Curso de Explicabilidade no Aprendizado Profundo: Desmistificando Modelos de Caixa Preta

Esta formação ao vivo, liderada por um instrutor em Portugal (online ou presencial), é voltada para profissionais avançados que desejam aprimorar seu entendimento sobre técnicas de IA explicável (XAI) para modelos de IA complexos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implementar as últimas técnicas de XAI em modelos de IA.
• Interpretar modelos de aprendizado profundo e suas decisões.
• Aplicar métodos avançados de explicabilidade agnósticos ao modelo e específicos do modelo.
• Enfrentar desafios relacionados à transparência da IA em sistemas complexos.

Este curso cobre AI (emphasizing Machine Learning e Deep Learning) em Automotive Indústria. Ajuda a determinar que tecnologia pode ser (potencialmente) usada em múltiplas situações em um carro: da simples automação, reconhecimento de imagem para tomada de decisão autónoma.

Este curso foi criado para administradores, solution architects, executivos de inovação, CTOs, e todos os interessados em aprender e conhecer o panorama geral da inteligência artificial aplicada aos problemas organizacionais.

Esta formação presencial ou online (ao vivo) em Portugal é destinada a participantes de nível iniciante que desejam aprender conceitos essenciais de probabilidade, estatística, programação e aprendizado de máquina, aplicando-os ao desenvolvimento de IA.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender conceitos básicos de probabilidade e estatística e aplicá-los a cenários do mundo real.
• Escriver e compreender código de programação procedural, funcional e orientado a objetos.
• Implementar técnicas de aprendizado de máquina como classificação, agrupamento e redes neurais.
• Desenvolver soluções de IA usando motores de regras e sistemas especialistas para resolução de problemas.

A Rede Neuronal Artificial é um modelo de dados computacionais utilizado no desenvolvimento de sistemas Artificial Intelligence (AI) capazes de efetuar tarefas "inteligentes". As redes neuronais artificiais Neural Networks são normalmente utilizadas em aplicações Machine Learning (ML), que são elas próprias uma implementação da IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.

Este é um curso de 4 dias que apresenta a IA e a sua aplicação. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.

Este é um curso de 4 dias que introduz a IA e a sua aplicação utilizando a linguagem de programação Python. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Portugal (online ou presencial) é destinado a cientistas de dados e estatísticos de nível intermediário que desejam preparar dados, construir modelos e aplicar técnicas de aprendizado de máquina efetivamente em seus domínios profissionais.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender e implementar diversos algoritmos de Machine Learning.
• Preparar dados e modelos para aplicações de aprendizado de máquina.
• Realizar análises pós-hoc e visualizar resultados efetivamente.
• Aplique técnicas de aprendizado de máquina a cenários do mundo real, específicos ao setor.

A Rede Neural Artificial é um modelo de dados computacional utilizado no desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial (IA) capazes de realizar tarefas "inteligentes". As Redes Neurais são comumente utilizadas em aplicações de Aprendizado de Máquina (ML), que por sua vez, constituem uma implementação da IA. O Aprendizado Profundo é um subconjunto do ML.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores e desenvolvedores que desejam usar Chainer para construir e treinar redes neurais em Python, tornando o código fácil de depurar.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a desenvolver modelos de redes neurais.
• Definir e implementar modelos de redes neurais usando um código fonte compreensível.
• Execute exemplos e modifique os algoritmos existentes para otimizar os modelos de treinamento de aprendizado profundo, aproveitando GPU s para alto desempenho.

Esta formação presencial ou online em Portugal oferece uma introdução ao campo da reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Aborda aplicações práticas na estatística, ciência da computação, processamento de sinais, visão computacional, mineração de dados e bioinformática.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aplicar métodos estatísticos fundamentais ao reconhecimento de padrões.
• Usar modelos-chave como redes neurais e métodos de kernel para análise de dados.
• Implementar técnicas avançadas para solução de problemas complexos.
• Aumentar a precisão das previsões combinando diferentes modelos.

A Aprendizagem por Reforço Profunda (DRL) combina princípios de aprendizagem por reforço com arquiteturas de aprendizagem profunda para permitir que agentes tomem decisões através da interação com seus ambientes. Ela sustenta muitos avanços modernos em IA, como veículos autônomos, controle robótico, negociação algorítmica e sistemas de recomendação adaptativos. A DRL permite que um agente artificial aprenda estratégias, otimize políticas e tome decisões autônomas com base no método de tentativa e erro utilizando o aprendizado baseado em recompensas.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para desenvolvedores e cientistas de dados de nível intermediário que desejam aprender e aplicar técnicas de Aprendizagem por Reforço Profunda para construir agentes inteligentes capazes de tomar decisões autônomas em ambientes complexos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender as fundamentações teóricas e princípios matemáticos da Aprendizagem por Reforço.
• Implementar algoritmos de RL-chave, incluindo Q-Learning, Gradientes de Política e métodos Actor-Critic.
• Construir e treinar agentes de Aprendizagem por Reforço Profunda usando TensorFlow ou PyTorch.
• Aplicar DRL a aplicações do mundo real, como jogos, robótica e otimização de decisões.
• Solucionar problemas, visualizar e otimizar o desempenho do treinamento usando ferramentas modernas.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussão guiada.
• Exercícios práticos e implementações práticas.
• Demonstração de codificação ao vivo e aplicações baseadas em projetos.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma versão personalizada deste curso (por exemplo, usando PyTorch em vez de TensorFlow), entre em contato conosco para arranjar.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Portugal (online ou presencial), é destinada a profissionais iniciantes que desejam aprender os fundamentos da IA Explicável e sua importância no desenvolvimento de sistemas de IA responsáveis.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais da IA Explicável.
• Explorar a importância da transparência e interpretabilidade nos modelos de IA.
• Aprender técnicas básicas para tornar os modelos de IA explicáveis.
• Aplicar técnicas de XAI a modelos de aprendizado de máquina simples.

Esta formação ao vivo e ministrada por instrutor em Portugal (online ou presencial) é direcionada a profissionais de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de IA explicável para garantir equidade, transparência e sistemas éticos de IA.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da XAI em sistemas de IA ética.
• Implementar técnicas de XAI para detectar e mitigar vieses em modelos de IA.
• Garantir transparência nos processos decisórios dos modelos de IA.
• Alinhar o desenvolvimento de IA com padrões éticos e regulatórios.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Portugal (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam implementar sistemas de IA transparentes em aplicações do mundo real.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a importância da transparência nos modelos de IA.
• Implementar técnicas avançadas de XAI para interpretar modelos complexos.
• Aumentar a transparência dos modelos usando SHAP, LIME e outras ferramentas.
• Lidar com preocupações éticas e equidade nos modelos de IA.