Cursos de Machine Learning em Faro

Este treinamento dirigido por instrutor (online ou presencial) destina-se a desenvolvedores de AI embarcada e especialistas em computação na borda de nível intermediário que desejam ajustar e otimizar modelos de AI leves para implantação em dispositivos com recursos limitados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Selecionar e adaptar modelos pré-treinados adequados para implantação na borda.
• Aplicar quantização, poda e outras técnicas de compressão para reduzir o tamanho do modelo e a latência.
• Ajustar modelos usando aprendizado por transferência para desempenho específico da tarefa.
• Implementar modelos otimizados em plataformas de hardware reais na borda.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário que desejam obter uma compreensão abrangente e habilidades práticas em Large Language Models (LLMs) e Reinforcement Learning (RL).

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os componentes e a funcionalidade dos modelos de transformadores.
• Otimizar e afinar os LLMs para tarefas e aplicações específicas.
• Compreender os princípios e metodologias fundamentais da aprendizagem por reforço.
• Aprender como as técnicas de aprendizagem por reforço podem melhorar o desempenho dos LLMs.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Faro (online ou presencial), destina-se a profissionais de ML de nível intermediário e desenvolvedores de IA que desejam realizar ajuste fino e implantar modelos de peso aberto, como LLaMA, Mistral e Qwen, para aplicações comerciais ou internas específicas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o ecossistema e as diferenças entre os LLMs de código aberto.
• Preparar conjuntos de dados e configurações de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral e Qwen.
• Executar pipelines de ajuste fino usando Hugging Face Transformers e PEFT.
• Avaliar, salvar e implantar modelos ajustados em ambientes seguros.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam entender o conceito de modelos pré-treinados e aprender como aplicá-los para resolver problemas do mundo real sem construir modelos do zero.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o conceito e os benefícios dos modelos pré-treinados.
• Explore várias arquiteturas de modelo pré-treinadas e seus casos de uso.
• Ajuste fino de um modelo pré-treinado para tarefas específicas.
• Implementar modelos pré-treinados em projetos simples de aprendizado de máquina.

Esta formação presencial ou online em Faro é direcionada para desenvolvedores de IA intermediários, engenheiros de aprendizado de máquina e arquitetos de sistemas que desejam otimizar modelos de IA para implantação no edge.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios e requisitos da implantação de modelos de IA em dispositivos edge.
• Aplicar técnicas de compressão de modelo para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos de IA.
• Utilizar métodos de quantização para melhorar a eficiência do modelo no hardware edge.
• Implementar técnicas como poda e outras otimizações para melhorar o desempenho do modelo.
• Implantar modelos de IA otimizados em diferentes dispositivos edge.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutores em Faro (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores, cientistas de dados e entusiastas da tecnologia de nível intermediário que desejam adquirir habilidades práticas na implantação de modelos de IA em dispositivos de borda para diversas aplicações.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da Edge AI e seus benefícios.
• Configurar e ajustar o ambiente de computação de borda.
• Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implantação em borda.
• Implementar soluções práticas de IA em dispositivos de borda.
• Avaliar e melhorar o desempenho dos modelos implantados na borda.
• Abordar considerações éticas e de segurança em aplicações de Edge AI.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor, em Faro (online ou presencial), é destinada a profissionais avançados que desejam dominar as tecnologias por trás dos sistemas autônomos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implementar modelos de IA para tomada de decisões autônomas.
• Desenvolver algoritmos de controle para navegação autônoma e evitação de obstáculos.
• Garantir segurança e confiabilidade em sistemas autônomos impulsionados por IA.
• Integrar sistemas autônomos com frameworks existentes de robótica e IA.

Esta formação guiada por instrutores, ao vivo em Faro (online ou presencial), é destinada a profissionais de nível avançado que desejam aprofundar seu conhecimento em visão computacional e explorar as capacidades do TensorFlow para desenvolver modelos sofisticados de visão usando o Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir e treinar redes neurais convolucionais (CNNs) usando TensorFlow.
• Aproveitar o Google Colab para desenvolvimento de modelos escaláveis e eficientes em nuvem.
• Implementar técnicas de pré-processamento de imagens para tarefas de visão computacional.
• Implantar modelos de visão computacional para aplicações do mundo real.
• Usar transfer learning para melhorar o desempenho dos modelos CNNs.
• Visualizar e interpretar os resultados de modelos de classificação de imagens.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível avançado que desejam aprimorar seu conhecimento sobre modelos de aprendizado de máquina, melhorar suas habilidades em ajuste de hiperparâmetros e aprender como implantar modelos efetivamente usando o Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos avançados de aprendizado de máquina usando frameworks populares como Scikit-learn e TensorFlow.
• Otimizar o desempenho do modelo através do ajuste de hiperparâmetros.
• Implantar modelos de aprendizado de máquina em aplicações do mundo real usando o Google Colab.
• Colaborar e gerenciar projetos de aprendizado de máquina de grande escala no Google Colab.

Este treinamento ao vivo, liderado por um instrutor em Faro (online ou presencial), é direcionado a profissionais intermediários que desejam aplicar técnicas de IA para otimizar o gerenciamento de produtividade na fabricação de semicondutores.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Analisar dados de produção para identificar fatores que afetam as taxas de produtividade.
• Implementar algoritmos de IA para aprimorar os processos de gerenciamento de produtividade.
• Otimizar parâmetros de produção para reduzir defeitos e melhorar as taxas de produtividade.
• Integrar o gerenciamento de produtividade impulsionado por IA em fluxos de trabalho existentes de produção.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aplicar Federated Learning para otimizar soluções de IoT e computação de ponta.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e benefícios de Federated Learning em IoT e computação de borda.
• Implementar modelos Federated Learning em dispositivos IoT para processamento descentralizado de IA.
• Reduzir a latência e melhorar a tomada de decisões em tempo real em ambientes de computação de ponta.
• Abordar desafios relacionados à privacidade de dados e restrições de rede em sistemas IoT.

Esta formação ao vivo e liderada por um instrutor em Faro (online ou presencial) é destinada a profissionais intermediários de negócios e IA que desejam aplicar aprendizado de máquina em negócios, previsões e sistemas impulsionados por IA utilizando estudos de caso reais e ferramentas baseadas em Python.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender como o aprendizado de máquina se encaixa na IA e na estratégia empresarial.
• Aplicar técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado a problemas empresariais estruturados.
• Pré-processar e transformar dados para modelagem.
• Utilizar redes neurais para tarefas de classificação e previsão.
• Realizar previsões de vendas utilizando métodos estatísticos e baseados em aprendizado de máquina.
• Implementar agrupamento e mineração de regras de associação para segmentação de clientes e descoberta de padrões.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Faro (online ou presencial), é direcionada a profissionais avançados que desejam aplicar técnicas de IA de ponta à automação do design de semicondutores, melhorando eficiência, precisão e inovação no design e verificação de chips.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aplicar técnicas avançadas de IA para otimizar processos de design de semicondutores.
• Integrar modelos de aprendizado de máquina em ferramentas EDA para uma verificação de design melhorada.
• Desenvolver soluções impulsionadas por IA para desafios complexos na fabricação de chips.
• Utilizar redes neurais para melhorar a precisão e velocidade da automação do design.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Faro (online ou presencial), é direcionada a profissionais de nível intermediário que desejam entender e aplicar técnicas de IA para otimizar processos de fabricação de semicondutores.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender metodologias de IA para otimização de processos em fabricação de chips.
• Implementar modelos de IA para melhorar a produtividade e reduzir defeitos.
• Analisar dados dos processos para identificar parâmetros-chave para otimização.
• Aplicar técnicas de aprendizado de máquina para ajustar finamente os processos de fabricação de semicondutores.

Este treinamento presencial, liderado por instrutores em Faro (online ou no local) é voltado para participantes de nível intermediário que desejam automatizar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, incluindo o treinamento, a validação e a implantação de modelos usando Apache Airflow.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o Apache Airflow para orquestração de fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.
• Automatizar tarefas de pré-processamento de dados, treinamento e validação de modelos.
• Integrar o Airflow com frameworks e ferramentas de aprendizado de máquina.
• Implantar modelos de aprendizado de máquina usando pipelines automatizados.
• Monitorar e otimizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em produção.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Faro é direcionado a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam aplicar algoritmos de machine learning de forma eficiente usando o ambiente do Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar no Google Colab para projetos de machine learning.
• Compreender e aplicar diversos algoritmos de machine learning.
• Usar bibliotecas como Scikit-learn para analisar e prever dados.
• Implementar modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
• Otimizar e avaliar modelos de machine learning eficazmente.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam explorar técnicas XAI de última geração para modelos de aprendizado profundo, com foco na construção de sistemas de IA interpretáveis.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os desafios da explicabilidade no aprendizado profundo.
• Implementar técnicas avançadas de XAI para redes neurais.
• Interpretar decisões tomadas por modelos de aprendizado profundo.
• Avalie os trade-offs entre desempenho e transparência.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Faro é voltado para cientistas de dados e desenvolvedores que desejam usar modelos de aprendizado de máquina do ML.NET para derivar projeções automaticamente a partir de análises de dados executadas para aplicativos empresariais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar o ML.NET e integrá-lo ao ambiente de desenvolvimento de aplicações.
• Compreender os princípios do aprendizado de máquina por trás das ferramentas e algoritmos do ML.NET.
• Construir e treinar modelos de aprendizado de máquina para realizar previsões com dados fornecidos de forma inteligente.
• Avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina usando as métricas do ML.NET.
• Otimizar a precisão dos modelos existentes de aprendizado de máquina com base no framework do ML.NET.
• Aplicar os conceitos de aprendizado de máquina do ML.NET a outras aplicações de ciência de dados.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) em Faro é voltado para profissionais de dados de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de machine learning a problemas de negócios baseados em dados, incluindo previsão de vendas e modelagem preditiva usando redes neurais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos básicos e os tipos de machine learning.
• Aplicar algoritmos-chave para classificação, regressão, agrupamento e análise de associação.
• Realizar análise exploratória de dados e preparação de dados usando Python.
• Usar redes neurais para tarefas de modelagem não linear.
• Implementar analytics preditivos para previsão de negócios, incluindo dados de vendas.
• Avaliar e otimizar o desempenho do modelo usando técnicas visuais e estatísticas.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor em Faro (online ou presencial), é direcionada a profissionais de cibersegurança de nível intermediário a avançado que desejam elevar suas habilidades em detecção de ameaças e resposta a incidentes impulsionadas por IA.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implementar algoritmos avançados de IA para detecção de ameaças em tempo real.
• Personalizar modelos de IA para desafios específicos de cibersegurança.
• Desenvolver fluxos de trabalho automatizados para resposta a ameaças.
• Proteger ferramentas de segurança impulsionadas por IA contra ataques adversários.

Esta formação ao vivo e orientada por instrutor em Faro (online ou presencial) é destinada a profissionais de nível inicial em cibersegurança que desejam aprender como utilizar IA para melhorar suas capacidades de detecção e resposta a ameaças.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as aplicações de IA na cibersegurança.
• Implementar algoritmos de IA para detecção de ameaças.
• Automatizar a resposta a incidentes com ferramentas de IA.
• Integrar IA em sua infraestrutura atual de cibersegurança.

Este programa de 8 dias oferece uma jornada completa, partindo de bases sólidas de engenharia em Python até o design avançado de sistemas de IA. Os participantes desenvolvem práticas de codificação disciplinadas, dominam métodos de aprendizado estatístico e profundo, e constroem sistemas generativos de IA e baseados em agentes prontos para produção. O foco está na confiabilidade, avaliação, segurança e implementação no mundo real, em vez de apenas na experimentação.

Este treinamento prático, com instrutor, é projetado como uma continuação natural do curso Python para Análise de Dados.

Ele introduz os participantes aos conceitos fundamentais do Machine Learning e mostra como podem ser aplicados diretamente a tarefas de análise de dados, como previsão, classificação e segmentação.

O foco está em compreender como o Machine Learning funciona na prática, utilizando ferramentas familiares como Python, Pandas e Jupyter Notebook, sem exigir um background matemático avançado.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) em Faro é destinado a engenheiros que desejam avaliar as abordagens e ferramentas disponíveis hoje para tomar uma decisão inteligente sobre o caminho a seguir na adoção do MLOps em sua organização.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar vários frameworks e ferramentas de MLOps.
• Montar a equipe certa com as habilidades adequadas para construir e suportar um sistema de MLOps.
• Preparar, validar e versionar dados para uso por modelos de ML.
• Compreender os componentes de um Pipeline de ML e as ferramentas necessárias para construí-lo.
• Experimentar diferentes frameworks e servidores de aprendizado de máquina para deploy em produção.
• Operacionalizar todo o processo de Aprendizado de Máquina para que seja reproduzível e mantido.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Faro (online ou presencial), é direcionada a analistas de dados intermediários, desenvolvedores ou cientistas de dados aspirantes que desejam aplicar técnicas de aprendizado de máquina no Python para extrair insights, fazer previsões e automatizar decisões baseadas em dados.

No final deste curso, os participantes serão capazes de:

• Compreender e diferenciar os principais paradigmas de aprendizado de máquina.
• Explorar técnicas de pré-processamento de dados e métricas de avaliação de modelos.
• Aplicar algoritmos de aprendizado de máquina para resolver problemas reais com dados.
• Utilizar bibliotecas do Python e Jupyter notebooks para desenvolvimento prático.
• Criar modelos para previsão, classificação, recomendação e agrupamento.