Cursos de Machine Learning em Matosinhos

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Matosinhos (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 Matosinhos 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 Matosinhos (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 um instrutor em Matosinhos (online ou presencial), é direcionada a engenheiros de aprendizado de máquina avançados e pesquisadores de IA que desejam aplicar RLHF para ajustar modelos grandes de IA com melhor desempenho, segurança e alinhamento.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as bases teóricas do RLHF e por que é essencial no desenvolvimento moderno de IA.
• Implementar modelos de recompensa baseados em feedback humano para orientar processos de aprendizado por reforço.
• Ajustar modelos grandes de linguagem usando técnicas de RLHF para alinhar as saídas com as preferências humanas.
• Aplicar as melhores práticas para escalar fluxos de trabalho de RLHF para sistemas de IA de produção.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Matosinhos (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam obter habilidades práticas na personalização de modelos de IA para tarefas financeiras críticas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos do ajuste fino para aplicativos financeiros.
• Aproveite os modelos pré-treinados para tarefas específicas de domínio em finanças.
• Aplicar técnicas para deteção de fraude, avaliação de risco e geração de aconselhamento financeiro.
• Garantir a conformidade com regulamentos financeiros como GDPR e SOX.
• Implementar a segurança dos dados e práticas éticas de IA em aplicações financeiras.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor, em Matosinhos (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.

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 Matosinhos (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, ministrado por instrutor em Matosinhos, ensina a profissionais avançados como integrar o TinyML em robótica autônoma. Os participantes projetarão modelos otimizados, implementarão pipelines de percepção em dispositivo e implantarão IA leve em hardware embarcado para autonomia em tempo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Matosinhos (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam implantar modelos ajustados de forma confiável e eficiente.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios da implantação de modelos ajustados em produção.
• Containerizar e implantar modelos usando ferramentas como Docker e Kubernetes.
• Implementar monitoramento e registro para modelos implantados.
• Otimizar modelos para latência e escalabilidade em cenários do mundo real.

Esta formação ao vivo e liderada por um instrutor em Matosinhos (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 e ministrada por instrutor em Matosinhos (online ou presencial) é voltada para profissionais de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de manutenção preditiva baseadas em IA na fabricação de semicondutores, visando aumentar a eficiência da produção e reduzir falhas inesperadas dos equipamentos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos de IA para prever falhas nos equipamentos de fabricação de semicondutores.
• Analisar dados de manutenção para identificar padrões e tendências indicativas de possíveis problemas.
• Integrar a manutenção preditiva baseada em IA nos fluxos de trabalho existentes de fabricação.
• Reduzir tempo de inatividade e custos de manutenção através da gestão proativa dos equipamentos.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Matosinhos (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.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (online ou presencial) em Matosinhos, é direcionado a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam entender e aplicar técnicas de aprendizado profundo usando o ambiente Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar pelo Google Colab para projetos de aprendizado profundo.
• Compreender os fundamentos das redes neurais.
• Implementar modelos de aprendizado profundo usando TensorFlow.
• Treinar e avaliar modelos de aprendizado profundo.
• Utilizar recursos avançados do TensorFlow para aprendizado profundo.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Matosinhos (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 Matosinhos (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 ao vivo conduzido por instrutor em Matosinhos (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam se especializar em técnicas de aprendizado profundo de ponta para NLU.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender as principais diferenças entre os modelos NLU e NLP.
• Aplique técnicas avançadas de aprendizado profundo às tarefas da NLU.
• Explore arquiteturas profundas, como transformadores e mecanismos de atenção.
• Aproveite as tendências futuras da NLU para criar sistemas sofisticados de IA.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Matosinhos 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 conduzido por instrutor (online ou presencial) em Matosinhos 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 Matosinhos 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 Matosinhos (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 Matosinhos (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.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Matosinhos (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Kubeflow em ambiente on-premise e na nuvem.
• Construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de ML baseados em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines completos de aprendizado de máquina em arquiteturas diversas e ambientes em nuvem.
• Utilizar o Kubeflow para iniciar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Construir cargas de trabalho de treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e serviço em múltiplas plataformas.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Matosinhos (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.