Curso de LLMs for Automated Customer Support
Large Language Models (LLMs) são um tipo de inteligência artificial que processa e gera texto semelhante ao humano, permitindo um apoio ao cliente automatizado mais natural e eficaz.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a profissionais de suporte ao cliente de nível iniciante a intermediário e de TI que desejam implementar LLMs para criar chatbots de suporte ao cliente inteligentes e responsivos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos e a arquitetura de Large Language Models (LLMs).
- Projetar e integrar LLMs em sistemas de suporte ao cliente.
- Melhorar a capacidade de resposta e a experiência do utilizador dos chatbots.
- Abordar considerações éticas e garantir a conformidade com as normas do sector.
- Implantar e manter um chatbot baseado em LLM para aplicações no mundo real.
Formato do curso
- Aulas e debates interactivos.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
Programa do Curso
Introdução a Large Language Models (LLMs)
- Visão geral da IA no apoio ao cliente
- Fundamentos dos LLMs
- Evolução dos chatbots: de simples scripts a apoio orientado para a IA
Arquitetura dos LLMs
- Compreender os blocos de construção dos LLMs
- Redes neuronais e aprendizagem profunda em LLMs
- Treinar LLMs: dados, algoritmos e recursos computacionais
Implementação de LLMs em Chatbots
- Estratégias de integração de LLMs em sistemas existentes
- Conceber fluxos de conversação e interacções com os utilizadores
- Garantir a compreensão e a coerência do contexto
Melhorar a capacidade de resposta do chatbot
- Técnicas de geração de respostas em tempo real
- Lidar com conversas simultâneas
- Personalização e suporte preditivo
Experiência do utilizador e design de interface
- Criação de interfaces de chatbot fáceis de utilizar
- Dicas visuais e textuais para um melhor envolvimento
- Circuitos de feedback e melhoria contínua
Considerações éticas e conformidade
- Privacidade e segurança de dados com LLMs
- Utilização ética da IA no apoio ao cliente
- Cumprimento das normas e regulamentos do sector
Testes e implementação
- Garantia de qualidade e metodologias de teste
- Estratégias de implementação para escalabilidade e fiabilidade
- Monitorização e manutenção de sistemas de chatbot
Estudos de caso e aplicações no mundo real
- Análise de implementações bem sucedidas de chatbots LLM
- Lições aprendidas e melhores práticas
- Tendências e inovações futuras no apoio ao cliente orientado para a IA
Projeto e avaliação
- Conceção e construção de um chatbot baseado em LLM
- Avaliações pelos pares e discussões em grupo
- Avaliação final e feedback
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos básicos de programação
- Recomenda-se, mas não se exige, experiência em programação Python.
- A familiaridade com conceitos básicos de aprendizagem automática é benéfica
Público-alvo
- Profissionais de apoio ao cliente
- Profissionais de TI
- Analistas Business
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This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
- Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
- Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
- Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Criar fluxos de trabalho de IA privados com Ollama
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14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam implantar, otimizar e integrar LLMs usando Ollama.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
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- Avaliar melhorias no modelo e garantir robustez.
Introdução ao Google Gemini AI
14 HorasEste 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.
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14 HorasEste 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.
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14 HorasEste 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.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
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Intermediate Gemini AI for Public Sector Professionals
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By the end of this training, participants will be able to:
- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
- Generate original and creative content using Gemini.
- Summarize and compare complex information with precision.
- Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.
Introdução à IA de Claude: Conversational AI e Business Aplicações
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de negócios de nível iniciante, equipes de suporte ao cliente e entusiastas de tecnologia que desejam entender os fundamentos do Claude AI e aproveitá-lo para aplicativos de negócios.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os recursos e casos de uso do Claude AI.
- Configure e interaja com o Claude AI de forma eficaz.
- Automatize os fluxos de trabalho de negócios com a IA de conversação.
- Melhore o envolvimento e o suporte do cliente usando soluções orientadas por IA.
LangGraph Foundations: Graph-Based LLM Prompting and Chaining
14 HorasLangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
- Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
- Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
- Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Building Dynamic Workflows with LangGraph and LLM Agents
14 HorasLangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
- Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
- Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
- Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based design exercises and peer reviews.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph for Marketing Automation
14 HorasLangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
- Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
- Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
- Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.
Format of the Course
- Interactive lectures and group discussions.
- Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
- Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Introdução ao Ollama: Executando modelos locais de IA
7 HorasEsta formação ao vivo, presencial ou online, é direcionada a profissionais de nível iniciante que desejam instalar, configurar e usar Ollama para executar modelos AI em suas máquinas locais.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos do Ollama e suas capacidades.
- Configurar o Ollama para executar modelos AI locais.
- Deployear e interagir com LLMs usando o Ollama.
- Otimizar desempenho e uso de recursos para cargas de trabalho AI.
- Explorar casos de uso para deploy local de IA em diversas indústrias.