pequena em vários aplicativos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e a funcionalidade dos modelos de linguagem pequena.
• Implementar SLMs para tarefas como geração de texto e análise de sentimentos.
• Otimizar e ajustar os SLMs para casos de uso específicos.
• Implantar SLMs em ambientes com recursos limitados.
• Avaliar e interpretar o desempenho dos SLMs em cenários do mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário e engenheiros de aprendizado de máquina que desejam criar e aplicar pequenos modelos de linguagem adaptados a domínios específicos, como campos jurídicos, médicos e técnicos.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a importância e a aplicação de modelos de linguagem específicos do domínio.
• Curar e pré-processar conjuntos de dados especializados para treinamento de modelos.
• Treinar e ajustar modelos de linguagem para aplicações específicas de domínio.
• Avaliar e comparar modelos usando métricas relevantes para o domínio.
• Implementar modelos de linguagem específicos de um domínio em cenários reais.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de aprendizado de máquina de nível avançado e pesquisadores de IA que desejam desenvolver soluções de IA com eficiência energética com pequenos modelos de linguagem que são poderosos e ecologicamente corretos.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o impacto da IA no consumo de energia e no meio ambiente.
• Aplicar técnicas de compressão e otimização de modelos para reduzir o tamanho e o uso de energia dos modelos de IA.
• Utilize estruturas de hardware e software com eficiência energética para implantação de IA.
• Implementar as melhores práticas para o desenvolvimento sustentável da IA.
• Defender e contribuir para práticas sustentáveis no sector da IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário, aprendizado de máquina e pesquisadores de IA que desejam criar experiências de conversação envolventes e eficientes baseadas em IA com pequenos modelos de linguagem.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos da IA de conversação e o papel dos SLMs.
• Projetar e implementar interações de IA centradas no usuário.
• Desenvolver e treinar SLMs para aplicativos interativos.
• Avaliar e melhorar a eficácia da comunicação humano-IA usando métricas apropriadas.
• Implementar interfaces de conversação escaláveis e éticas orientadas para a IA em cenários do mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de TI de nível intermediário que desejam implantar pequenos modelos de linguagem diretamente em dispositivos com recursos de processamento limitados, abrindo possibilidades para aplicativos inovadores em vários setores.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios e soluções para implementar a IA em hardware compacto.
• Otimize e comprima modelos de IA para uma implantação eficiente no dispositivo.
• Utilize estruturas e ferramentas modernas de IA para implementação de modelos no dispositivo.
• Conceber e desenvolver aplicações de IA em tempo real para dispositivos móveis e IoT.
• Avaliar e garantir a segurança e a privacidade dos sistemas de IA no dispositivo.

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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário que desejam aprender como usar IA generativa com LLMs para várias tarefas e domínios.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

Explicar o que é a IA generativa e como funciona. Descrever a arquitetura do transformador que alimenta os LLMs. Utilizar leis empíricas de escalonamento para otimizar os LLMs para diferentes tarefas e restrições. Aplicar ferramentas e métodos de última geração para treinar, afinar e implementar LLMs. Discutir as oportunidades e os riscos da IA generativa para a sociedade e as empresas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de IA de nível intermediário, profissionais de aprendizado de máquina e cientistas de dados que desejam usar o LlamaIndex para aprimorar os recursos dos modelos de IA, tornando-os mais precisos e confiáveis para vários aplicativos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e componentes do LlamaIndex.
• Ingerir e estruturar dados para uso com LLMs.
• Implementar o aumento do contexto para melhorar o desempenho do modelo de IA.
• Integrar o LlamaIndex em sistemas e fluxos de trabalho de IA existentes.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a avançado e cientistas de dados que desejam dominar o LlamaIndex para desenvolver aplicativos inovadores baseados em LLM.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o LlamaIndex para uso com LLMs.
• Indexar e consultar conjuntos de dados personalizados usando o LlamaIndex para melhorar a funcionalidade do LLM.
• Conceber e desenvolver aplicações sofisticadas que utilizem o LlamaIndex e os LLMs.
• Compreender e aplicar as melhores práticas para trabalhar com LLMs e LlamaIndex.
• Navegar pelas considerações éticas envolvidas na implementação de aplicações com LLM.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam usar Large Language Models para várias tarefas de linguagem natural.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua um LLM popular. Criar um LLM básico e afiná-lo num conjunto de dados personalizado. Utilizar LLMs para diferentes tarefas de linguagem natural, como resumo de texto, resposta a perguntas, geração de texto e muito mais. Depurar e avaliar LLMs usando ferramentas como TensorBoard, PyTorch Lightning e Hugging Face Datasets.