Cursos de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) em Faro

Esta formação ao vivo, ministrada por formador, em Faro (online ou presencial), destina-se a profissionais de gestão sénior que pretendam compreender o que são os LLMs, explorar o seu potencial impacto nas operações empresariais e avaliar utilizações práticas de ferramentas de IA, como o ChatGPT, Microsoft Copilot ou Grok, para tarefas do mundo real, como a criação de conteúdo, o resumo de dados e o apoio à tomada de decisões.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

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

Esta formação ao vivo, lecionada por um instrutor, em Faro (online ou presencial), destina-se a equipas de direção sénior que pretendam compreender o valor estratégico dos LLM e das ferramentas de IA empresariais. Os participantes explorarão como integrar estas ferramentas em fluxos de trabalho de alto nível, redigir prompts mais eficazes e avaliar oportunidades de aumento da produtividade e do retorno do investimento (ROI) através da adoção da IA.

À data da conclusão desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o funcionamento dos LLM e a forma como ferramentas como ChatGPT e Copilot os aplicam.
• Utilizar interações baseadas em prompts para automatizar e acelerar tarefas.
• Aplicar ferramentas de IA a cenários reais, como a redação de e-mails, a resumo de relatórios e a revisão de acordos.
• Avaliar os benefícios estratégicos, as limitações e as considerações de licenciamento para a adoção de LLM.

Esta formação ao vivo, lecionada por um instrutor, em Faro (online ou presencial), destina-se a investigadores de IA, cientistas de dados e developers de nível intermédio a avançado que pretendem compreender, ajustar (fine-tuning) e implementar os Large Language Models da Meta AI para diversas aplicações de NLP.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e o funcionamento dos Large Language Models da Meta AI.
• Configurar e realizar fine-tuning de LLMs da Meta AI para casos de utilização específicos.
• Implementar aplicações baseadas em LLMs, como resumo de texto, chatbots e análise de sentimentos.
• Otimizar e implantar (deploy) modelos de linguagem de forma eficiente.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Faro (online ou presencial), destina-se a profissionais de IA de nível intermédio, analistas de negócio e líderes de tecnologia que desejam compreender os princípios da IA generativa e as aplicações de LLMs em contextos empresariais. Os participantes aprenderão sobre transformadores, engenharia de prompts e considerações éticas na implementação destes modelos para soluções do mundo real.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios subjacentes à IA generativa e aos grandes modelos de linguagem.
• Implementar e ajustar (fine-tune) LLMs para aplicações empresariais específicas.
• Aplicar técnicas de engenharia de prompts para obter saídas otimais dos modelos.
• Reconhecer considerações éticas e gerir riscos na implementação de LLMs.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor, em Faro (online ou presencial), destina-se a profissionais de IA, éticos, cientistas de dados, engenheiros e decisores políticos ou partes interessadas de nível intermédio que desejam compreender e navegar pelo panorama ético dos LLMs.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Identificar questões e desafios éticos associados aos LLMs.
• Aplicar quadros e princípios éticos ao despliegue de LLMs.
• Avaliar o impacto social dos LLMs e atenuar riscos potenciais.
• Desenvolver estratégias para um desenvolvimento e utilização responsáveis da IA.

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor, em Faro (online ou presencial), destina-se a praticantes de NLP e cientistas de dados de nível intermédio, criadores de conteúdo e tradutores, bem como a empresas globais que pretendam utilizar LLMs para a tradução de línguas e a criação de conteúdo multilíngue.

No final desta formação, os participantes poderão:

• Compreender os princípios da aprendizagem e da tradução multilíngue com LLMs.
• Implementar LLMs para a tradução de conteúdo entre várias línguas.
• Criar e gerir conjuntos de dados multilíngues para o treino de LLMs.
• Desenvolver estratégias para manter a consistência e a qualidade na tradução.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Faro (online ou presencial), destina-se a analistas financeiros, cientistas de dados e profissionais de investimento de nível intermédio que desejem aproveitar os LLMs para a análise e previsão de mercados financeiros.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a aplicação dos LLMs na análise de mercados financeiros.
• Utilizar LLMs para processar notícias, relatórios e dados financeiros para obter insights de mercado.
• Desenvolver modelos preditivos para preços de ações, tendências de mercado e indicadores económicos.
• Integrar os insights dos LLMs nos processos de tomada de decisão de investimento.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Faro (online ou presencial), destina-se a cientistas ambientais e investigadores de nível intermédio, analistas de dados, formuladores de políticas e ativistas ambientais que desejem utilizar LLMs para a modelação e análise ambiental.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a aplicação de LLMs na ciência ambiental.
• Utilizar LLMs para analisar e modelar dados ambientais.
• Interpretar os resultados dos LLMs para avaliações de impacto ambiental.
• Comunicar eficazmente os achados para informar políticas e esforços de conservação.

Esta formação ao vivo, ministrada por formador, em Faro (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de RV e RA, designers de jogos e engenheiros de IA de nível intermédio que desejem incorporar LLMs em aplicações de RV e RA para criar ambientes mais envolventes e reativos.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos LLMs na criação de experiências de RV e RA imersivas.
• Desenvolver aplicações de RV e RA que utilizem LLMs para diálogos interativos e criação de conteúdo.
• Integrar LLMs com ferramentas de desenvolvimento de RV e RA para aumentar o engajamento do utilizador.
• Aplicar boas práticas para o design de narrativas e interações impulsionadas por IA em espaços virtuais.

Este curso ao vivo, ministrado por instrutores em Faro (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados, engenheiros de machine learning e desenvolvedores de software de nível intermédio que desejam aplicar Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) a dados multimodais para aplicações avançadas de IA.

Após o término deste curso, 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 aplicações que aproveitem as vantagens da integração de dados multimodais.
• Avaliar o desempenho de sistemas de LLMs multimodais.

Este treinamento ao vivo, ministrado por formadores em Faro (online ou presencial), destina-se a profissionais de cibersegurança e cientistas de dados de nível intermédio que desejam utilizar LLMs para reforçar as medidas de segurança e a inteligência de ameaças.

À conclusão deste treinamento, os participantes estarão aptos a:

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

Esta formação ao vivo, com instrutor em Faro (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e analistas de negócio de nível intermédio que desejem utilizar modelos de linguagem de grande escala (LLMs) para prever tendências e comportamentos em diversos setores.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

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

Esta formação ao vivo, ministrada por formador em Faro (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados de nível intermédio que desejam adquirir uma compreensão abrangente e competências práticas tanto em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) como em Aprendizagem por Reforço (RL).

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os componentes e a funcionalidade dos modelos transformer.
• Otimizar e ajustar (fine-tuning) LLMs para tarefas e aplicações específicas.
• Compreender os princípios centrais e as metodologias da aprendizagem por reforço.
• Aprender como as técnicas de aprendizagem por reforço podem melhorar o desempenho dos LLMs.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutores em Faro (online ou presencial), destina-se a criadores de conteúdo, marketers e tecnólogos educativos de nível intermédio que desejam explorar o poder dos LLMs para gerar conteúdo de alta qualidade, diversificado e envolvente em diversos domínios.

No final desta formação, os participantes deverão ser capazes de:

• Compreender as capacidades dos LLMs e a sua aplicação na geração de conteúdo.
• Configurar e utilizar LLMs para gerar vários tipos de conteúdo.
• Aplicar boas práticas de prompting e fine-tuning de LLMs para produzir resultados desejados.
• Avaliar a qualidade do conteúdo gerado por IA e refina-lo para públicos específicos.
• Explorar técnicas avançadas para a geração criativa e multimodal de conteúdo com LLMs.

Esta formação ao vivo, orientada por instrutor em Faro (online ou presencial), destina-se a educadores, profissionais de EdTech e investigadores com diferentes níveis de experiência e competência que desejem aproveitar os LLMs para criar experiências educativas personalizadas.

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

• Compreender a arquitetura e as capacidades dos LLMs.
• Identificar oportunidades de personalização de conteúdos educativos através do uso de LLMs.
• Desenhar plataformas de aprendizagem adaptativa que utilizem LLMs para a personalização de conteúdos.
• Implementar estratégias baseadas em LLMs para melhorar o envolvimento dos alunos e os resultados de aprendizagem.
• Avaliar a eficácia dos LLMs em contextos educativos e tomar decisões baseadas em dados para

Esta formação ao vivo, com instrutor dedicado, em Faro (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, conduzida por instrutor, em Faro (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de software e cientistas de dados, de nível iniciante a intermédio, que desejam implementar LLMs em sistemas de reconhecimento e síntese de fala.

Após o fim desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender o papel dos LLMs nas tecnologias de 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 voz.
• Avaliar e melhorar o desempenho de sistemas de fala utilizando LLMs.
• Mantenham-se informados sobre as tendências atuais e as direções futuras nas tecnologias de fala.

Esta formação ao vivo, dirigida por instrutor, realizada em Faro (online ou presencial), destina-se a profissionais de suporte ao cliente e de TI, de nível iniciante a intermédio, que desejam implementar LLMs para criar chatbots de suporte ao cliente responsivos e inteligentes.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos e a arquitetura dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs).
• Conceber 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 o cumprimento das normas da indústria.
• Implantar e manter um chatbot baseado em LLMs para aplicações do mundo real.

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor, em Faro (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 Faro (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, ministrada por um instrutor em Faro (online ou presencial), destina-se a profissionais de dados e marketing com nível intermédio que pretendam aplicar LLMs para analisar e interpretar o sentimento público a partir de diversas fontes de texto, como publicações em redes sociais, críticas de produtos e feedback de clientes.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da análise de sentimento e a sua aplicação utilizando LLMs.
• Pré-processar e preparar conjuntos de dados para análise de sentimento.
• Treinar e afinar LLMs para refletir com precisão o sentimento presente no texto.
• Analisar o sentimento em tempo real a partir de redes sociais e outras fontes de texto.
• Integrar os resultados da análise de sentimento em estratégias de negócio e processos de tomada de decisão.

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor, em Faro (online ou presencial), destina-se a programadores e redatores técnicos de nível intermédio que pretendam aproveitar os LLMs para otimizar o seu fluxo de trabalho de codificação e criar documentação detalhada e abrangente.

Após o final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos LLMs na automatização da geração de código e da documentação de software.
• Utilizar LLMs para criar fragmentos de código precisos e eficientes, bem como documentação.
• Integrar LLMs no seu ciclo de vida de desenvolvimento de software para melhorar a produtividade.
• Mantendo padrões de documentação de alta qualidade através de ferramentas automatizadas.
• Abordar considerações éticas e melhores práticas para o uso de IA no desenvolvimento de software.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Faro (online ou presencial), destina-se a profissionais de negócios e analistas de dados de nível intermédio que pretendem aproveitar o poder dos LLMs para extrair insights empresariais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

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

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Faro (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados de nível intermédio a avançado que desejam dominar o LlamaIndex para o desenvolvimento de aplicações inovadoras baseadas em LLMs.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e preparar o LlamaIndex para utilização com LLMs.
• Indexar e consultar conjuntos de dados personalizados com o LlamaIndex para melhorar o funcionamento dos LLMs.
• Conceber e desenvolver aplicações sofisticadas que utilizam o LlamaIndex e LLMs.
• Compreender e aplicar as melhores práticas no trabalho com LLMs e LlamaIndex.
• Gerir as considerações éticas envolvidas na implementação de aplicações baseadas em LLMs.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutores, em Faro (online ou presencial), destina-se a investigadores de IA, profissionais de machine learning e cientistas de dados de nível intermédio que pretendem utilizar o LlamaIndex para aprimorar as capacidades dos modelos de IA, tornando-os mais precisos e fiáveis para diversas aplicações.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e componentes do LlamaIndex.
• Ingerir e estruturar dados para utilização com LLMs.
• Implementar o aumento de contexto para melhorar o desempenho dos modelos de IA.
• Integrar o LlamaIndex em sistemas e fluxos de trabalho de IA existentes.

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor, em Faro (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, ministrada por instrutores (online ou presencial), destina-se a engenheiros de nível avançado, especialistas em IA e líderes de localização que pretendam implementar sistemas de modelos de linguagem de grande escala (LLM) para tradução automática, avaliação de qualidade e governação empresarial.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Construir pipelines de localização LLM de nível empresarial que integrem modelos abertos e proprietários.
• Implementar fluxos de trabalho de QA automatizados e métricas de qualidade para garantir a consistência da tradução.
• Estabelecer enquadramentos de governação e aprovação para a produção de conteúdo multilíngue.
• Implementar sistemas de localização baseados em LLM, escaláveis e auditáveis, em ambientes seguros.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Faro capacita os engenheiros de dados com as habilidades para integrar LLMs em ambientes SQL. Os participantes construirão pipelines de linguagem natural, implementarão otimização dirigida por IA e conceberão fluxos de trabalho empresariais seguros para análise de dados automatizada.

Esta formação ao vivo sobre Faro ajuda os praticantes a conceber, construir e otimizar fluxos de trabalho multimodais com LLMs no Vertex AI. Aborda os modelos Gemini, o raciocínio com contexto extenso e pipelines que integram dados de texto, áudio e imagens. Laboratórios práticos garantem uma preparação prática e pronta para o mundo real.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutores (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de IA e engenheiros de localização de nível intermédio que desejam projetar pipelines de tradução escaláveis e automatizados, utilizando tanto LLMs proprietários como de código aberto.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implantar fluxos de trabalho de tradução utilizando frameworks e APIs modernas de LLM.
• Integrar modelos de código aberto e comerciais em sistemas de tradução escaláveis.
• Otimizar a qualidade da tradução através de fine-tuning, engenharia de prompts e automação.
• Implementar infraestruturas de tradução economicamente eficientes e em conformidade para ambientes empresariais.

Esta formação ao vivo, com instrutor <local> (online ou presencial), destina-se a programadores de nível intermédio que desejam aprender a utilizar a IA Generativa com LLMs para diversas tarefas e domínios.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Explicar o que é a IA Generativa e como funciona.
• Descrever a arquitetura Transformer que impulsiona os LLMs.
• Utilizar leis de escalonamento empíricas para otimizar LLMs para diferentes tarefas e restrições.
• Aplicar ferramentas e métodos de ponta para treinar, ajustar (fine-tune) e implementar LLMs.
• Discutir as oportunidades e riscos da IA Generativa para a sociedade e os negócios.

Dominar a integração de IA no Postgres com esta formação ao vivo conduzida por um instrutor em Faro. Aprenda a configurar extensões, implementar incorporações (embeddings) do pgvector e conectar LLMs para insights em tempo real. Otimize consultas e construa sistemas inteligentes num ambiente de laboratório ao vivo e prático.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Faro (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores, arquitetos e gestores de produto de nível intermédio a avançado que pretendam identificar e mitigar riscos associados a aplicações impulsionadas por LLM, incluindo injeção de prompts, fuga de dados e saídas não filtradas, ao mesmo tempo que incorporam controlos de segurança como validação de entrada, supervisão humana no circuito e barreiras de segurança para as saídas.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as vulnerabilidades fundamentais 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, red teaming e revisão humana no circuito em pipelines de produção.

Esta formação ao vivo, liderada por instrutor, em Faro (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, lecionada por um instrutor, em Faro (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados, desenvolvedores de IA e entusiastas da IA de nível intermédio que pretendem utilizar LLMs para executar diversas tarefas de PLN e criar conteúdo inovador e diversificado para diferentes fins.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Estabelecer um ambiente de desenvolvimento com LLMs e ferramentas essenciais.
• Executar com perícia tarefas de NLU e NLI com LLMs.
• Extrair, inferir e utilizar grafos de conhecimento de forma eficaz.
• Gerar e gerir diálogos utilizando LLMs para aplicações conversacionais.
• Avaliar a qualidade e a diversidade do conteúdo gerado por LLMs e IA generativa.
• Aplicar princípios éticos, garantindo a equidade e o uso responsável dos LLMs.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Faro (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de nível iniciante a intermédio que desejam utilizar Modelos de Linguagem de Grande Escala em diversas tarefas de linguagem natural.

No final desta formação, os participantes poderão:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclui um LLM popular.
• Criar um LLM básico e ajustá-lo (fine-tuning) num conjunto de dados personalizado.
• Utilizar LLMs para diferentes tarefas de linguagem natural, como resumo de texto, resposta a perguntas, geração de texto, entre outras.
• Corrigir erros e avaliar LLMs utilizando ferramentas como TensorBoard, PyTorch Lightning e Hugging Face Datasets.

Esta formação ao vivo, com instrutor presente em Faro (online ou presencial), destina-se a engenheiros de observabilidade e SRE que pretendem integrar LLMs e IA nos seus fluxos de trabalho de monitorização, alerta e análise de incidentes.

Esta formação, conduzida por um instrutor e em formato direto em Faro (online ou presencial), destina-se a profissionais de suporte de TI que desejam utilizar ferramentas de IA e plataformas de automação para otimizar os processos de suporte, padronizar respostas e reduzir o esforço de documentação manual.

Esta formação em direto, orientada por instrutores, em Faro (online ou presencial), destina-se a engenheiros e arquitetos de nível intermédio que pretendem utilizar o Tencent Hunyuan para implementar modelos de grande porte e MoE com menor latência, maior taxa de transferência (throughput) e melhor controlo de custos.

À conclusão desta formação, os participantes serão capazes de: explicar padrões de implementação de produção do Hunyuan, otimizar o desempenho da inferência, implementar estratégias de batching e quantização e planear operações de prestação de serviços escaláveis.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Faro (online ou presencial) destina-se a desenvolvedores de nível intermédio, equipas de produtos técnicos e profissionais de IA que desejem utilizar os modelos Hunyuan para criar aplicações multimodais para geração e entrega de imagens, 3D e vídeo.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de: construir fluxos de trabalho baseados em prompts, gerar e rever ativos multimodais, servir outputs através de apps ou APIs e ligar as capacidades do Hunyuan a pilhas de produtos empresariais.

Objetivos do Curso: transformar engenheiros de software / IA em engenheiros jurídicos — as pessoas que podem efetivamente construir IA para trabalho jurídico (eDiscovery, revisão, investigações).

Nos dois dias, os participantes constroem a pilha central completa: ingerir e extrair dados jurídicos reais e desordenados, procurar e recuperar informação, adicionar geração aumentada por recuperação (RAG) com citações, manter a privacidade num modelo local e prová-la, executar uma revisão de IA defensável com métricas prontas para tribunal e empacotar o resultado para implementação.

Esta formação ao vivo, com instrutor presente, em Faro (online ou presencial), destina-se a profissionais de IA de nível inicial \intermédio \avançado que desejam utilizar o MCP para ligar assistentes de IA a ferramentas externas, dados e serviços empresariais.

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

Esta formação ao vivo, orientada por um formador, em Faro (online ou presencial), destina-se a arquitetos empresariais de nível intermédio que pretendam utilizar o Model Context Protocol para conceber plataformas de integração de agentes seguras, escaláveis e governáveis para ambientes empresariais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de: explicar a arquitetura e os padrões empresariais do MCP, conceber plataformas de integração seguras, aplicar governança e controlos de acesso e avaliar opções de implementação e escalabilidade.

Esta formação ao vivo, com formador presente Faro (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores, arquitetos e engenheiros de plataforma de nível intermédio que desejam utilizar o MCP para construir servidores e clientes fiáveis para implantação e operações empresariais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de: explicar a arquitetura MCP na prática, construir integrações prontas para produção, implementar e observar serviços MCP, e aplicar padrões de versionamento, resiliência e suporte.

Esta formação ao vivo, conduzida por um formador em Faro (online ou presencial), destina-se a líderes de TI de nível intermédio, profissionais de conformidade, equipas de segurança e arquitetos empresariais que desejem utilizar os princípios da IA soberana e as práticas de governança para projetar ambientes de IA que protejam dados sensíveis, satisfaçam requisitos de localização e reduzam a dependência de fornecedores.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de: explicar os conceitos de IA soberana, avaliar opções de alojamento e governança, definir controlos para prompts e registos e criar um plano de adoção prático.