Cursos de Ajuste Fino (Fine-Tuning) em Almada

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor em Almada (online ou presencial), destina-se a engenheiros de IA de defesa e desenvolvedores de tecnologia militar de nível avançado que pretendem ajustar modelos de aprendizagem profunda para utilização em veículos autónomos, drones e sistemas de vigilância, cumprindo simultaneamente padrões rigorosos de segurança e fiabilidade.

Ao término desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Ajustar modelos de visão por computador e fusão de sensores para tarefas de vigilância e apontamento.
• Adaptar sistemas de IA autónomos a ambientes e perfis de missão em constante mudança.
• Implementar mecanismos de validação robustos e de falha segura nos pipelines de modelos.
• Garantir o alinhamento com os padrões de conformidade, segurança e proteção específicos da defesa.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Almada (online ou presencial), destina-se a engenheiros de tecnologia jurídica e desenvolvedores de IA de nível intermédio que pretendem aplicar ajuste fino a modelos de linguagem para tarefas como análise de contratos, extração de cláusulas e pesquisa jurídica automatizada em ambientes de serviços legais.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Preparar e limpar documentos jurídicos para o ajuste fino de modelos NLP.
• Aplicar estratégias de ajuste fino para melhorar a precisão dos modelos em tarefas jurídicas.
• Implementar modelos para apoiar a revisão de contratos, classificação e pesquisa.
• Garantir a conformidade, a auditabilidade e a rastreabilidade das saídas da IA em contextos jurídicos.

Esta formação ao vivo, dirigida por formadores em Almada (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de IA médica e cientistas de dados de nível intermédio a avançado que desejem ajustar modelos para diagnóstico clínico, previsão de doenças e prognóstico de resultados dos pacientes, utilizando dados médicos estruturados e não estruturados.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Realizar o ajuste fino de modelos de IA em conjuntos de dados de saúde, incluindo EMR, imagiologia e séries temporais.
• Aplicar aprendizado por transferência (transfer learning), adaptação de domínio e compressão de modelos em contextos médicos.
• Abordar questões de privacidade, viés e conformidade regulamentar no desenvolvimento de modelos.
• Implementar e monitorizar modelos ajustados em ambientes de saúde do mundo real.

Esta formação ao vivo com instrutor em Almada (online ou presencial) destina-se a cientistas de dados e engenheiros de IA de nível avançado no setor financeiro que pretendem ajustar modelos para aplicações como pontuação de crédito, deteção de fraudes e modelação de risco, utilizando dados financeiros específicos do domínio.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Ajustar modelos de IA em conjuntos de dados financeiros para melhorar a previsão de fraudes e riscos.
• Aplicar técnicas como *transfer learning*, LoRA e regularização para aumentar a eficiência dos modelos.
• Integrar considerações de conformidade financeira no fluxo de trabalho de modelação de IA.
• Implementar modelos ajustados para uso em produção em plataformas de serviços financeiros.

Este treinamento ao vivo, com instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a engenheiros de manutenção de IA de nível avançado e profissionais de MLOps que pretendem implementar pipelines robustos de aprendizado contínuo e estratégias eficazes de atualização para modelos ajustados já em produção.

À conclusão deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Desenhar e implementar fluxos de trabalho de aprendizado contínuo para modelos em produção.
• Mitigar o esquecimento catastrófico através de uma gestão adequada do treino e da memória.
• Automatizar a monitorização e os gatilhos de atualização com base na derivação do modelo ou em mudanças nos dados.
• Integrar estratégias de atualização de modelos em pipelines existentes de CI/CD e MLOps.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor em Almada (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de IA embarcada e especialistas em computação de edge de nível intermédio que desejam otimizar e ajustar modelos de IA leves para implementação em dispositivos com recursos limitados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Selecionar e adaptar modelos pré-treinados adequados para implementação em edge.
• Aplicar quantização, poda e outras técnicas de compressão para reduzir o tamanho dos modelos e a latência.
• Realizar o ajuste fino dos modelos utilizando aprendizagem por transferência para desempenho específico da tarefa.
• Implementar modelos otimizados em plataformas de hardware edge reais.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Almada (online ou presencial), destina-se a engenheiros de visão por computador e desenvolvedores de IA de nível avançado que desejam ajustar finamente VLMs como o CLIP e o Flamingo para melhorar o desempenho em tarefas visuais e textuais específicas do setor.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender a arquitetura e os métodos de pré-entrenamento de modelos visão-linguagem.
• Ajustar finamente VLMs para classificação, recuperação, legendagem ou questionamento-resposta multimodal.
• Preparar conjuntos de dados e aplicar estratégias PEFT para reduzir o uso de recursos.
• Avaliar e implantar VLMs personalizados em ambientes de produção.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutores, em Almada (online ou presencial), destina-se a engenheiros de ML e profissionais de conformidade em IA de nível intermédio que pretendem identificar, avaliar e reduzir os riscos de segurança e os vieses presentes em modelos de linguagem ajustados.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o contexto ético e regulatório dos sistemas de IA seguros.
• Identificar e avaliar as formas comuns de viés em modelos ajustados.
• Aplicar técnicas de atenuação de viés durante e após o treino.
• Conceber e auditar modelos para garantir segurança, transparência e equidade.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a engenheiros NLP de nível intermédio e equipas de gestão do conhecimento que desejam otimizar os pipelines RAG para melhorar o desempenho em casos de uso de resposta a perguntas, pesquisa empresarial e resumo.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e o fluxo de trabalho dos sistemas RAG.
• Otimizar os componentes recuperador e gerador para dados específicos de domínio.
• Avaliar o desempenho RAG e aplicar melhorias através de técnicas PEFT.
• Implantar sistemas RAG otimizados para uso interno ou em produção.

Esta formação ao vivo, com instrutor dedicado, em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais de ML e desenvolvedores de IA de nível intermédio que desejam ajustar e implementar modelos de pesos abertos como LLaMA, Mistral e Qwen para aplicações comerciais específicas ou internas.

No final desta formação, 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 utilizando Hugging Face Transformers e PEFT.
• Avaliar, guardar e implementar modelos ajustados em ambientes seguros.

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e engenheiros de IA de nível intermédio que desejam realizar o fine-tuning de modelos de linguagem de grande escala de forma mais acessível e eficiente, utilizando métodos como LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a teoria por trás das abordagens de fine-tuning eficiente em parâmetros.
• Implementar LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning utilizando o Hugging Face PEFT.
• Comparar os trade-offs entre desempenho e custo dos métodos PEFT em relação ao fine-tuning completo.
• Implantar e escalar LLMs fine-tuned com requisitos reduzidos de computação e armazenamento.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a engenheiros de machine learning, desenvolvedores de IA e cientistas de dados de nível intermédio a avançado, que pretendem aprender a utilizar o QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos a tarefas específicas e personalizações.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a teoria por detrás do QLoRA e das técnicas de quantização para LLMs.
• Implementar o QLoRA no ajuste fino de grandes modelos de linguagem para aplicações específicas de domínio.
• Otimizar o desempenho do ajuste fino em recursos computacionais limitados, utilizando quantização.
• Implantar e avaliar modelos ajustados em aplicações do mundo real de forma eficiente.

Esta formação ao vivo, orientada por instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a engenheiros de machine learning e investigadores de IA avançados que pretendem aplicar o RLHF para afinar grandes modelos de IA, visando um desempenho superior, segurança e alinhamento.

Ao final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os fundamentos teóricos do RLHF e a sua importância no desenvolvimento moderno de IA.
• Implementar modelos de recompensa baseados em feedback humano para orientar os processos de aprendizagem por reforço.
• Afinar grandes modelos de linguagem utilizando técnicas de RLHF para alinhar as saídas com as preferências humanas.
• Aplicar as melhores práticas para escalar fluxos de trabalho de RLHF em sistemas de IA de nível de produção.

Esta formação ao vivo com instrutor em Almada (online ou presencial) destina-se a profissionais de nível intermédio que desejam adquirir competências práticas na personalização de modelos de IA para tarefas financeiras críticas.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os fundamentos do ajuste fino para aplicações financeiras.
• Aproveitar modelos pré-treinados para tarefas específicas de domínio nas finanças.
• Aplicar técnicas para deteção de fraude, avaliação de riscos e geração de aconselhamento financeiro.
• Garantir a conformidade com regulamentações financeiras, como o RGPD e o SOX.
• Implementar práticas de segurança de dados e IA ética em aplicações financeiras.

Esta formação ao vivo, conduzida por formador em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam aprimorar as suas competências no diagnóstico e resolução de desafios de ajuste fino para modelos de aprendizagem automática.

À conclusão desta formação, os participantes serão capazes de:

• Diagnosticar problemas como sobreajustamento (overfitting), subajustamento (underfitting) e desequilíbrio de dados.
• Implementar estratégias para melhorar a convergência do modelo.
• Otimizar pipelines de ajuste fino para um melhor desempenho.
• Depurar processos de formação utilizando ferramentas e técnicas práticas.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam dominar as técnicas para otimizar modelos de grande escala para fine-tuning custo-eficiente em cenários reais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios do fine-tuning de modelos de grande escala.
• Aplicar técnicas de treino distribuído a modelos de grande escala.
• Aproveitar a quantização e o poda de modelos para ganhar eficiência.
• Otimizar a utilização de hardware para tarefas de fine-tuning.
• Implementar modelos ajustados de forma eficaz em ambientes de produção.

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermédio que desejem aproveitar o poder da engenharia de prompts e da aprendizagem few-shot para otimizar o desempenho dos LLMs em aplicações do mundo real.

Ao finalizar esta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os princípios da engenharia de prompts e da aprendizagem few-shot.
• Conceber prompts eficazes para diversas tarefas de PLN.
• Utilizar técnicas few-shot para adaptar LLMs com dados mínimos.
• Otimizar o desempenho dos LLMs para aplicações práticas.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais avançados que pretendam dominar o ajuste fino de modelos multimodais para soluções de IA inovadoras.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura de modelos multimodais como o CLIP e o Flamingo.
• Preparar e pré-processar conjuntos de dados multimodais de forma eficaz.
• Realizar o ajuste fino de modelos multimodais para tarefas específicas.
• Otimizar modelos para aplicações do mundo real e desempenho.

Esta formação ao vivo com instrutor em Almada (online ou presencial) destina-se a investigadores de IA de nível avançado, engenheiros de machine learning e desenvolvedores que pretendem realizar o ajuste fino dos modelos DeepSeek LLM para criar aplicações de IA especializadas, adaptadas a indústrias, domínios ou necessidades de negócio específicas.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e as capacidades dos modelos DeepSeek, incluindo DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de dados e pré-processar dados para ajuste fino.
• Realizar o ajuste fino do DeepSeek LLM para aplicações específicas de domínio.
• Otimizar e implementar modelos ajustados de forma eficiente.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam implementar modelos ajustados de forma fiável e eficiente.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios da implementação de modelos ajustados em produção.
• Containerizar e implementar modelos utilizando ferramentas como Docker e Kubernetes.
• Implementar monitorização e registos (logging) para modelos implementados.
• Otimizar modelos para latência e escalabilidade em cenários do mundo real.

Esta formação ao vivo, com instrutor dedicado, em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais de machine learning de nível avançado que pretendem dominar as técnicas de vanguarda do transfer learning e aplicá-las a problemas complexos do mundo real.

À conclusão desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender conceitos e metodologias avançadas em transfer learning.
• Implementar técnicas de adaptação específicas por domínio para modelos pré-treinados.
• Aplicar a aprendizagem contínua para gerir tarefas e conjuntos de dados em evolução.
• Dominar o ajuste fino multi-tarefa para melhorar o desempenho dos modelos entre diferentes tarefas.

Esta formação ao vivo, conduzida por formador em Almada, abrange o fine-tuning avançado e a gestão de prompts no Vertex AI, ajudando praticantes de nível intermédio e avançado a otimizar modelos Gemini, implementar fluxos de trabalho de avaliação rigorosos e implantar soluções fiáveis de IA generativa para ambientes empresariais reais.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais de machine learning de nível iniciante a intermédio que desejam compreender e aplicar técnicas de transfer learning para melhorar a eficiência e o desempenho em projetos de IA.

Até ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos centrais e os benefícios do transfer learning.
• Explorar modelos pré-treinados populares e as suas aplicações.
• Realizar fine-tuning de modelos pré-treinados para tarefas personalizadas.
• Aplicar transfer learning para resolver problemas do mundo real em PLN e visão computacional.

Esta formação ao vivo, dirigida por instrutores, em Almada (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e profissionais de IA de nível intermédio que desejam implementar estratégias de ajuste fino em grandes modelos, sem a necessidade de recursos computacionais extensos.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da Adaptação de Baixa Rango (LoRA).
• Implementar o LoRA para o ajuste fino eficiente de grandes modelos.
• Otimizar o ajuste fino para ambientes com recursos limitados.
• Avaliar e implementar modelos ajustados com LoRA para aplicações práticas.

Esta formação ao vivo, liderada por instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermédio a avançado que pretendam personalizar modelos pré-treinados para tarefas e conjuntos de dados específicos.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os princípios do ajuste fino e as suas aplicações.
• Preparar conjuntos de dados para o ajuste fino de modelos pré-treinados.
• Realizar o ajuste fino de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) para tarefas de NLP.
• Otimizar o desempenho dos modelos e abordar desafios comuns.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermédio que desejam melhorar os seus projetos de PLN através do ajuste fino efetivo de modelos de linguagem pré-treinados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do ajuste fino para tarefas de PLN.
• Ajustar modelos pré-treinados, como GPT, BERT e T5, para aplicações específicas de PLN.
• Otimizar hiperparâmetros para melhorar o desempenho dos modelos.
• Avaliar e implementar modelos ajustados em cenários do mundo real.