Cursos de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) em Setúbal

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (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 ao vivo, ministrada por um instrutor em Setúbal (online ou presencial), é direcionada a engenheiros de aprendizado de máquina de nível intermediário a avançado, desenvolvedores de IA e cientistas de dados que desejam aprender como usar o QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos para tarefas específicas e personalizações.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a teoria por trás do QLoRA e das técnicas de quantização para LLMs (Large Language Models).
• Implementar o QLoRA no ajuste fino de grandes modelos linguísticos para aplicações específicas de domínio.
• Otimizar o desempenho do ajuste fino em recursos computacionais limitados usando quantização.
• Deploy e avaliar modelos ajustados finamente em aplicações do mundo real de forma eficiente.

Esta formação presencial ou online em Setúbal 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, ministrado por instrutor (online ou presencial) em Setúbal, é direcionado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e entusiastas da tecnologia que desejam adquirir habilidades práticas para implantar modelos de IA em dispositivos de borda para diversas aplicações.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da IA na Borda e seus benefícios.
• Configurar e configurar o ambiente de computação em 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 nas aplicações de IA na Borda.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (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.

MLOps no Kubernetes é um framework para automatizar o treinamento, a validação, o empacotamento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina usando pipelines contêinerizados e fluxos de trabalho GitOps.

Este treinamento presencial (online ou no local) ministrado por um instrutor é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam construir pipelines MLOps automatizadas e escaláveis no Kubernetes.

Após concluir este treinamento, os participantes estarão equipados para:

• Projetar pipelines CI/CD de ponta a ponta para aprendizado de máquina.
• Implementar fluxos de trabalho GitOps para implantação e versionamento de modelos.
• Automatizar o treinamento, o teste e o empacotamento de modelos de ML.
• Integrar monitoramento, alertas e estratégias de reversão.

Formato do Curso

• Apresentações guiadas por instrutor e aprofundamentos técnicos.
• Exercícios práticos que constroem fluxos de trabalho CI/CD do mundo real.
• Prática em laboratório ao vivo implantando cargas de trabalho de ML no Kubernetes.

Opções de Customização do Curso

• Organizações podem solicitar conteúdo personalizado alinhado com suas ferramentas e infraestrutura MLOps internas.

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

TinyML é um framework para implantar modelos de aprendizado de máquina em microcontroladores de baixa potência e plataformas embarcadas utilizadas na robótica e sistemas autônomos.

Este treinamento presencial, liderado por instrutores (online ou no local), é destinado a profissionais avançados que desejam integrar capacidades de percepção e tomada de decisão baseadas em TinyML em robôs autônomos, drones e sistemas de controle inteligentes.

Ao finalizar este curso, os participantes serão capazes de:

• Projetar modelos TinyML otimizados para aplicações robóticas.
• Implementar pipelines de percepção embarcados para autonomia em tempo real.
• Integrar TinyML em frameworks de controle robótico existentes.
• Implantar e testar modelos AI leves em plataformas de hardware embarcadas.

Formato do Curso

• Palestras técnicas combinadas com discussões interativas.
• Laboratórios práticos focados em tarefas de robótica embarcada.
• Exercícios práticos simulando fluxos de trabalho autônomos do mundo real.

Opções de Customização do Curso

• Para ambientes robóticos específicos da organização, a customização pode ser arranjada mediante solicitação.

Esta formação ao vivo e liderada por um instrutor em Setúbal (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 Setúbal (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 Setúbal (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 Setúbal (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 Setúbal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aplicar Federated Learning a cenários de saúde, garantindo a privacidade dos dados e a colaboração efetiva entre as instituições.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Federated Learning nos cuidados de saúde.
• Implementar modelos Federated Learning, garantindo a privacidade dos dados do paciente.
• Colaborar no treinamento de modelos de IA em várias instituições de saúde.
• Aplicar Federated Learning a estudos de caso de saúde do mundo real.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Setúbal 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 Setúbal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de aprendizado de máquina de nível iniciante a intermediário que desejam entender e aplicar técnicas de aprendizado de transferência para melhorar a eficiência e o desempenho em projetos de IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os principais conceitos e benefícios do aprendizado de transferência.
• Explore modelos pré-treinados populares e seus aplicativos.
• Realize o ajuste fino de modelos pré-treinados para tarefas personalizadas.
• Aplicar o aprendizado de transferência para resolver problemas do mundo real em PNL e visão computacional.

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

o objetivo deste curso é fornecer proficiência geral na aplicação de métodos de aprendizado de máquina na prática. Através do uso da linguagem de programação Python e suas várias bibliotecas, e com base em uma infinidade de exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes do aprendizado de máquina, como fazer decisões de modelagem de dados, interpretar o saídas dos algoritmos e validar os resultados.

nosso objetivo é dar a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de aprendizado de máquina com confiança e evitar as armadilhas comuns de aplicações de data Sciences.

Inteligência Artificial Aplicada do Zero em Python capacita programadores e analistas de dados com técnicas fundamentais para construir soluções de aprendizado de máquina do zero usando Python. Abrange os princípios básicos de classificação e regressão de aprendizado supervisionado, agrupamento e detecção de anomalias de aprendizado não supervisionado, além de arquiteturas avançadas de redes neurais. Examina métodos comprovados para trabalhar com scikit-learn, Apache Spark MLlib e notebooks Jupyter para o desenvolvimento prático de IA. Ajuda profissionais a implementar modelos de aprendizado de máquina práticos, avaliar as limitações dos algoritmos e realizar projetos aplicados para a resolução de problemas do mundo real.

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 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.

Eleve a sua expertise em ciência de dados com este curso abrangente de treinamento em Aprendizado de Máquina, que abrange algoritmos fundamentais, incluindo Naive Bayes, Árvores de Decisão, Redes Neurais, Máquinas de Vetores de Suporte e técnicas de Agrupamento. Adquira experiência prática com fundamentos teóricos e aplicação utilizando exemplos do mundo real. Ideal para analistas de dados, engenheiros de software, entusiastas de IA e profissionais de negócios que buscam aplicar soluções de aprendizado de máquina. Domine métricas de desempenho de classificação, validação cruzada, o trade-off entre viés e variância e fundamentos do aprendizado profundo para construir modelos preditivos robustos.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Setúbal (online ou presencial), é direcionado para desenvolvedores de software, analistas de dados e profissionais técnicos que desejam utilizar o TensorFlow 2.x e o Keras para criar, treinar e implantar modelos de deep learning para visão computacional, processamento de linguagem natural e aplicações multimodais.

O aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial no qual os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados.

O aprendizado profundo (deep learning) é um subcampo do aprendizado de máquina que utiliza métodos baseados em representações e estruturas de dados, como redes neurais.

Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua sintaxe clara e legibilidade do código.

Neste treinamento liderado por instrutores, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações usando Python, passo a passo na criação de um modelo de risco de crédito baseado em aprendizado profundo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais do aprendizado profundo.
• Aprender as aplicações e usos do aprendizado profundo em telecomunicações.
• Usar Python, Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações.
• Criar seu próprio modelo de previsão de churn de clientes usando Python.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

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 Setúbal (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.