Cursos de Machine Learning em Oporto

Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor em Oporto (online ou presencial), é direcionado a pesquisadores avançados de IA, cientistas de dados e especialistas em segurança que desejam implementar técnicas de aprendizado federado para o treinamento de modelos de IA em múltiplos dispositivos de borda, mantendo a privacidade dos dados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e benefícios do aprendizado federado na IA de borda.
• Implementar modelos de aprendizado federado usando TensorFlow Federated e PyTorch.
• Otimizar o treinamento de IA em dispositivos de borda distribuídos.
• Lidar com desafios de privacidade e segurança de dados no aprendizado federado.
• Implementar e monitorar sistemas de aprendizado federado em aplicações do mundo real.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) destina-se a engenheiros jurídicos de tecnologia e desenvolvedores AI de nível intermediário que desejam ajustar modelos linguísticos para tarefas como análise de contratos, extração de cláusulas e pesquisa legal automatizada em ambientes de serviços legais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Preparar e limpar documentos legais para ajuste fino de modelos NLP.
• Aplicar estratégias de ajuste fino para melhorar a precisão do modelo em tarefas legais.
• Implementar modelos para auxiliar na revisão, classificação e pesquisa de contratos.
• Garantir a conformidade, auditoria e rastreabilidade das saídas AI em contextos legais.

Este treinamento ministrado por um instrutor (online ou presencial) é voltado para engenheiros avançados de visão computacional e desenvolvedores de IA que desejam ajustar modelos de linguagem visual (VLMs), como CLIP e Flamingo, para melhorar o desempenho em tarefas visuais-textuais específicas da indústria.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e os métodos de pré-treinamento dos modelos de linguagem visual.
• Ajustar VLMs para classificação, recuperação, geração de legendas ou perguntas-respostas multimodais.
• Preparar conjuntos de dados e aplicar estratégias PEFT para reduzir o uso de recursos.
• Avaliar e implantar VLMs personalizados em ambientes de produção.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (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 Oporto 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 Oporto (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 Oporto (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 Oporto (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.

Esta formação ao vivo e liderada por um instrutor em Oporto (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.

Este curso ao vivo de 21 horas em Oporto capacita profissionais de nível intermediário a implantar TinyML na agricultura inteligente. Aprenda a construir modelos leves, integrar IA de borda com IoT e otimizar para irrigação de precisão e detecção de pragas em um ambiente de laboratório hands-on.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Oporto (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 Oporto, 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 Oporto (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 Oporto (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 Oporto (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 Oporto 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 Oporto 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 Oporto 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 Oporto (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 Oporto (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 treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a analistas de dados de nível intermediário que desejam aprender como usar RapidMiner para estimar e projetar valores e utilizar ferramentas analíticas para previsão de séries temporais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aprender a aplicar a metodologia CRISP-DM, selecionar algoritmos de aprendizagem automática adequados e melhorar a construção e o desempenho do modelo.
• Utilizar RapidMiner para estimar e projetar valores, e utilizar ferramentas analíticas para a previsão de séries temporais.

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, ministrada por um instrutor em Oporto (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.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Oporto (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar o TensorFlow 2.x para construir preditores, classificadores, modelos generativos, redes neurais, entre outros.

Após a conclusão deste treinamento, os participantes estarão aptos a:

• Instalar e configurar o TensorFlow 2.x.
• Compreender os benefícios do TensorFlow 2.x em comparação com versões anteriores.
• Construir modelos de deep learning.
• Implementar um classificador de imagens avançado.
• Implantar um modelo de deep learning na nuvem, em dispositivos móveis e em dispositivos IoT.