Cursos de MLOps em Portugal

Este treinamento ao vivo, liderado por instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a engenheiros de IA e cientistas de dados de nível avançado, com experiência intermédia a avançada, que desejam melhorar o desempenho dos modelos DeepSeek, minimizar a latência e implementar soluções de IA de forma eficiente, utilizando práticas modernas de MLOps.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Otimizar modelos DeepSeek para eficiência, precisão e escalabilidade.
• Implementar melhores práticas de MLOps e versionamento de modelos.
• Implantar modelos DeepSeek em infraestruturas em nuvem e locais (on-premise).
• Monitorizar, manter e escalar soluções de IA de forma eficaz.

Esta formação ao vivo em Portugal ajuda profissionais intermédios a construir pipelines de MLOps automatizados em Kubernetes. Os participantes projetam fluxos de trabalho CI/CD, implementam estratégias GitOps e despoletam modelos de ML utilizando infraestrutura encapsulada para operações de aprendizagem de máquina escaláveis e reproduzíveis.

Esta formação prática em Portugal fornece-lhe as competências para criar, treinar e servir modelos de machine learning no Kubernetes utilizando o Kubeflow. Aprenderá a navegar no ecossistema, a autorizar pipelines escaláveis e a gerir cargas de trabalho prontas para produção com as melhores práticas.

Esta formação ao vivo em Portugal guia os profissionais através da conteneurização de pipelines de ML completos utilizando Docker. Os participantes dominarão a construção de ambientes reprodutíveis, a orquestração de cargas de trabalho de treino e inferência, e a implementação de CI/CD para implantações escaláveis de MLOps.

Esta formação ao vivo, com instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam construir, implementar e gerir fluxos de trabalho de machine learning em Kubernetes.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Kubeflow em ambientes on-premise e na nuvem.
• Construir, implementar e gerir fluxos de trabalho de ML baseados em contentores Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines completos de machine learning em arquiteturas diversificadas e ambientes de nuvem.
• Utilizar o Kubeflow para criar e gerir notebooks Jupyter.
• Construir cargas de trabalho de treino de ML, otimização de hiperparâmetros e inferência em múltiplas plataformas.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a engenheiros que pretendem avaliar as abordagens e ferramentas disponíveis hoje em dia para tomar uma decisão informada sobre a adoção do MLOps na sua organização.

No final desta formação, os participantes poderão:

• Instalar e configurar vários frameworks e ferramentas de MLOps.
• Constituir a equipa adequada, com as competências necessárias para construir e dar suporte a um sistema MLOps.
• Preparar, validar e versionar dados para utilização em modelos de ML.
• Compreender os componentes de um Pipeline de ML e as ferramentas necessárias para o construir.
• Experimentar diferentes frameworks de machine learning e servidores para despliegue em produção.
• Operacionalizar todo o processo de Machine Learning para que seja reprodutível e mantível.