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 Faro, ou nos centros de treinamento corporativos da NobleProg em Faro.
NobleProg -- Seu provedor local de treinamento
Hotel Faro & Beach Club
2, Praça Dom Francisco Gomes 2, 8000-168 Faro, Faro, Portugal, 8000-168 Faro
Situado em pleno centro da cidade de Faro, o Hotel Faro oferece uma vista deslumbrante sobre a Ria Formosa e sobre a zona histórica, sendo o local ideal para férias e negócios.
A proximidade ao Aeroporto Internacional de Faro, o acesso privilegiado às melhores praias do Algarve e todos os serviços que possui na sua envolvência, fazem do Hotel Faro a escolha perfeita para a sua estadia.
Este moderno hotel de 4 estrelas dispõe de 90 acolhedores e sofisticados quartos (incluindo 3 suites), um magnífico rooftop com vista panorâmica sobre a cidade, onde estão localizados o restaurante, o bar e uma piscina hidroterapêutica aquecida.
O Hotel Faro dispõe também de garagem, gym & dayspa, 4 salas multifuncionais e um Beach club situado na Ilha de Faro.
Na época balnear, a oferta inclui ainda um serviço diário de transfer para o Beach Club e passeios de barco pela Ria Formosa, considerada uma das 7 maravilhas de Portugal.
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.
Ollama é uma plataforma que permite executar modelos de linguagem e multimodais grandes localmente.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é direcionado a praticantes de nível intermediário que desejam dominar técnicas de engenharia de prompt para otimizar as saídas do Ollama.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Projetar prompts eficazes para diferentes casos de uso.
Aplicar técnicas como preparação (priming) e estruturação em cadeia de pensamento.
Implementar modelos de prompt e estratégias de gerenciamento de contexto.
Construir pipelines de prompting em múltiplas etapas para fluxos de trabalho complexos.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Exercícios práticos com design de prompt.
Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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LangGraph é um framework para construir aplicativos LLM (Modelos de Linguagem Grandes) com estado persistente e controle preciso sobre a execução, como gráficos compostos por múltiplos atores.
Este treinamento liderado por instrutores (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, implementar e operar soluções legais baseadas em LangGraph com os controles necessários de conformidade, rastreabilidade e governança.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Projetar fluxos de trabalho específicos para o setor legal que preservem a auditoria e a conformidade.
Integrar ontologias legais e padrões de documentos no estado do gráfico e no processamento.
Implementar guardrails, aprovações com intervenção humana e caminhos de decisão rastreáveis.
Implantar, monitorar e manter serviços LangGraph em produção com observabilidade e controles de custo.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Muitos exercícios e prática.
Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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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.
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
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Os modelos Mistral são tecnologias de IA de código aberto que agora se estendem a fluxos de trabalho multimodais, suportando tarefas de linguagem e visão para aplicações empresariais e de pesquisa.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para pesquisadores de IA intermediários, engenheiros aplicados e equipes de produtos que desejam construir aplicações multimodais com modelos Mistral, incluindo pipelines de OCR e compreensão de documentos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar e configurar modelos Mistral para tarefas multimodais.
Implementar fluxos de trabalho de OCR e integrá-los com pipelines de PLN.
Projetar aplicações de compreensão de documentos para casos de uso empresarial.
Desenvolver funcionalidades de pesquisa de visão-texto e interfaces assistivas.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Exercícios práticos de codificação.
Implementação em laboratório ao vivo de pipelines multimodais.
Opções de Personalização do Curso
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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.
Modelos de linguagem grandes (LLMs) e estruturas de agentes autônomos como AutoGen e CrewAI estão redefinindo como equipes de DevOps automatizam tarefas, como o rastreamento de mudanças, a geração de testes e o triagem de alertas, ao simular colaboração e tomada de decisões humanóides.
Esta formação presencial ou online, conduzida por instrutor, é voltada para engenheiros avançados que desejam projetar e implementar fluxos de trabalho automatizados em DevOps impulsionados por grandes modelos de linguagem (LLMs) e sistemas multi-agentes.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Integrar agentes baseados em LLMs nos fluxos de trabalho CI/CD para automação inteligente.
Automatizar a geração de testes, análise de commits e sumários de mudanças usando agentes.
Coordenar vários agentes para triagem de alertas, geração de respostas e fornecimento de recomendações em DevOps.
Criar fluxos de trabalho impulsionados por agentes seguros e sustentáveis utilizando frameworks open-source.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Muitos exercícios e prática.
Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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Esta formação ao vivo (online ou presencial) em Faro é direcionada a engenheiros de aprendizado de máquina avançados e pesquisadores de IA que desejam desenvolver soluções de IA eficientes energeticamente com modelos de linguagem pequenos, potentes e amigáveis ao meio ambiente.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender o impacto da IA no consumo de energia e no ambiente.
Aplicar técnicas de compressão e otimização de modelos para reduzir o tamanho e o uso energético dos modelos de IA.
Utilizar hardware e estruturas de software eficientes energeticamente para a implantação de IA.
Implementar melhores práticas para o desenvolvimento sustentável de IA.
Defender e contribuir para práticas sustentáveis na indústria da IA.
Este treinamento presencial conduzido por instrutor em Faro (online ou no local) é voltado para profissionais de nível avançado que desejam implementar fluxos de trabalho impulsionados por IA seguros e eficientes usando o Ollama.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implantar e configurar o Ollama para processamento privado de IA.
Integrar modelos de IA em fluxos de trabalho empresariais seguros.
Otimizar o desempenho da IA enquanto mantém a privacidade dos dados.
Automatizar processos de negócios com capacidades de IA local.
Garantir conformidade com políticas de segurança e governança empresariais.
O Le Chat Enterprise é uma solução privada de ChatOps que oferece capacidades de IA conversacional seguras, personalizáveis e governadas para organizações, com suporte para RBAC, SSO, conectores e integrações de aplicativos empresariais.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para gerentes de produto intermediários, líderes de TI, engenheiros de soluções e equipes de segurança/conformidade que desejam implantar, configurar e governar o Le Chat Enterprise em ambientes empresariais.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar o Le Chat Enterprise para implantações seguras.
Habilitar RBAC, SSO e controles orientados por conformidade.
Integrar o Le Chat com aplicativos empresariais e bancos de dados.
Projetar e implementar playbooks de governança e administração para ChatOps.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Muitos exercícios e prática.
Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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Esta formação ao vivo (presencial ou online), ministrada por instrutor, é voltada para cientistas de dados intermediários, pesquisadores de aprendizado de máquina e IA que desejam criar experiências conversacionais envolventes e eficientes com modelos linguísticos pequenos.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos da IA conversacional e o papel dos modelos linguísticos pequenos (SLMs).
Diseñar e implementar interações centradas no usuário.
Desenvolver e treinar SLMs para aplicações interativas.
Avaliar e melhorar a eficácia da comunicação humano-IA usando métricas adequadas.
Implantar interfaces conversacionais escaláveis e éticas impulsionadas por IA em cenários do mundo real.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aprimorar suas habilidades na geração de texto humano de alta qualidade usando métodos NLG avançados.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender técnicas avançadas para gerar texto em linguagem natural.
Implementar e ajustar modelos baseados em transformadores para NLG.
Otimizar as saídas NLG para fluência, coerência e relevância.
Avaliar a qualidade do texto gerado usando métricas automatizadas e humanas.
LangGraph é um framework para composição de fluxos de trabalho estruturados em grafos que suportam ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlável.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutor, destina-se a engenheiros intermediários e equipes de produtos que desejam combinar a lógica gráfica do LangGraph com os loops de agentes LLM para criar aplicações dinâmicas e sensíveis ao contexto, como agentes de suporte ao cliente, árvores de decisão e sistemas de recuperação de informações.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Projetar fluxos de trabalho baseados em grafos que coordenam agentes LLM, ferramentas e memória.
Implementar roteamento condicional, repetições e alternativas para uma execução robusta.
Integrar recuperação, APIs e saídas estruturadas nos loops de agente.
Avaliar, monitorar e fortalecer o comportamento do agente para confiabilidade e segurança.
Formato da Curso
Aula interativa e discussão facilitada.
Labs guiados e caminhos de código em um ambiente de areia (sandbox).
Exercícios de design baseados em cenários e revisões entre pares.
Opções de Personalização do Curso
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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 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.
LangGraph é um framework para construir aplicações de LLM estruturadas em grafos que suportam planejamento, ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlada.
Este treinamento ao vivo, orientado por instrutor (online ou presencial), é voltado para desenvolvedores iniciantes, engenheiros de prompts e profissionais de dados que desejam projetar e construir fluxos de trabalho confiáveis e multietapas de LLM usando LangGraph.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Explicar conceitos básicos do LangGraph (nós, arestas, estado) e quando utilizá-los.
Criar cadeias de prompts que ramificam, chamam ferramentas e mantêm memória.
Integrar APIs de recuperação e externas em fluxos de trabalho de grafos.
Testar, depurar e avaliar aplicativos LangGraph para confiabilidade e segurança.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão facilitada.
Labs guiados e revisões de código em um ambiente sandbox.
Exercícios baseados em cenários sobre design, teste e avaliação.
Opções de Personalização do Curso
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Mistral Medium 3 é um modelo de linguagem multimodal de alto desempenho, projetado para implantação em ambientes empresariais de grau de produção.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) está voltado para engenheiros AI/ML intermediários a avançados, arquitetos de plataforma e equipes MLOps que desejam implantar, otimizar e garantir a segurança do Mistral Medium 3 para casos de uso empresariais.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implantar o Mistral Medium 3 usando opções de API e auto-hospedagem.
Otimizar o desempenho de inferência e custos.
Implementar casos de uso multimodal com o Mistral Medium 3.
Apliar as melhores práticas de segurança e conformidade para ambientes empresariais.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Muitos exercícios e prática.
Implementação pratica em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização do Curso
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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.
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.
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.
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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Olga - GE HealthCare
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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