Cursos de Large Language Models (LLMs) em Faro

Este treinamento presencial e orientado por instrutor em Faro (online ou no local) é destinado a profissionais de gestão sênior que desejam entender o que são LLMs, explorar seu potencial impacto nas operações empresariais e avaliar usos práticos de ferramentas de IA como ChatGPT, Microsoft Copilot ou Grok para tarefas do mundo real, como criação de conteúdo, resumo de dados e suporte à tomada de decisões.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o que são LLMs e como ferramentas como ChatGPT e Copilot funcionam.
• Utilizar técnicas de prompts para obter resultados práticos e confiáveis de LLMs.
• Avaliar casos reais, como redação de emails, resumo de documentos e automação de produtividade.
• Identificar oportunidades de investimento e aplicações estratégicas para a adoção de IA.

Este treinamento presencial (online ou no local) conduzido por instrutor é destinado a equipes de gestão sênior que desejam entender o valor estratégico dos LLMs e das ferramentas de IA empresarial. Os participantes explorarão como integrar essas ferramentas em fluxos de trabalho de alto nível, redigir prompts melhores e avaliar oportunidades para aumentar a produtividade e o ROI por meio da adoção de IA.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender como os LLMs funcionam e como ferramentas como o ChatGPT e Copilot os aplicam.
• Usar interações baseadas em prompts para automatizar e acelerar tarefas.
• Aplicar ferramentas de IA a cenários reais, como redação de emails, resumos de relatórios e revisão de contratos.
• Avaliar benefícios estratégicos, limitações e considerações de licenciamento para a adoção de LLMs.

Esta formação ao vivo e ministrada por instrutor em Faro (online ou presencial) é direcionada a pesquisadores de IA, cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermediário a avançado que desejam entender, ajustar e implementar os grandes modelos linguísticos da Meta AI para diversas aplicações de processamento de linguagem natural (PLN).

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Entender a arquitetura e o funcionamento dos grandes modelos linguísticos da Meta AI.
• Configurar e ajustar finamente os LLMs da Meta AI para casos de uso específicos.
• Implementar aplicações baseadas em LLM, como resumos de texto, chatbots e análise de sentimentos.
• Otimizar e implantar grandes modelos linguísticos de forma eficiente.

Esta formação ao vivo e ministrada por um instrutor em Faro (online ou presencial) destina-se a profissionais de IA de nível intermédio, analistas de negócios e líderes tecnológicos que desejam compreender os princípios da IA generativa e as aplicações dos LLMs em contextos empresariais. Os participantes aprenderão sobre transformadores, engenharia de prompts e considerações éticas no desenvolvimento destes modelos para soluções do mundo real.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios subjacentes da IA generativa e dos modelos de linguagem de grande escala.
• Implementar e ajustar finamente (fine-tune) LLMs para aplicações empresariais específicas.
• Aplicar técnicas de engenharia de prompts para obter saídas ótimas do modelo.
• Reconhecer considerações éticas e gerir riscos no desenvolvimento de LLMs.

Este treinamento ao vivo, com instrutor, em Faro (online ou presencial), é direcionado a profissionais de IA de nível intermediário, especialistas em ética, cientistas de dados e engenheiros, além de formuladores de políticas e partes interessadas, que desejam compreender e navegar pelo cenário ético dos LLMs.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Identificar questões e desafios éticos associados aos LLMs.
• Aplicar estruturas e princípios éticos à implantação de LLMs.
• Avaliar o impacto social dos LLMs e mitigar riscos potenciais.
• Desenvolver estratégias para o desenvolvimento e o uso responsáveis de IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de PNL de nível intermediário e cientistas de dados, criadores de conteúdo e tradutores e empresas globais que desejam usar LLMs para tradução de idiomas e criação de conteúdo multilíngue.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios de aprendizagem e tradução multilíngue com LLMs.
• Implementar LLMs para traduzir conteúdos entre várias línguas.
• Criar e gerir conjuntos de dados multilingues para treinar LLMs.
• Desenvolver estratégias para manter a consistência e a qualidade da tradução.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a analistas financeiros de nível intermediário, cientistas de dados e profissionais de investimento que desejam alavancar LLMs para análise e previsão do mercado financeiro.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a aplicação de LLMs na análise do mercado financeiro.
• Utilizar os LLMs para processar notícias, relatórios e dados financeiros para obter informações sobre o mercado.
• Desenvolver modelos preditivos para preços de acções, tendências de mercado e indicadores económicos.
• Integrar as percepções do LLM nos processos de tomada de decisões de investimento.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a cientistas e pesquisadores ambientais de nível intermediário, analistas de dados e formuladores de políticas e defensores do meio ambiente que desejam usar LLMs para modelagem e análise ambiental.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a aplicação dos LLMs na ciência ambiental.
• Utilizar os LLMs para analisar e modelar dados ambientais.
• Interpretar os resultados do LLM para avaliações de impacto ambiental.
• Comunicar os resultados de forma eficaz para informar os esforços de política e conservação.

Este treinamento presencial conduzido por um instrutor em Faro (online ou no local) é voltado para desenvolvedores de VR e AR intermediários, designers de jogos e engenheiros de IA que desejam incorporar LLMs às aplicações de VR e AR para criar ambientes mais envolventes e responsivos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos LLMs na criação de experiências imersivas em VR e AR.
• Desenvolver aplicações de VR e AR que utilizem LLMs para diálogos interativos e criação de conteúdo.
• Integrar LLMs com ferramentas de desenvolvimento de VR e AR para melhorar o engajamento do usuário.
• Aplicar as melhores práticas na concepção de narrativas e interações impulsionadas por IA em espaços virtuais.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores de software que desejam aplicar Large Language Models (LLMs) a dados multimodais para aplicativos avançados de IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da aprendizagem multimodal com LLMs.
• Implementar LLMs para processar e analisar dados de texto, imagem e áudio.
• Desenvolver aplicativos que aproveitem os pontos fortes da integração de dados multimodais.
• Avaliar o desempenho de sistemas LLM multimodais.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de segurança cibernética de nível intermediário e cientistas de dados que desejam utilizar LLMs para aprimorar medidas de segurança cibernética e inteligência de ameaças.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos LLMs na segurança cibernética.
• Implementar LLMs para deteção e análise de ameaças.
• Utilizar LLMs para automação e resposta de segurança.
• Integrar LLMs com a infraestrutura de segurança existente.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário e analistas de negócios que desejam utilizar grandes modelos de linguagem (LLMs) para prever tendências e comportamentos em vários setores.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos dos LLMs e seu papel na análise preditiva.
• Implementar LLMs para analisar e prever dados em vários setores.
• Avaliar a eficácia dos modelos preditivos usando LLMs.
• Integrar LLMs com pipelines de processamento de dados existentes.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário que desejam obter uma compreensão abrangente e habilidades práticas em Large Language Models (LLMs) e Reinforcement Learning (RL).

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os componentes e a funcionalidade dos modelos de transformadores.
• Otimizar e afinar os LLMs para tarefas e aplicações específicas.
• Compreender os princípios e metodologias fundamentais da aprendizagem por reforço.
• Aprender como as técnicas de aprendizagem por reforço podem melhorar o desempenho dos LLMs.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a criadores de conteúdo de nível intermediário, profissionais de marketing e tecnólogos educacionais que desejam aproveitar o poder dos LLMs para gerar conteúdo de alta qualidade, diversificado e envolvente em vários domínios.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os recursos dos LLMs e sua aplicação na geração de conteúdo.
• Configurar e usar LLMs para gerar vários tipos de conteúdo.
• Aplicar as melhores práticas para solicitar e ajustar os LLMs para produzir os resultados desejados.
• Avaliar a qualidade dos conteúdos gerados por IA e aperfeiçoá-los para públicos específicos.
• Explorar técnicas avançadas para a criação de conteúdos criativos e multimodais com LLMs.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a educadores, profissionais da EdTech e pesquisadores com diferentes níveis de experiência e conhecimento que desejam aproveitar os LLMs para criar experiências educacionais personalizadas.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e as capacidades dos LLMs.
• Identificar oportunidades de personalização em conteúdo educacional usando LLMs.
• Projetar plataformas de aprendizagem adaptativa que utilizam LLMs para personalização de conteúdo.
• Implementar estratégias orientadas por LLMs para melhorar o envolvimento do aluno e os resultados de aprendizagem.
• Avaliar a eficácia dos LLMs em ambientes educacionais e tomar decisões baseadas em dados para

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Faro (online ou presencial), destina-se a profissionais de ML de nível intermediário e desenvolvedores de IA que desejam realizar ajuste fino e implantar modelos de peso aberto, como LLaMA, Mistral e Qwen, para aplicações comerciais ou internas específicas.

Ao final deste treinamento, 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 usando Hugging Face Transformers e PEFT.
• Avaliar, salvar e implantar modelos ajustados em ambientes seguros.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de software de nível iniciante a intermediário e cientistas de dados que desejam implementar LLMs em sistemas de reconhecimento e síntese de fala.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos LLMs nas tecnologias da fala.
• Implementar LLMs para reconhecimento de fala preciso e síntese de fala com som natural.
• Integrar LLMs com motores de reconhecimento de fala e sintetizadores de fala.
• Avaliar e melhorar o desempenho de sistemas de fala usando LLMs.
• Manter-se informado sobre as tendências actuais e as direcções futuras das tecnologias da fala.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de suporte ao cliente de nível iniciante a intermediário e profissionais de TI que desejam implementar LLMs para criar chatbots de suporte ao cliente responsivos e inteligentes.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos e a arquitetura de Large Language Models (LLMs).
• Projetar e integrar LLMs em sistemas de suporte ao cliente.
• Melhorar a capacidade de resposta e a experiência do utilizador dos chatbots.
• Abordar considerações éticas e garantir a conformidade com as normas do sector.
• Implantar e manter um chatbot baseado em LLM para aplicações no mundo real.

Este treinamento ao vivo e instruído por um especialista em Faro (online ou presencial) direciona-se a cientistas de dados e engenheiros de IA de nível intermediário que desejam realizar ajuste fino em grandes modelos de linguagem de forma mais econômica e eficiente, utilizando métodos como LoRA, Ajuste de Adaptadores e Ajuste de Prefixo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a teoria por trás das abordagens de ajuste fino eficiente em parâmetros.
• Implementar LoRA, Ajuste de Adaptadores e Ajuste de Prefixo usando a biblioteca PEFT do Hugging Face.
• Comparar as compensações entre desempenho e custo dos métodos PEFT versus o ajuste fino completo.
• Implantar e escalar LLMs ajustados com requisitos reduzidos de processamento e armazenamento.

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

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de dados e marketing de nível intermediário que desejam aplicar LLMs para analisar e interpretar o sentimento público de várias fontes de texto, como postagens de mídia social, análises de produtos e feedback do cliente.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da análise de sentimentos e sua aplicação usando LLMs.
• Pré-processar e preparar conjuntos de dados para análise de sentimentos.
• Treinar e ajustar LLMs para refletir com precisão o sentimento no texto.
• Analisar o sentimento em tempo real a partir de redes sociais e outras fontes de texto.
• Integrar os resultados da análise de sentimentos nas estratégias empresariais e nos processos de tomada de decisões.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de software de nível intermediário e escritores técnicos que desejam aproveitar os LLMs para otimizar seu fluxo de trabalho de codificação e criar documentação detalhada e abrangente.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos LLMs na automatização da geração de código e documentação de software.
• Utilizar os LLMs para criar trechos de código e documentação precisos e eficientes.
• Integrar LLMs em seu ciclo de vida de desenvolvimento de software para aumentar a produtividade.
• Manter padrões de documentação de alta qualidade usando ferramentas automatizadas.
• Abordar considerações éticas e melhores práticas para a utilização de IA no desenvolvimento de software.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de negócios de nível intermediário e analistas de dados que desejam aproveitar o poder dos LLMs para extrair insights de negócios.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos e aplicações dos LLMs no contexto da inteligência de negócios.
• Aplicar LLMs para analisar grandes conjuntos de dados e extrair insights significativos.
• Integrar a análise orientada por LLM em processos estratégicos de tomada de decisão de negócios.
• Avaliar as considerações éticas e as melhores práticas para a utilização de LLM nas empresas.
• Antecipar tendências futuras em IA e preparar-se para o cenário em evolução da inteligência empresarial.

Este treinamento presencial e ministrado por instrutor em Faro (online ou no local) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados de nível intermediário a avançado que desejam dominar o LlamaIndex para desenvolver aplicativos inovadores baseados em LLM.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o LlamaIndex para uso com LLMs.
• Indexar e consultar conjuntos de dados personalizados usando o LlamaIndex para melhorar a funcionalidade do LLM.
• Conceber e desenvolver aplicações sofisticadas que utilizem o LlamaIndex e os LLMs.
• Compreender e aplicar as melhores práticas para trabalhar com LLMs e LlamaIndex.
• Navegar pelas considerações éticas envolvidas na implementação de aplicações com LLM.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor (online ou presencial), destina-se a pesquisadores de nível intermediário em IA, profissionais de aprendizado de máquina e cientistas de dados que desejam usar o LlamaIndex para melhorar as capacidades dos modelos de IA, tornando-os mais precisos e confiáveis para diversas aplicações.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e componentes do LlamaIndex.
• Ingestão e estruturação de dados para uso com modelos de linguagem grandes (LLMs).
• Implementar aumento de contexto para melhorar o desempenho dos modelos de IA.
• Integrar o LlamaIndex em sistemas e fluxos de trabalho de IA existentes.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Faro é voltado para profissionais de nível intermediário que desejam aproveitar o poder da engenharia de prompts e aprendizado com poucos exemplos para otimizar o desempenho dos LLMs em aplicações do mundo real.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender os princípios da engenharia de prompts e aprendizado com poucos exemplos.
• Desenvolver prompts eficazes para diversas tarefas de NLP.
• Utilizar técnicas de poucos exemplos para adaptar LLMs com dados mínimos.
• Otimizar o desempenho dos LLMs para aplicações práticas.

Este treinamento guiado pelo instrutor (online ou presencial) é direcionado a engenheiros avançados, especialistas em IA e líderes de localização que desejam implementar sistemas de modelo de linguagem grande (LLM) para tradução automatizada, avaliação de qualidade e governança empresarial.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir pipelines de localização LLM de nível empresarial integrando modelos abertos e proprietários.
• Implementar fluxos de trabalho automatizados e métricas de qualidade para consistência na tradução.
• Estabelecer estruturas de governança e aprovação para produção de conteúdo multilíngue.
• Implantar sistemas de localização baseados em LLM escaláveis e audíveis em ambientes seguros.

IA para SQL é a aplicação da inteligência artificial e modelos de linguagem grandes (LLMs) para automatizar, otimizar e melhorar a forma como as consultas SQL são geradas, executadas e interpretadas em ambientes de dados empresariais.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é direcionado a engenheiros de dados e líderes técnicos de nível intermediário que desejam integrar capacidades de IA em fluxos de trabalho SQL para habilitar consultas baseadas em linguagem natural, otimização inteligente e análise automatizada de dados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Integrar LLMs como GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen e Mistral em ambientes SQL.
• Construir pipelines de natural-language-to-SQL para acesso conversacional aos dados.
• Implementar otimização de consultas e detecção de erros baseadas em IA.
• Projetar fluxos de trabalho AI-SQL seguros, auditáveis e para uso empresarial.

Formato do Curso

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

Opções de Customização do Curso

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

O Vertex AI oferece ferramentas poderosas para criar fluxos de trabalho de LLM multimodais que integram dados de texto, áudio e imagem em um único pipeline. Com suporte a janelas de contexto longo e parâmetros da API Gemini, possibilita aplicações avançadas em planejamento, raciocínio e inteligência intermodal.

Esta formação ao vivo e ministrada por instrutor (online ou presencial) destina-se a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, desenvolver e otimizar fluxos de trabalho de IA multimodal no Vertex AI.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aproveitar os modelos Gemini para entradas e saídas multimodais.
• Implementar fluxos de trabalho de contexto longo para raciocínio complexo.
• Projetar pipelines que integram análise de texto, áudio e imagem.
• Otimizar os parâmetros da API Gemini para desempenho e eficiência de custos.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Laboratórios práticos com fluxos de trabalho multimodais.
• Exercícios baseados em projetos para casos de uso multimodais aplicados.

Opções de Personalização do Curso

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

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é destinado a desenvolvedores de IA intermediários e engenheiros de localização que desejam projetar pipelines de tradução automatizados e escaláveis usando tanto modelos proprietários quanto open-source LLMs.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implementar fluxos de trabalho de tradução usando frameworks e APIs modernas de LLM.
• Integrar modelos open-source e comerciais em sistemas de tradução escaláveis.
• Otimizar a qualidade da tradução por meio de ajustes finos, engenharia de prompts e automação.
• Implementar infraestrutura de tradução eficiente e em conformidade para ambientes corporativos.

Este treinamento presencial, conduzido por instrutores em Faro (online ou no local), é direcionado a desenvolvedores intermediários que desejam aprender como usar a IA generativa com LLMs para várias tarefas e domínios.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Explicar o que é a IA generativa e como ela funciona.
• Descrever a arquitetura do transformador que alimenta os LLMs.
• Usar leis de escala empíricas para otimizar os LLMs para diferentes tarefas e restrições.
• Aplicar ferramentas e métodos de ponta para treinar, ajustar finamente e implantar LLMs.
• Discutir as oportunidades e riscos da IA generativa para a sociedade e os negócios.

Os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e estruturas de agentes autônomos, como AutoGen e CrewAI, estão redefinindo a forma como as equipes de DevOps automatizam tarefas como rastreamento de alterações, geração de testes e triagem de alertas, ao simular colaboração e tomada de decisões semelhantes às humanas.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), é voltado para engenheiros de nível avançado que desejam projetar e implementar fluxos de trabalho de automação de DevOps alimentados por grandes modelos de linguagem (LLMs) e sistemas multiagente.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Integrar agentes baseados em LLMs em fluxos de trabalho de CI/CD para automação inteligente.
• Automatizar a geração de testes, análise de commits e resumos de alterações usando agentes.
• Coordenar múltiplos agentes para triagem de alertas, geração de respostas e fornecimento de recomendações para DevOps.
• Construir fluxos de trabalho seguros e sustentáveis alimentados por agentes, utilizando estruturas de código aberto.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussão.
• Muitos exercícios e exercícios práticos.
• Implementação prática 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 providenciar.

O Postgres é um avançado banco de dados relacional de código aberto que pode servir como base para sistemas alimentados por IA e aplicações de inteligência de dados.

Este treinamento ministrado por instrutor (online ou presencial) é direcionado a profissionais intermediários de banco de dados e desenvolvedores que desejam integrar, gerenciar e otimizar as capacidades de IA diretamente no Postgres.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar extensões do Postgres para cargas de trabalho de IA.
• Implementar embeddings e buscas por similaridade usando o pgvector.
• Integrar LLMs de código aberto e proprietários com o Postgres para insights em tempo real.
• Otimizar o Postgres para lidar com consultas e fluxos de trabalho impulsionados por IA.

Formato do Curso

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

Opções de Customização do Curso

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

Esta formação ao vivo, lecionada por instrutores, em Faro (online ou presencial), destina-se a programadores de IA, arquitetos e gestores de produto de nível intermediário a avançado que desejam identificar e mitigar os riscos associados às aplicações alimentadas por LLM, incluindo injeção de prompts, vazamento de dados e saídas não filtradas, ao mesmo tempo que incorporam controlos de segurança como validação de entrada, supervisão com intervenção humana e direcionadores de saída (output guardrails).

A conclusão desta formação permitirá aos participantes:

• Compreender as vulnerabilidades essenciais dos sistemas baseados em LLM.
• Aplicar princípios de design seguro à arquitetura de aplicações LLM.
• Utilizar ferramentas como Guardrails AI e LangChain para validação, filtragem e segurança.
• Integrar técnicas como sandboxing, avaliação por equipas de ataque (red teaming) e revisão com intervenção humana em pipelines de nível de produção.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Faro (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam personalizar modelos pré-treinados para tarefas e conjuntos de dados específicos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

LLMs para Compreensão, Refatoração e Documentação de Código é um curso técnico focado na aplicação de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) para melhorar a qualidade do código, reduzir a dívida técnica e automatizar tarefas de documentação em equipes de software.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutores (online ou presencial), é destinado a profissionais de software de nível intermediário a avançado que desejam utilizar LLMs, como o GPT, para analisar, refatorar e documentar bases de código complexas ou legadas de maneira mais eficaz.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Utilizar LLMs para explicar código, dependências e lógica em repositórios desconhecidos.
• Identificar e refatorar anti-padrões, melhorando a legibilidade do código.
• Gerar automaticamente e manter comentários inline, arquivos README e documentação de API.
• Integrar insights baseados em LLMs nos fluxos de trabalho existentes de CI/CD e revisão.

Formato do Curso

• Aulas interativas e discussões.
• Muitos exercícios e práticas.
• Implementação prática 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 ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário, desenvolvedores de IA e entusiastas de IA que desejam usar LLMs para executar várias tarefas de PNL e criar conteúdo novo e diversificado para diferentes fins.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Estabelecer um ambiente de desenvolvimento com LLMs e ferramentas essenciais.
• Executar habilmente tarefas de NLU e NLI com LLMs.
• Extrair, inferir e utilizar gráficos de conhecimento de forma eficaz.
• Gerar e gerir diálogos utilizando LLMs para aplicações de conversação.
• Avaliar a qualidade e a diversidade dos conteúdos gerados pelos LLM e pela IA generativa.
• Aplicar princípios éticos, garantindo a equidade e a utilização responsável de LLMs.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (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.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Faro (online ou presencial), direciona-se a engenheiros de observabilidade e SRE que desejam integrar LLMs e IA em seus fluxos de trabalho de monitoramento, alerta e análise de incidentes.

Este treinamento vivo e ministrado por instrutor em Faro (online ou presencial) é direcionado a profissionais de suporte de TI que desejam usar ferramentas de IA e plataformas de automação para simplificar processos de suporte, padronizar respostas e reduzir o esforço de documentação manual.

Este treinamento instruído por um especialista ao vivo em Faro (online ou presencial) destina-se a engenheiros e arquitetos de nível intermediário que desejam utilizar o Tencent Hunyuan para implantar modelos grandes e MoE com menor latência, maior taxa de transferência e melhor controle de custos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de explicar padrões de implantação do Hunyuan em produção, otimizar o desempenho da inferência, implementar estratégias de batching e quantização e planejar operações de disponibilização escaláveis.

Este treinamento presencial ao vivo em Faro (online ou in company) é direcionado a desenvolvedores de nível intermediário, equipes técnicas de produtos e profissionais de IA que desejam utilizar os modelos Hunyuan para criar aplicações multimodais voltadas à geração e entrega de imagens, 3D e vídeo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de: construir fluxos de trabalho baseados em prompts, gerar e revisar ativos multimodais, servir as saídas por meio de aplicativos ou APIs e conectar as capacidades do Hunyuan às pilhas de produtos empresariais.

Os objetivos do curso incluem transformar engenheiros de software e de IA em engenheiros jurídicos — profissionais capazes de construir sistemas de IA para trabalhos jurídicos (eDiscovery, revisão e investigações).

Em dois dias, os participantes constroem a pilha principal completa: ingerir e extrair dados jurídicos reais e complexos, pesquisar e recuperar essas informações, adicionar geração aumentada por recuperação (RAG) com citações, manter os dados privados usando um modelo local e comprovar essa privacidade, executar uma revisão de IA defensável com métricas adequadas para processos judiciais e preparar o resultado para implantação.

Esta formação presencial conduzida por instrutor em Faro (online ou no local) destina-se a profissionais de IA de nível iniciante / intermediário / avançado que desejam usar o MCP para conectar assistentes de IA com ferramentas externas, dados e serviços empresariais.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de: explicar conceitos do MCP, identificar componentes-chave da arquitetura, configurar uma integração básica e aplicar boas práticas de segurança.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Faro (online ou presencial), destina-se a arquitetos empresariais de nível intermediário que desejam utilizar o Protocolo de Contexto do Modelo para projetar plataformas de integração de agentes seguras, escaláveis e governáveis em ambientes corporativos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de: explicar a arquitetura do MCP e padrões empresariais, projetar plataformas de integração seguras, aplicar controles de governança e acesso, e avaliar opções de implantação e dimensionamento.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Faro (online ou presencial), é destinado a desenvolvedores, arquitetos e engenheiros de plataforma de nível intermediário que desejam utilizar o MCP para construir servidores e clientes confiáveis para implantação e operações empresariais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de: explicar a arquitetura do MCP na prática, construir integrações prontas para produção, implantar e monitorar serviços MCP, e aplicar padrões de controle de versões, resiliência e suporte.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Faro (online ou presencial), destina-se a líderes de TI de nível intermediário, profissionais de conformidade, equipes de segurança e arquitetos empresariais que desejam usar princípios de IA soberana e práticas de governança para projetar ambientes de IA que protejam dados sensíveis, atendam aos requisitos de localização e reduzam o vendor lock-in.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de: explicar conceitos de IA soberana, avaliar opções de hospedagem e governança, definir controles para prompts e logs, e criar um roteiro prático de adoção.