Cursos de treinamento ao vivo, presenciais ou online, ministrados por instrutores, demonstram, por meio de discussões interativas e prática hands-on, como extrair insights e significado desses dados. Utilizando diferentes linguagens de programação, como Python e R, e bibliotecas de Processamento de Linguagem Natural (NLP), nossos treinamentos combinam conceitos e técnicas de ciência da computação, inteligência artificial e linguística computacional para ajudar os participantes a compreenderem o significado por trás dos dados textuais. Os treinamentos em NLP conduzem os participantes passo a passo pelo processo de avaliação e aplicação dos algoritmos adequados para analisar dados e relatar sua relevância.
O treinamento em NLP está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo presencial". O treinamento ao vivo online (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é realizado por meio de uma área de trabalho remota interativa. O treinamento ao vivo presencial pode ser realizado localmente, nas instalações do cliente em Coimbra, ou nos centros de treinamento corporativos da NobleProg em Coimbra.
NobleProg -- Seu provedor local de treinamento
Hotel Tivoli Coimbra
4, R. João Machado 4, 3000-226 Coimbra, Coimbra, Portugal
Com uma localização ideal para uma pausa na cidade, poderá ainda usufruir de uma região rica em atrações: o centro histórico de Coimbra, a Biblioteca Universitária, o Mosteiro de Santa-Clara-a-Velha e a Sé. A poucos quilómetros, poderá também visitar Conímbriga, uma bem conservada antiga cidade romana. Os clientes mais ativos não poderão deixar de praticar canoagem no rio Mondego e as famílias podem optar pelo peculiar parque temático Portugal dos Pequenitos e, assim, visitar, em pouco tempo, todas as mais emblemáticas cidades e monumentos do país em miniatura.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Coimbra (no local ou remoto) é destinado a profissionais e eticistas de IA de nível intermediário, cientistas e engenheiros de dados e formuladores de políticas e partes interessadas que desejam entender e navegar no cenário ético dos LLMs.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Identificar questões e desafios éticos associados aos LLMs.
Aplicar quadros e princípios éticos à implementação de programas de aprendizagem ao longo da vida.
Avaliar o impacto social dos LLMs e mitigar os riscos potenciais.
Desenvolver estratégias para o desenvolvimento e utilização responsáveis da IA.
Este treinamento presencial conduzido por um instrutor em Coimbra (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 Coimbra (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.
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Coimbra (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 Coimbra (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 Coimbra (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.
Ollama é uma plataforma leve para execução de modelos de linguagem de grande escala localmente.
Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (online ou presencial), destina-se a profissionais de saúde de nível intermediário e equipes de TI que desejam implantar, personalizar e operacionalizar soluções de IA baseadas no Ollama em ambientes clínicos e administrativos.
Ao concluir este treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar o Ollama para uso seguro em ambientes de saúde.
Integrar modelos de linguagem de grande escala (LLMs) locais em fluxos de trabalho clínicos e processos administrativos.
Personalizar modelos para terminologia e tarefas específicas da área da saúde.
Aplicar melhores práticas relacionadas à privacidade, segurança e conformidade regulatória.
Formato do Curso
Aulas interativas e discussões.
Demonstrações práticas e exercícios guiados.
Implementação prática em um ambiente de simulação de saúde isolado (sandbox).
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
O CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) oferece ferramentas poderosas de implantação e otimização para aplicativos de IA em tempo real na visão computacional e PLN, especialmente no hardware Huawei Ascend.
Este treinamento presencial, conduzido por instrutor (online ou presencial), é voltado para profissionais intermediários de IA que desejam construir, implantar e otimizar modelos de visão e linguagem usando o CANN SDK para casos de uso em produção.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implantar e otimizar modelos de CV e PLN usando CANN e AscendCL.
Usar ferramentas do CANN para converter modelos e integrá-los em pipelines ao vivo.
Otimizar o desempenho de inferência para tarefas como detecção, classificação e análise de sentimento.
Construir pipelines de CV/PLN em tempo real para cenários de implantação na borda ou baseada em nuvem.
Formato do Curso
Aula interativa e demonstração.
Laboratório prático com implantação de modelos e perfilamento de desempenho.
Design de pipelines ao vivo usando casos reais de CV e PLN.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Claude AI é um sistema avançado de linguagem e raciocínio que apoia tarefas estruturadas de dados, fluxos de trabalho analíticos e o aprimoramento da inteligência de negócios.
Esta formação presencial, conduzida por instrutor (online ou no local), destina-se a profissionais de nível iniciante a intermediário que desejam utilizar o Claude para acelerar a análise de dados, gerar insights e otimizar processos de BI.
Após concluir esta formação, os participantes serão capazes de:
Aplicar o Claude para realizar análises exploratórias de dados sob demanda.
Gerar consultas SQL, resumos e transformações por meio de prompts em linguagem natural.
Utilizar o Claude para projetar dashboards, KPIs e visualizações analíticas de forma mais eficiente.
Interpretar dados empresariais com maior precisão graças ao raciocínio assistido por IA estruturada.
Formato do Curso
Demonstrações conduzidas por instrutor e discussões orientadas.
Exercícios práticos com conjuntos de dados reais do mundo corporativo.
Aplicação prática do Claude em cenários focados em BI.
Opções de Personalização do Curso
Caso seja necessária uma personalização para alinhar-se às suas ferramentas ou fluxos de trabalho internos de BI, entre em contato para agendar uma versão adaptada deste curso.
Esta formação presencial (online ou no local) é dirigida a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural usando Python em Google Colab.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Entender conceitos fundamentais do processamento de linguagem natural.
Pré-processar e limpar dados de texto para tarefas de PLN.
Realizar análise de sentimentos usando as bibliotecas NLTK e SpaCy.
Trabalhar com dados de texto usando Google Colab para desenvolvimento escalável e colaborativo.
O curso Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation é um treinamento detalhado focado em diagnosticar, testar e medir o comportamento do modelo ao executar implantações locais ou privadas do Ollama.
Este treinamento presencial (online ou no local), ministrado por instrutores, é direcionado a engenheiros de IA avançados, profissionais de ML Ops e praticantes de QA que desejam garantir a confiabilidade, fidelidade e prontidão operacional dos modelos baseados em Ollama em produção.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Realizar um depuramento sistemático de modelos hospedados no Ollama e reproduzir modos de falha confiavelmente.
Projetar e executar pipelines robustos de avaliação com métricas quantitativas e qualitativas.
Implementar observabilidade (logs, rastreamentos, métricas) para monitorar a saúde e o desvio do modelo.
Automatizar testes, validações e verificações de regressão integradas em pipelines CI/CD.
Formato do Curso
Aulas interativas e discussões.
Laboratórios práticos e exercícios de depuração usando implantações Ollama.
Estudos de caso, sessões em grupo para resolução de problemas e workshops de automação.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.
Os modelos Devstral e Mistral são tecnologias de IA de código aberto projetadas para implantação flexível, ajuste fino e integração escalável.
Este treinamento presencial conduzido por um instrutor (online ou no local) é destinado a engenheiros de ML de nível intermediário a avançado, equipes de plataforma e engenheiros de pesquisa que desejam hospedar, ajustar finamente e governar os modelos Mistral e Devstral em ambientes de produção.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar e configurar ambientes auto-hospedados para os modelos Mistral e Devstral.
Aplicar técnicas de ajuste fino para desempenho específico do domínio.
Implementar versionamento, monitoramento e governança do ciclo de vida.
Garantir a segurança, conformidade e uso responsável de modelos de código aberto.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Exercícios práticos em auto-hospedagem e ajuste fino.
Implementação de pipelines de governança e monitoramento em laboratório ao vivo.
Opções de Customização do Curso
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Esta formação presencial ou online (online ou no local) é destinada a profissionais de TI intermediários que desejam implantar pequenos modelos linguísticos diretamente em dispositivos com capacidades de processamento limitadas, abrindo possibilidades para aplicações inovadoras em diversos setores.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os desafios e soluções para a implementação de IA em hardware compacto.
Otimizar e compactar modelos de IA para uma implantação eficiente nos dispositivos.
Utilizar frameworks e ferramentas modernos de IA para a implementação de modelos no dispositivo.
Projetar e desenvolver aplicações de IA em tempo real para dispositivos móveis e IoT.
Avaliar e garantir a segurança e privacidade dos sistemas de IA nos dispositivos.
Este treinamento conduzido por instrutores, ao vivo em Coimbra (online ou presencial), é direcionado para criadores de conteúdo, escritores e profissionais de marketing iniciantes a intermediários que desejam aproveitar o Claude AI para geração, edição e resumo de conteúdo, a fim de aprimorar blogs, relatórios e materiais de marketing.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Usar o Claude AI para brainstorming e expansão de ideias.
Aprimorar a escrita com edição e revisão assistidas por IA.
Gerar resumos para conteúdo longo e relatórios.
Automatizar a criação de cópias de marketing para diferentes plataformas.
Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Coimbra (online ou presencial), é direcionada a profissionais de nível intermediário que desejam aprofundar seu expertise nas técnicas modernas de Compreensão do Linguagem Natural (NLU).
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Implementar técnicas avançadas de NLU para sistemas de IA.
Utilizar modelos de aprendizado profundo para compreensão semântica.
Realizar reconhecimento e classificação de intenção em aplicações complexas.
Utilizar ferramentas de ponta como Hugging Face Transformers para tarefas de NLU.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Coimbra (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 Coimbra (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aprimorar seus projetos de PNL por meio do ajuste fino eficaz de modelos de linguagem pré-treinados.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos do ajuste fino para tarefas de PNL.
Ajustar modelos pré-treinados, como GPT, BERT e T5, para aplicações específicas de PNL.
Otimizar os hiperparâmetros para melhorar o desempenho do modelo.
Avaliar e implementar modelos ajustados em cenários do mundo real.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores de PNL e entusiastas de IA que desejam entender o funcionamento interno dos modelos GPT, explorar os recursos do GPT-3 e GPT-4 e aprender como aproveitar esses modelos para suas tarefas de PNL.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os principais conceitos e princípios por trás dos Transformadores Gerativos Pré-treinados.
Compreender a arquitetura e o processo de treinamento dos modelos GPT.
Utilizar o GPT-3 para tarefas como geração de texto, conclusão e tradução.
Explorar os últimos avanços do GPT-4 e suas possíveis aplicações.
Aplicar os modelos GPT aos seus próprios projectos e tarefas de PNL.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Coimbra (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam aprender o básico do NLG e seu papel na IA e na geração de conteúdo.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais da Geração de Linguagem Natural.
Explore as aplicações do NLG em vários setores.
Aprenda técnicas básicas para gerar texto semelhante ao humano usando AI.
Trabalhe com bibliotecas e modelos Python para gerar texto.
Estima-se que os dados não estruturados representem mais de 90 por cento de todos os dados, muitos dos quais sob a forma de texto. Publicações em blogues, tweets, redes sociais e outras publicações digitais contribuem continuamente para este conjunto crescente de dados.
Este curso ao vivo, ministrado por um instrutor, centra-se na extração de informações e significado destes dados. Utilizando as bibliotecas R Language e Natural Language Processing (NLP), combinamos conceitos e técnicas da ciência da computação, inteligência artificial e linguística computacional para entender algoritmicamente o significado por trás dos dados de texto. As amostras de dados estão disponíveis em vários idiomas, de acordo com os requisitos do cliente.
No final desta formação, os participantes serão capazes de preparar conjuntos de dados (grandes e pequenos) a partir de fontes díspares e, em seguida, aplicar os algoritmos correctos para analisar e comunicar o seu significado.
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, prática prática pesada, testes ocasionais para avaliar a compreensão
Este curso foi criado para administradores, solution architects, executivos de inovação, CTOs, e todos os interessados em aprender e conhecer o panorama geral da inteligência artificial aplicada aos problemas organizacionais.
A IA é um conjunto de tecnologias para a criação de sistemas inteligentes capazes de compreender os dados e as actividades que os rodeiam para tomar "decisões inteligentes". Para os fornecedores Telecom, a criação de aplicações e serviços que utilizem a IA pode abrir a porta a melhores operações e serviços em áreas como a manutenção e a otimização da rede.
Neste curso, examinamos as várias tecnologias que compõem a IA e os conjuntos de competências necessários para as utilizar. Ao longo do curso, examinamos as aplicações específicas da IA no sector Telecom.
Público
Engenheiros de rede
Pessoal de operações de rede
Gerentes técnicos Telecom
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios práticos
Este curso é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam entender e implementar inteligência artificial em seus aplicativos. O foco especial está na análise de dados, inteligência artificial distribuída e processamento de linguagem natural.
ChatBots são programas de computador que simulam automaticamente respostas humanas por meio de interfaces de chat. ChatBots ajudam as organizações a maximizar a eficiência de suas operações, fornecendo opções mais fáceis e rápidas para as interações de seus usuários.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como criar chatbots em Python.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entender os fundamentos da construção de chatbots
Construir, testar, implantar e solucionar problemas de vários chatbots usando Python
Público
Desenvolvedores
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios e muita prática hands-on
Nota
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para combinar.
Esta formação presencial ou online em Coimbra, ministrada por instrutores, é destinada a engenheiros e arquitetos de nível intermediário que desejam utilizar o Tencent Hunyuan para implantar modelos grandes e MoE com menor latência, maior vazão e melhor controle de custos.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de: explicar padrões de implantação em produção do Hunyuan, otimizar o desempenho de inferência, implementar estratégias de agrupamento de solicitações e quantização, e planejar operações escaláveis de atendimento.
Neste treinamento conduzido por instrutor, ao vivo, os participantes aprenderão a usar bibliotecas Python para NLP enquanto criam uma aplicação que processa um conjunto de imagens e gera legendas.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Projetar e codificar DL para NLP usando bibliotecas Python.
Criar código Python que leia uma coleção substancialmente grande de imagens e gere palavras-chave.
Criar código Python que gere legendas a partir das palavras-chave detectadas.
Esta sessão de treinamento presencial explorará técnicas de NLP em conjunto com a aplicação de IA e Robótica nos negócios. Os participantes realizarão exemplos práticos no computador e exercícios de resolução de estudos de caso usando Python
Este treinamento conduzido por um instrutor, realizado online ou presencialmente, é direcionado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar o spaCy para processar volumes muito grandes de texto e encontrar padrões e obter insights.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar o spaCy.
Compreender a abordagem do spaCy para Processamento de Linguagem Natural (PLN).
Extrair padrões e obter insights comerciais de fontes de dados em larga escala.
Integrar a biblioteca spaCy com aplicações web e legadas existentes.
Distribuir o spaCy para ambientes de produção ao vivo para prever comportamentos humanos.
Usar o spaCy para pré-processar texto para Aprendizado Profundo
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, entre em contato conosco para agendar.
Para saber mais sobre spaCy, visite: https://spacy.io/
No contexto de Aprendizado de Máquina em Python, a funcionalidade de Resumo de Texto é capaz de analisar o texto de entrada e gerar um resumo. Essa capacidade está disponível tanto através da linha de comando quanto como uma API/biblioteca em Python. Uma aplicação promissora é a criação rápida de resumos executivos; isso é particularmente útil para organizações que precisam revisar grandes volumes de dados textuais antes de gerar relatórios e apresentações.
Neste treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor, os participantes aprenderão a utilizar Python para criar uma aplicação simples capaz de gerar automaticamente um resumo de texto de entrada.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Utilizar uma ferramenta de linha de comando para resumir textos.
Projetar e desenvolver código de Resumo de Texto utilizando bibliotecas Python.
Avaliar três bibliotecas Python para sumarização: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4 e readless 1.0.17.
Público-alvo
Desenvolvedores
Cientistas de Dados
Formato do curso
Combinação de exposição teórica, discussões, exercícios e prática intensiva orientada a mãos à obra.
TensorFlow™ é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados.
SyntaxNet é um framework de processamento de linguagem natural baseado em redes neurais para TensorFlow.
Word2Vec é usado para aprender representações vetoriais de palavras, chamadas "word embeddings". Word2vec é um modelo preditivo computacionalmente eficiente para aprender essas representações de palavras a partir de texto bruto. Ele vem em duas versões: o modelo Continuous Bag-of-Words (CBOW) e o modelo Skip-Gram (Capítulo 3.1 e 3.2 no trabalho de Mikolov et al.).
Usados em conjunto, SyntaxNet e Word2Vec permitem aos usuários gerar modelos de Embedding Aprendidos a partir de entrada de Linguagem Natural.
Público-alvo
Este curso é destinado a desenvolvedores e engenheiros que pretendem trabalhar com modelos SyntaxNet e Word2Vec em seus gráficos TensorFlow.
Ao concluir este curso, os participantes serão capazes de:
compreender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
realizar tarefas de instalação, configuração de ambiente de produção/arquitetura e configuração
avaliar a qualidade do código, realizar depuração e monitoramento
implementar produções avançadas como treinamento de modelos, incorporação de termos, construção de gráficos e registro
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Curso - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Máquina Traduzida
Gostei muito do final, quando tivemos tempo para brincar com o CHAT GPT. O ambiente não estava configurado da melhor maneira para isso - em vez de uma grande mesa, algumas mesas menores teriam ajudado a formar grupos pequenos e favorecido a brainstorming.
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