Cursos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) em Maia

Esta formação ao vivo, ministrada por formador, em Maia (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.

Este curso ao vivo, ministrado por instrutores em Maia (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.

Esta formação ao vivo, orientada por instrutor em Maia (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 Maia (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, dirigida por um instrutor, em Maia (online ou presencial), destina-se a analistas de negócios e engenheiros de automação de nível inicial que desejam compreender como utilizar o LangChain e as APIs para automatizar tarefas repetitivas e fluxos de trabalho.

À conclusão desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da integração de APIs com o LangChain.
• Automatizar fluxos de trabalho repetitivos utilizando LangChain e Python.
• Utilizar o LangChain para ligar diversas APIs para processos de negócio eficientes.
• Criar e automatizar fluxos de trabalho personalizados utilizando APIs e as capacidades de automação do LangChain.

Esta formação ao vivo sobre IA Responsável com Mistral em Maia é adaptada para líderes de conformidade e segurança. Dominará técnicas de preservação da privacidade, estratégias de residência de dados e controlos empresariais, como RBAC e SSO, para garantir uma implementação de IA segura e em conformidade.

Esta formação ao vivo, ministrada por um formador em Maia (online ou presencial), dirige-se a planeadores urbanos, administradores municipais e developers de soluções para cidades inteligentes com nível intermédio, que pretendem implementar Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs) em projetos de cidades inteligentes para melhorar a qualidade de vida urbana.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender a aplicação dos SLMs nas cidades inteligentes.
• Integrar SLMs com conjuntos de dados urbanos para otimizar a tomada de decisões.
• Desenvolver estratégias para a implementação de SLMs em sistemas de gestão urbana.
• Avaliar o impacto dos SLMs na planificação urbana e nas soluções para cidades inteligentes.

Esta formação ao vivo do Claude AI em Maia ajuda os profissionais a utilizar a ferramenta para tarefas de análise de dados e BI. Cobre análise exploratória de dados, geração de SQL e design de dashboards através de prompting em linguagem natural, com o objetivo de otimizar os fluxos de trabalho e melhorar a extração de insights a partir de dados empresariais.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutores, em Maia prepara profissionais para conceberem soluções financeiras baseadas em LangGraph. Os participantes aprendem a implementar fluxos de trabalho alinhados com requisitos regulamentares, a integrar padrões de dados e a implantar sistemas com robustos controlos de governança, observabilidade e conformidade.

Esta formação ao vivo sobre Maia 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 um formador em Maia (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermédio que desejam aplicar técnicas de NLP usando Python no Google Colab.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais do processamento de linguagem natural.
• Pré-processar e limpar dados de texto para tarefas de NLP.
• Realizar análise de sentimento utilizando as bibliotecas NLTK e SpaCy.
• Trabalhar com dados de texto no Google Colab para um desenvolvimento escalável e colaborativo.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Maia (online ou presencial), destina-se a tecnólogos educativos, designers instrucionais e desenvolvedores de IA na educação de nível intermédio, que pretendam integrar Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs) em plataformas educativas para aprimorar os processos de ensino e aprendizagem.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos SLMs na tecnologia educativa.
• Conceber experiências de aprendizagem orientadas por IA utilizando SLMs.
• Implementar SLMs em diversos contextos educativos.
• Avaliar a eficácia dos SLMs nos resultados de aprendizagem.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Maia (online ou presencial), destina-se a investigadores, analistas e profissionais do conhecimento de nível intermédio que pretendem aproveitar o Claude AI para processar grandes volumes de dados, sintetizar informações e automatizar tarefas de investigação.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Utilizar o Claude AI para revisões de literatura e síntese de pesquisa.
• Resumir relatórios, artigos de investigação e documentos de longa extensão.
• Extrair insights e tendências-chave de dados estruturados e não estruturados.
• Integrar o Claude AI nos fluxos de trabalho de pesquisa e gestão de conhecimento.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Maia (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.

Este curso ao vivo, online ou presencial, em Maia acompanha engenheiros de nível intermédio na construção de fluxos de trabalho LLM dinâmicos com LangGraph. Aprenda a conceber grafos com estado, implementar lógica de ramificação e integrar recuperação de dados, APIs e memória para aplicações robustas e conscientes do contexto.

Esta formação ao vivo, lecionada por um instrutor, em Maia (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, conduzida por um instrutor, em Maia (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermédio que desejam melhorar os seus projetos de PLN através do ajuste fino efetivo de modelos de linguagem pré-treinados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do ajuste fino para tarefas de PLN.
• Ajustar modelos pré-treinados, como GPT, BERT e T5, para aplicações específicas de PLN.
• Otimizar hiperparâmetros para melhorar o desempenho dos modelos.
• Avaliar e implementar modelos ajustados em cenários do mundo real.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Maia (online ou presencial), destina-se a profissionais empresariais iniciantes, equipas de apoio ao cliente e entusiastas de tecnologia que desejam compreender os fundamentos da Claude AI e explorá-la em aplicações empresariais.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender as capacidades e casos de utilização da Claude AI.
• Configurar e interagir com a Claude AI de forma eficaz.
• Automatizar fluxos de trabalho empresariais com IA conversacional.
• Reforçar o envolvimento e o apoio ao cliente através de soluções baseadas em IA.

Este curso de Fundamentos do LangGraph, conduzido por um instrutor, em Maia prepara os desenvolvedores para construir aplicações de LLM baseadas em grafos. Aprenda conceitos centrais como nós e arestas, gestão de estado e lógica de ramificação. Integre ferramentas, recuperação de informação e APIs externas, e teste e implante fluxos de trabalho fiáveis através de laboratórios práticos.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Maia (online ou presencial), destina-se a profissionais iniciantes que desejam instalar, configurar e utilizar o Ollama para executar modelos de IA nos seus computadores locais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do Ollama e as suas funcionalidades.
• Configurar o Ollama para a execução de modelos de IA locais.
• Implementar e interagir com LLMs através do Ollama.
• Otimizar o desempenho e a utilização de recursos para cargas de trabalho de IA.
• Explorar casos de utilização para a implementação de IA local em diversos setores.

Este curso fornece formação em tecnologia de Inteligência Artificial em Maia, abrangendo análise de dados, aprendizagem por máquina distribuída e processamento de linguagem natural, com o objetivo de ajudar os desenvolvedores a construir sistemas inteligentes de grande escala. O conteúdo explora em profundidade métodos práticos do Spark MLlib, motores de recomendação, análise semântica com Word2Vec e arquiteturas RNN-LSTM, apoiando os profissionais a transformar dados brutos em pipelines de decisão automatizada, prontos para serem implementados em ambientes de produção, elevando globalmente a capacidade central de construção de sistemas inteligentes

Os agentes de navegador conseguem ler páginas web, comparar fornecedores e preencher formulários em nome do utilizador. Este curso de um dia aborda o ChatGPT Agent e o Atlas, o Claude no Chrome e o Perplexity Comet, as tarefas adequadas e os riscos, como instruções ocultas em páginas web. Os participantes delegam duas tarefas, verificam os resultados e definem regras para a equipa.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Maia destina-se a: Utilizadores especializados, assistentes e investigadores que pretendem delegar trabalho recorrente em páginas web e em aplicações web a agentes de IA.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender como os agentes de navegador leem páginas, clicam e preenchem formulários
• Classificar o ChatGPT Agent e o Atlas, o Claude no Chrome e o Perplexity Comet
• Selecionar tarefas adequadas, como investigação, comparações e trabalho em formulários
• Formular atribuições com objetivos, limites e pontos de aprovação
• Reconhecer e limitar riscos, como instruções ocultas em páginas web
• Definir regras de utilização para a equipa

Formato do Curso

• Duração: 1 dia (7 horas)
• Formação interativa com instrutor, discussões e exercícios práticos nos casos de uso próprios dos participantes
• Resultado, Dia 1: Cada participante delegou duas tarefas a um agente de navegador, verificou os resultados e definiu regras de utilização para a equipa.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organização.

Esta formação ao vivo, conduzida por um formador, em Maia, destina-se a developers e leads técnicos de nível intermédio a avançado que desejem configurar e escalar o Claude Code para um uso fiável em equipa.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Estruturar ficheiros CLAUDE.md, definições e permissões para repositórios e equipas
• Criar subagentes personalizados com papéis focados e acesso a ferramentas
• Escrever hooks que aplicam automaticamente regras de formatação, testes e segurança
• Empacotar fluxos de trabalho recorrentes como Skills, comandos de barra diagonal e plugins
• Ligar o Claude Code a sistemas externos através de servidores MCP
• Executar o Claude Code de forma não interativa em scripts e pipelines de CI, e rever criticamente a sua saída

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Maia, destina-se a: Equipas que pretendam partilhar conhecimento e métodos de trabalho recorrentes no Claude.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar Projetos Claude com conhecimento de equipa
• Criar Competências reutilizáveis para tarefas recorrentes
• Utilizar Artifacts para documentos, resumos e ferramentas simples
• Implementar métodos de trabalho partilhados na equipa

As Skills transformam uma tarefa recorrente num procedimento reutilizável que o Claude segue da mesma forma, sempre. Este curso demonstra como identificar as tarefas adequadas, criar skills, testá-las e partilhá-las na equipa. Cada participante cria e testa uma skill para uma tarefa real.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Maia, destina-se a: Utilizadores especializados e utilizadores-chave que pretendem tratar de tarefas recorrentes na equipa de forma consistente e com a mesma qualidade, utilizando o Claude.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o que é uma skill e como difere de um projeto, de uma instrução e de um agente
• Identificar tarefas que vale a pena transformar numa skill
• Escrever uma skill com descrição, fluxo de trabalho, exemplos e modelos
• Testar skills em casos reais e melhorá-las
• Distribuir, gerir versões e manter skills na equipa
• Combinar skills com conectores e Cowork

Formato do Curso

• Duração: 1 dia (7 horas)
• Formação interativa com formador, discussão e exercícios práticos sobre os casos de utilização dos próprios participantes
• Resultado, Dia 1: Cada participante dispõe de uma skill testada para uma tarefa recorrente real, partilhada na equipa, e de uma lista de outros candidatos potenciais.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizarmos a agenda.