Curso de NLP: Processamento de Linguagem Natural com R

LangGraph é um framework para construir aplicações LLM stateful e multi-ator como gráficos compostos com estado persistente e controle de execução.

Esta formação ao vivo (online ou presencial), conduzida por instrutor, destina-se a engenheiros avançados de plataformas AI, DevOps para AI e arquitetos ML que desejam otimizar, depurar, monitorar e operar sistemas LangGraph de produção.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projeto e otimização de topologias complexas do LangGraph para velocidade, custo e escalabilidade.
• Engenharia de confiabilidade com tentativas, timeouts, idempotência e recuperação baseada em checkpoints.
• Depurar e rastrear execuções gráficas, inspecionar estado e reproduzir sistematicamente problemas de produção.
• Instrumentação de grafos com logs, métricas e rastreamentos, deploy para produção e monitoramento de SLAs e custos.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

O curso Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation é um treinamento detalhado focado em diagnosticar, testar e medir o comportamento do modelo ao executar implantações locais ou privadas do Ollama.

Este treinamento presencial (online ou no local), ministrado por instrutores, é direcionado a engenheiros de IA avançados, profissionais de ML Ops e praticantes de QA que desejam garantir a confiabilidade, fidelidade e prontidão operacional dos modelos baseados em Ollama em produção.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Realizar um depuramento sistemático de modelos hospedados no Ollama e reproduzir modos de falha confiavelmente.
• Projetar e executar pipelines robustos de avaliação com métricas quantitativas e qualitativas.
• Implementar observabilidade (logs, rastreamentos, métricas) para monitorar a saúde e o desvio do modelo.
• Automatizar testes, validações e verificações de regressão integradas em pipelines CI/CD.

Formato do Curso

• Aulas interativas e discussões.
• Laboratórios práticos e exercícios de depuração usando implantações Ollama.
• Estudos de caso, sessões em grupo para resolução de problemas e workshops de automação.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

Esta formação ao vivo (presencial ou online) conduzida por instrutor é destinada a profissionais avançados que desejam implementar fluxos de trabalho baseados em IA seguros e eficientes usando Ollama.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Deployar e configurar o Ollama para processamento privado de IA.
• Integrar modelos de IA em fluxos de trabalho empresariais seguros.
• Otimizar a performance da IA mantendo a privacidade dos dados.
• Automatizar processos de negócios com capacidades de AI local.
• Garantir conformidade com políticas de segurança e governança empresarial.

Este 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:

• Configurar e implantar LLMs usando Ollama.
• Otimizar modelos de IA para desempenho e eficiência.
• Aproveite a aceleração GPU para melhorar as velocidades de inferência.
• Integrar Ollama em fluxos de trabalho e aplicativos.
• Monitorizar e manter o desempenho do modelo de IA ao longo do tempo.

Esta formação presencial (online ou no local) é destinada a profissionais avançados que desejam aperfeiçoar e personalizar modelos de IA em Ollama para melhor desempenho e aplicações específicas ao domínio.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente eficiente para o aperfeiçoamento de modelos de IA em Ollama.
• Preparar conjuntos de dados para fine-tuning supervisionado e aprendizagem por reforço.
• Otimizar modelos de IA para desempenho, precisão e eficiência.
• Deployar modelos personalizados em ambientes de produção.
• Avaliar melhorias no modelo e garantir robustez.

LangGraph é um framework para construir aplicações de LLM stateful e multi-ator como grafos compostos com estado persistente e controle sobre a execução.

Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutores, destina-se a profissionais intermediários e avançados que desejam projetar, implementar e operar soluções financeiras baseadas em LangGraph com governança adequada, observabilidade e conformidade.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho específicos para finanças no LangGraph alinhados às exigências regulatórias e de auditoria.
• Integrar padrões de dados financeiros e ontologias no estado do gráfico e nas ferramentas utilizadas.
• Implementar confiabilidade, segurança e controles human-in-the-loop para processos críticos.
• Implantar, monitorar e otimizar sistemas LangGraph em termos de desempenho, custo e SLAs (Service Level Agreements).

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

LangGraph é um framework para construir aplicações de LLM estruturadas em grafos que suportam planejamento, ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlada.

Este treinamento ao vivo, orientado por instrutor (online ou presencial), é voltado para desenvolvedores iniciantes, engenheiros de prompts e profissionais de dados que desejam projetar e construir fluxos de trabalho confiáveis e multietapas de LLM usando LangGraph.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Explicar conceitos básicos do LangGraph (nós, arestas, estado) e quando utilizá-los.
• Criar cadeias de prompts que ramificam, chamam ferramentas e mantêm memória.
• Integrar APIs de recuperação e externas em fluxos de trabalho de grafos.
• Testar, depurar e avaliar aplicativos LangGraph para confiabilidade e segurança.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão facilitada.
• Labs guiados e revisões de código em um ambiente sandbox.
• Exercícios baseados em cenários sobre design, teste e avaliação.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

• Projetar fluxos de trabalho específicos da saúde com LangGraph, considerando conformidade e auditoria.
• Integrar aplicações LangGraph com ontologias e padrões médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplique as melhores práticas para confiabilidade, rastreabilidade e explicabilidade em ambientes sensíveis.
• Implantar, monitorar e validar aplicações LangGraph em ambientes de produção da saúde.

• Aulas interativas e discussões.
• Exercícios práticos com estudos de caso reais.
• Prática de implementação em um ambiente de laboratório ao vivo.

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

LangGraph é um framework para criar aplicações LLM stateful e multi-ator como gráficos compostos com estado persistente e controle preciso sobre a execução.

Este treinamento ao vivo, orientado por instrutor (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, implementar e operar soluções legais baseadas em LangGraph com os controles necessários de conformidade, rastreabilidade e governança.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho específicos para fins legais no LangGraph que preservem a auditoria e a conformidade.
• Integrar ontologias jurídicas e padrões de documentos no estado e processamento do gráfico.
• Implementar guardrails, aprovações com intervenção humana e caminhos de decisão rastreáveis.
• Implantar, monitorar e manter serviços LangGraph em produção com observabilidade e controles de custo.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e práticas.
• 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.

LangGraph é um framework para composição de fluxos de trabalho estruturados em grafos que suportam ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlável.

Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutor, destina-se a engenheiros intermediários e equipes de produtos que desejam combinar a lógica gráfica do LangGraph com os loops de agentes LLM para criar aplicações dinâmicas e sensíveis ao contexto, como agentes de suporte ao cliente, árvores de decisão e sistemas de recuperação de informações.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho baseados em grafos que coordenam agentes LLM, ferramentas e memória.
• Implementar roteamento condicional, repetições e alternativas para uma execução robusta.
• Integrar recuperação, APIs e saídas estruturadas nos loops de agente.
• Avaliar, monitorar e fortalecer o comportamento do agente para confiabilidade e segurança.

Formato da Curso

• Aula interativa e discussão facilitada.
• Labs guiados e caminhos de código em um ambiente de areia (sandbox).
• Exercícios de design baseados em cenários e revisões entre pares.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo (online ou presencial), orientado por instrutor, destina-se a marketers intermediários, estrategistas de conteúdo e desenvolvedores de automação que desejam implementar campanhas de e-mail dinâmicas e ramificadas e pipelines de geração de conteúdo usando LangGraph.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projeto fluxos de trabalho condicionais estruturados em grafos para conteúdo e e-mails.
• Integrar LLMs, APIs e fontes de dados para personalização automatizada.
• Gerenciar estado, memória e contexto ao longo de campanhas multistep.
• Avaliar, monitorar e otimizar o desempenho do fluxo de trabalho e os resultados da entrega.

Formato do Curso

• Aulas interativas e discussões em grupo.
• Labs práticos implementando fluxos de trabalho de e-mail e pipelines de conteúdo.
• Exercícios baseados em cenários sobre personalização, segmentação e lógica de ramificação.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar um treinamento customizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

Ollama é uma plataforma que permite executar e ajustar modelos de linguagem e multimodais localmente.

Este treinamento ao vivo (online ou presencial), conduzido por um instrutor, destina-se a engenheiros ML avançados, pesquisadores de IA e desenvolvedores de produtos que desejam criar e implantar aplicações multimodais com Ollama.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e executar modelos multimodais com Ollama.
• Integrar entradas de texto, imagem e áudio para aplicações do mundo real.
• Criar sistemas de compreensão de documentos e QA visual.
• Desenvolver agentes multimodais capazes de raciocinar entre modalidades.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Prática hands-on com conjuntos de dados multimodais reais.
• Implementação ao vivo de pipelines multimodais usando Ollama.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Esta 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.

Ollama é uma plataforma para executar modelos de linguagem e multimodais em larga escala localmente.

Este treinamento ao vivo (online ou presencial) liderado por um instrutor é direcionado a engenheiros intermediários a avançados que desejam dimensionar as implantações do Ollama para ambientes de alta produtividade, multiusuário e economicamente eficientes.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o Ollama para cargas de trabalho multiusuárias e distribuídas.
• Otimizar a alocação de recursos GPU e CPU.
• Implementar estratégias de dimensionamento automático, batching e redução de latência.
• Monitorar e otimizar a infraestrutura para desempenho e eficiência econômica.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Labs práticos de implantação e escalonamento.
• Exercícios de otimização prática em ambientes ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Público-alvo

Formato do curso

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

Neste treinamento presencial e orientado pelo instrutor, os participantes aprenderão como manipular e visualizar dados usando as ferramentas incluídas no Tidyverse.

O Tidyverse é uma coleção de pacotes R versáteis para limpar, processar, modelar e visualizar dados. Alguns dos pacotes incluídos são: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr e tibble.

• Iniciantes na linguagem R
• Iniciantes em análise de dados e visualização de dados

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática intensiva

• Realizar análise de dados e criar visualizações atraentes
• Tirar conclusões úteis de vários conjuntos de dados de amostra
• Filtrar, ordenar e resumir dados para responder perguntas exploratórias
• Transformar dados processados em gráficos informativos, gráficos de barras, histogramas
• Importar e filtrar dados de fontes de dados diversas, incluindo Excel, CSV e arquivos SPSS