Cursos de treinamento ao vivo de Deep Learning (DL) ministrados por instrutores, realizados online ou presencialmente, demonstram por meio de prática hands-on os fundamentos e aplicações do Deep Learning, abordando tópicos como aprendizado de máquina profundo, aprendizado estruturado profundo e aprendizado hierárquico.
O treinamento em Deep Learning está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo presencial". O treinamento ao vivo online (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é realizado por meio de uma área de trabalho remota interativa. O treinamento ao vivo presencial pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Aveiro ou nos centros corporativos de treinamento da NobleProg em Aveiro.
O Meliá Ria Hotel & Spa, inaugurado em 2005, tem uma arquitectura contemporânea muito marcante e um design de interiores sofisticado. Localizado junto a um dos canais da Ria de Aveiro, o hotel situa-se a 5 minutos do centro histórico da cidade.
Esta formação presencial ou online em Aveiro é direcionada a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e praticantes de IA que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicações de AI na borda (Edge AI).
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos do TensorFlow Lite e seu papel na Edge AI.
Desenvolver e otimizar modelos de IA usando o TensorFlow Lite.
Deployar modelos TensorFlow Lite em diversos dispositivos de borda.
Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
Implementar aplicações práticas de Edge AI usando o TensorFlow Lite.
Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (online ou presencial) em Aveiro, 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.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (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 ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (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 ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário a avançado, engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores de aprendizado profundo e especialistas em visão computacional que desejam expandir seus conhecimentos e habilidades em aprendizado profundo para geração de texto para imagem.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender arquiteturas e técnicas avançadas de aprendizado profundo para geração de texto para imagem.
Implementar modelos complexos e otimizações para síntese de imagens de alta qualidade.
Otimize o desempenho e a escalabilidade para grandes conjuntos de dados e modelos complexos.
Ajustar hiperparâmetros para melhor desempenho e generalização do modelo.
Integrar Stable Diffusion com outras estruturas e ferramentas de aprendizagem profunda
Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Aveiro (online ou presencial), é destinada a profissionais avançados que desejam utilizar técnicas de IA para revolucionar os processos de descoberta e desenvolvimento de medicamentos.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender o papel da IA na descoberta e desenvolvimento de medicamentos.
Aplicar técnicas de aprendizado de máquina para prever propriedades moleculares e interações.
Utilizar modelos de deep learning para triagem virtual e otimização de leads.
Integrar abordagens impulsionadas por IA no processo de ensaios clínicos.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível iniciante a intermediário e engenheiros de aprendizado de máquina que desejam melhorar o desempenho de seus modelos de aprendizado profundo.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entenda os princípios do aprendizado profundo distribuído.
Instale e configure o DeepSpeed.
Escale modelos de aprendizado profundo em hardware distribuído usando DeepSpeed.
Implemente e experimente os recursos do DeepSpeed para otimização e eficiência de memória.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam usar modelos de linguagem grande para várias tarefas de linguagem natural.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua um LLM popular.
Criar um LLM básico e ajustá-lo em um conjunto de dados personalizado.
Usar LLMs para diferentes tarefas de linguagem natural, como resumo de texto, resposta a perguntas, geração de texto e muito mais.
Depurar e avaliar LLMs usando ferramentas como TensorBoard, PyTorch Lightning e Hugging Face Datasets.
Neste treinamento presencial ministrado pelo instrutor em Aveiro, os participantes aprenderão as técnicas de aprendizado de máquina mais relevantes e avançadas em Python, enquanto constroem uma série de aplicações demonstrativas envolvendo imagens, música, texto e dados financeiros.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implementar algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para resolver problemas complexos.
Aplique o aprendizado profundo e semi-supervisionado a aplicações envolvendo imagens, música, texto e dados financeiros.
Levar os algoritmos Python ao seu máximo potencial.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações usando Python à medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizado profundo.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais de aprendizagem profunda.
Aprenda os aplicativos e usos do aprendizado profundo em telecomunicações.
Use Python, Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações.
Crie seu próprio modelo de previsão de churn de cliente de aprendizado profundo usando Python.
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.
Esta formação presencial ou online (ao vivo) em Aveiro é destinada a participantes de nível iniciante que desejam aprender conceitos essenciais de probabilidade, estatística, programação e aprendizado de máquina, aplicando-os ao desenvolvimento de IA.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender conceitos básicos de probabilidade e estatística e aplicá-los a cenários do mundo real.
Escriver e compreender código de programação procedural, funcional e orientado a objetos.
Implementar técnicas de aprendizado de máquina como classificação, agrupamento e redes neurais.
Desenvolver soluções de IA usando motores de regras e sistemas especialistas para resolução de problemas.
Este é um curso de 4 dias que apresenta a IA e a sua aplicação. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.
A Rede Neural Artificial é um modelo de dados computacional utilizado no desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial (IA) capazes de realizar tarefas "inteligentes". As Redes Neurais são comumente utilizadas em aplicações de Aprendizado de Máquina (ML), que por sua vez, constituem uma implementação da IA. O Aprendizado Profundo é um subconjunto do ML.
Este curso é uma visão geral para Deep Learning sem aprofundar demasiado quaisquer métodos específicos. É adequado para pessoas que querem começar a utilizar a aprendizagem profunda para melhorar a sua precisão de previsão.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores e desenvolvedores que desejam instalar, configurar, personalizar e usar a plataforma DeepMind Lab para desenvolver sistemas gerais de inteligência artificial e aprendizado de máquina.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Personalizar DeepMind Lab para construir e executar um ambiente que atenda às necessidades de aprendizado e treinamento.
Utilizar o ambiente de simulação 3D da DeepMind Lab para treinar agentes de aprendizagem num ponto de vista de primeira pessoa.
Facilitar a avaliação de agentes para desenvolver a inteligência num mundo 3D semelhante a um jogo.
Este curso visa proporcionar todas as ferramentas e explicitar todos os apectos necessários para que os participantes possam adquirir conhecimetos únicos e funcionais acerca do Deep learning avançado, com o objetivo de que possam aplicar-lo em seu uso cotidiano.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a analistas de negócios, cientistas de dados e desenvolvedores que desejam criar e implementar modelos de aprendizado profundo para acelerar o crescimento da receita e resolver problemas no mundo dos negócios.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entenda os principais conceitos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
Obtenha insights sobre o futuro dos negócios e da indústria com ML e DL.
Defina estratégias e soluções de negócios com aprendizado profundo.
Aprender a aplicar a ciência de dados e a aprendizagem profunda na resolução de problemas empresariais.
Construir modelos de aprendizagem profunda utilizando Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, etc.
Este curso é adequado para pesquisadores e engenheiros de Aprendizagem Profunda interessados em utilizar ferramentas disponíveis (em sua maioria open source) para analisar imagens computacionais.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a pessoas técnicas que desejam aplicar o modelo de aprendizado profundo a aplicativos de reconhecimento de imagem.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar Keras.
Prototipar rapidamente modelos de aprendizado profundo.
Implementar uma rede convolucional.
Implementar uma rede recorrente.
Execute um modelo de aprendizado profundo em uma CPU e GPU.
Nesta formação ao vivo com instrutor, os participantes aprenderão a utilizar o Matlab para projetar, construir e visualizar uma rede neural convolucional para reconhecimento de imagens.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Construir um modelo de deep learning
Automatizar o rótulo de dados
Trabalhar com modelos do Caffe e TensorFlow-Keras
Treinar dados utilizando múltiplas GPUs, a nuvem ou clusters
Público-alvo
Desenvolvedores
Engenheiros
Especialistas de domínio
Formato do curso
Palestra, discussão, exercícios e intensa prática hands-on
Esta formação conduzida por instrutor (online ou presencial) é voltada para profissionais de nível iniciante a intermediário que desejam desenvolver seu entendimento sobre algoritmos de aprendizagem de máquina, técnicas de aprendizagem profunda e tomada de decisões baseadas em IA. O curso oferece experiência prática com conceitos de aprendizagem de máquina, modelos de aprendizagem profunda e implementações práticas usando R.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos da aprendizagem de máquina e da aprendizagem profunda.
Apliar diversos algoritmos de aprendizagem de máquina para regressão, classificação, agrupamento e detecção de anomalias.
Utilizar arquiteturas de aprendizagem profunda como redes neurais artificiais (ANNs).
Implementar modelos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada.
Avaliar o desempenho dos modelos e otimizar hiperparâmetros.
Usar R para análise de dados, visualização e aplicativos de aprendizagem de máquina.
Esta sessão de treinamento em sala de aula conterá apresentações e exemplos baseados em computador e exercícios de estudo de caso para realizar com bibliotecas de redes neurais e profundas relevantes.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de software que desejam programar em Python com OpenCV 4 para aprendizado profundo.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Visualizar, carregar e classificar imagens e vídeos usando OpenCV 4.
Implementar o aprendizado profundo em OpenCV 4 com TensorFlow e Keras.
Execute modelos de aprendizado profundo e gere relatórios impactantes a partir de imagens e vídeos.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão técnicas avançadas para Machine Learning com R à medida que avançam na criação de um aplicativo do mundo real.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
Compreender e implementar técnicas de aprendizagem não supervisionada
Aplicar clustering e classificação para fazer previsões com base em dados do mundo real.
Visualizar dados para obter rapidamente insights, tomar decisões e refinar ainda mais a análise.
Melhorar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina usando o ajuste de hiperparâmetros.
Colocar um modelo em produção para uso em um aplicativo maior.
Aplicar técnicas avançadas de aprendizado de máquina para responder a perguntas envolvendo dados de redes sociais, big data e muito mais.
Este treinamento presencial conduzido por instrutor em Aveiro (online ou no local) destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar o Tensorflow 2.x para construir preditores, classificadores, modelos gerativos, redes neurais e outros.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar TensorFlow 2.x.
Compreender as vantagens do TensorFlow 2.x em relação às versões anteriores.
Criar modelos de aprendizado profundo.
Implementar um classificador avançado de imagens.
Implantar um modelo de aprendizado profundo na nuvem, dispositivos móveis e IoT.
Este treinamento ministrado por instrutor (online ou presencial) é voltado para cientistas de dados que desejam evoluir do treinamento de um único modelo de ML para a implantação de vários modelos de ML em produção.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar TFX e ferramentas de terceiros suportadas.
Usar o TFX para criar e gerenciar um pipeline de produção de ML completo.
Trabalhar com componentes do TFX para realizar modelagem, treinamento, inferência de serviço e gerenciamento de implantações.
Implantar recursos de aprendizado de máquina em aplicativos web, aplicativos móveis, dispositivos IoT e mais.
Este curso começa fornecendo conhecimento conceitual sobre redes neurais e, em geral, sobre algoritmos de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicações).
A Parte 1 (40%) deste treinamento se concentra mais nos fundamentos, mas ajudará você a escolher a tecnologia adequada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.
A Parte 2 (20%) deste treinamento introduz o Theano - uma biblioteca Python que facilita a escrita de modelos de aprendizado profundo.
A Parte 3 (40%) do treinamento será extensivamente baseada no TensorFlow - API da biblioteca de software de código aberto do Google para Aprendizado Profundo. Todos os exemplos e práticas serão realizados usando o TensorFlow.
Público-alvo
Este curso é destinado a engenheiros que desejam usar o TensorFlow em seus projetos de Aprendizado Profundo.
Após completar este curso, os participantes serão capazes de:
ter uma boa compreensão sobre redes neurais profundas (DNN), CNN e RNN
entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
ser capaz de realizar tarefas de instalação, ambiente de produção, arquitetura e configuração
ser capaz de avaliar a qualidade do código, realizar depuração e monitoramento
ser capaz de implementar produção avançada como treinamento de modelos, construção de grafos e registro
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Última Atualização:
Testemunhos de Clientes (11)
O treinamento foi organizado e bem planejado, e saí dele com conhecimento sistematizado e uma boa visão dos tópicos que estudamos
Magdalena - Samsung Electronics Polska Sp. z o.o.
Curso - Deep Learning with TensorFlow 2
Máquina Traduzida
Gostei muito do final, quando tivemos tempo para brincar com o CHAT GPT. O ambiente não estava configurado da melhor maneira para isso - em vez de uma grande mesa, algumas mesas menores teriam ajudado a formar grupos pequenos e favorecido a brainstorming.
Nola - Laramie County Community College
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
Máquina Traduzida
Tivemos uma visão geral sobre Aprendizado de Máquina, Redes Neurais e IA com exemplos práticos.
Catalin - DB Global Technology SRL
Curso - Machine Learning and Deep Learning
Máquina Traduzida
exemplos baseados em nossos dados
Witold - P4 Sp. z o.o.
Curso - Deep Learning for Telecom (with Python)
Máquina Traduzida
A estrutura vai dos princípios fundamentais, aos estudos de caso, até a aplicação.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Introduction to Deep Learning
Máquina Traduzida
Trabalhando a partir de princípios fundamentais de forma focada e avançando para a aplicação de estudos de caso no mesmo dia
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Máquina Traduzida
Parecia que estávamos passando por informações diretamente relevantes em um bom ritmo (ou seja, sem material preenchimento)
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Introduction to the use of neural networks
Máquina Traduzida
Que estava aplicando dados reais de uma empresa.
O instrutor teve uma abordagem muito boa, fazendo com que os participantes se envolvessem e competissem.
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Curso - Applied AI from Scratch in Python
Máquina Traduzida
Tomasz realmente conhece bem as informações e o curso foi bem estruturado em ritmo adequado.
Raju Krishnamurthy - Google
Curso - TensorFlow Extended (TFX)
Máquina Traduzida
Muito conhecedor
Usama Adam - TWPI
Curso - Natural Language Processing with TensorFlow
Máquina Traduzida
Beneficiava da minha paixão por ensinar e focar em tornar as coisas compreensíveis.
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