Cursos de IA Multimodal em Almada

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a investigadores de IA, desenvolvedores e cientistas de dados de nível intermédio a avançado que pretendam aproveitar as capacidades multimodais do DeepSeek para aprendizagem cruzada entre modalidades, automação de IA e tomada de decisão avançada.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implementar a IA multimodal do DeepSeek para aplicações de texto, imagem e áudio.
• Desenvolver soluções de IA que integrem múltiplos tipos de dados para obter insights mais ricos.
• Otimizar e afinar os modelos DeepSeek para aprendizagem cruzada entre modalidades.
• Aplicar técnicas de IA multimodal a casos de uso reais na indústria.

Esta formação ao vivo, orientada por instrutores, em Almada (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de IA, investigadores e engenheiros multimédia de nível intermédio a avançado que desejem construir agentes de IA capazes de compreender e gerar conteúdo multimodal.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Desenvolver agentes de IA que processam e integram dados de texto, imagem e fala.
• Implementar modelos multimodais, como o GPT-4 Vision e o Whisper ASR.
• Otimizar pipelines de IA multimodal para eficiência e precisão.
• Implementar agentes de IA multimodais em aplicações do mundo real.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais de IA avançados que desejam aprimorar as suas competências em prompt engineering para aplicações de IA multimodal.

Ao término desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os fundamentos da IA multimodal e as suas aplicações.
• Conceber e otimizar prompts para a geração de texto, imagens, áudio e vídeo.
• Utilizar APIs de plataformas de IA multimodal, como GPT-4, Gemini e DeepSeek-Vision.
• Desenvolver fluxos de trabalho impulsionados por IA que integrem múltiplos formatos de conteúdo.

Esta formação ao vivo com instrutor em Almada (online ou presencial) destina-se a desenvolvedores de IA avançados, engenheiros de machine learning e investigadores que desejem construir modelos de IA multimodais personalizados utilizando frameworks open-source.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da aprendizagem multimodal e da fusão de dados.
• Implementar modelos multimodais utilizando DeepSeek, OpenAI, Hugging Face e PyTorch.
• Otimizar e afinar modelos para integração de texto, imagens e áudio.
• Implementar modelos de IA multimodais em aplicações do mundo real.

Esta formação presencial, orientada por instrutor, em Almada (online ou no local), destina-se a engenheiros industriais, especialistas em automação e desenvolvedores de IA com nível intermédio a avançado, que desejem aplicar IA multimodal para controlo de qualidade, manutenção preditiva e robótica em fábricas inteligentes.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender o papel da IA multimodal na automação industrial.
• Integrar dados de sensores, reconhecimento de imagens e monitorização em tempo real para fábricas inteligentes.
• Implementar manutenção preditiva utilizando análise de dados orientada por IA.
• Aplicar visão computacional para deteção de defeitos e garantia de qualidade.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Almada (online ou presencial), destina-se a linguistas de nível intermédio, investigadores de IA, desenvolvedores de software e profissionais de negócios que desejem alavancar a IA multimodal para a tradução em tempo real e a compreensão da linguagem.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da IA multimodal para o processamento de linguagem.
• Utilizar modelos de IA para processar e traduzir fala, texto e imagens.
• Implementar a tradução em tempo real utilizando APIs e frameworks baseados em IA.
• Integrar a tradução orientada por IA em aplicações de negócios.
• Analisar as considerações éticas no processamento de linguagem impulsionado por IA.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a designers de produtos, engenheiros de software e profissionais de suporte ao cliente de nível iniciante a intermédio que desejam melhorar assistentes virtuais com IA multimodal.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender como a IA multimodal aprimora os assistentes virtuais.
• Integrar processamento de voz, texto e imagem em assistentes movidos por IA.
• Criar agentes conversacionais interativos com capacidades de voz e visão.
• Utilizar APIs para reconhecimento de fala, NLP e visão computacional.
• Implementar automação movida por IA para suporte ao cliente e interação com utilizadores.

Esta formação presencial, conduzida por um instrutor em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais de saúde, investigadores médicos e desenvolvedores de IA com níveis intermédio a avançado que pretendam aplicar IA multimodal em diagnósticos médicos e aplicações de saúde.

No final desta formação, os participantes poderão:

• Compreender o papel da IA multimodal na saúde moderna.
• Integrar dados médicos estruturados e não estruturados para diagnósticos orientados por IA.
• Aplicar técnicas de IA para analisar imagens médicas e registos eletrónicos de saúde.
• Desenvolver modelos preditivos para diagnóstico de doenças e recomendações de tratamento.
• Implementar processamento de voz e linguagem natural (NLP) para transcrição médica e interação com pacientes.

Esta formação ao vivo sobre Almada 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 formadores em Almada (online ou presencial), destina-se a profissionais de finanças de nível intermédio, analistas de dados, gestores de risco e engenheiros de IA que pretendem aproveitar a IA multimodal para a análise de risco e a deteção de fraude.

No final desta formação, os participantes estarão em condições de:

• Compreender como a IA multimodal é aplicada na gestão de risco financeiro.
• Analisar dados financeiros estruturados e não estruturados para a deteção de fraude.
• Implementar modelos de IA para identificar anomalias e atividades suspeitas.
• Utilizar Processamento de Linguagem Natural (PLN) e visão por computador para a análise de documentos financeiros.
• Implementar modelos de deteção de fraude baseados em IA em sistemas financeiros do mundo real.

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor em Almada (online ou presencial), destina-se a designers de UI/UX, gestores de produto e investigadores de IA, de nível iniciante a intermédio, que desejem melhorar as experiências do utilizador através de interfaces impulsionadas por IA multimodais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da IA multimodal e o seu impacto na interação humano-computador.
• Conceber e prototipar interfaces multimodais utilizando métodos de entrada baseados em IA.
• Implementar tecnologias de reconhecimento de fala, controlo por gestos e rastreamento ocular.
• Avaliar a eficácia e a usabilidade de sistemas multimodais.

Esta formação ao vivo, conduzida por formador, em Almada (online ou presencial), destina-se a criadores de conteúdo, artistas digitais e profissionais de media com nível intermédio, que desejam aprender como a IA multimodal pode ser aplicada a diversas formas de criação de conteúdo.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Utilizar ferramentas de IA para aprimorar a produção musical e audiovisual.
• Gerar arte visual única e designs com IA.
• Criar experiências multimédia interativas.
• Compreender o impacto da IA nas indústrias criativas.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a engenheiros de robótica de nível avançado e investigadores em IA que desejam utilizar a IA Multimodal para integrar diversos dados sensoriais, criando robôs mais autónomos e eficientes, com capacidade para ver, ouvir e tocar.

Ao final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Implementar a sensorização multimodal em sistemas robóticos.
• Desenvolver algoritmos de IA para fusão de sensores e tomada de decisão.
• Criar robôs capazes de executar tarefas complexas em ambientes dinâmicos.
• Abordar desafios no processamento de dados em tempo real e na atuação.

Esta formação ao vivo, com formador em Almada (online ou presencial), destina-se a designers UX/UI e programadores front-end de nível intermédio que desejem utilizar a IA multimodal para projetar e implementar interfaces de utilizador capazes de compreender e processar várias formas de entrada.

No final desta formação, os participantes poderão:

• Projetar interfaces multimodais que melhoram o envolvimento dos utilizadores.
• Integrar o reconhecimento de voz e visual em aplicações web e móveis.
• Aproveitar dados multimodais para criar interfaces de utilizador adaptativas e reativas.
• Compreender as considerações éticas relativas à recolha e ao processamento de dados de utilizadores.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Almada (online ou presencial), destina-se a investigadores de IA, cientistas de dados e engenheiros de machine learning de nível intermédio que pretendem criar sistemas inteligentes capazes de processar e interpretar dados multimodais.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da IA multimodal e as suas aplicações.
• Implementar técnicas de fusão de dados para combinar diferentes tipos de dados.
• Construir e treinar modelos que possam processar informação visual, textual e auditiva.
• Avaliar o desempenho dos sistemas de IA multimodal.
• Abranger questões éticas e de privacidade relacionadas com dados multimodais.