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 Maia, ou nos centros de treinamento corporativos da NobleProg em Maia.
NobleProg -- Seu provedor local de treinamento
Hotel Central Parque
83, Av. Visc. de Barreiros 83, 4470-151 Maia, Maia, Portugal, 4470-151 Maia
Hotel Central Parque **** está localizado no centro da cidade da Maia, pela sua proximidade do Aeroporto Francisco Sá Carneiro, Zona Industrial da Maia, da Exponor Matosinhos, da estação do metro e das principais auto-estradas, torna-se o local ideal para a sua estadia.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de software de nível iniciante a intermediário e cientistas de dados que desejam implementar LLMs em sistemas de reconhecimento e síntese de fala.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o papel dos LLMs nas tecnologias da 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 fala.
Avaliar e melhorar o desempenho de sistemas de fala usando LLMs.
Manter-se informado sobre as tendências actuais e as direcções futuras das tecnologias da fala.
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Maia (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 Maia (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.
O Mistral AI é uma poderosa família de modelos de IA de código aberto e prontos para uso empresarial, destinados a aplicações de linguagem, multimodal e agentes.
Este treinamento liderado por instrutores (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível intermediário a avançado que desejam construir, implantar e gerenciar agentes de IA usando os modelos Medium 3, Le Chat Enterprise e Devstral do Mistral.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender a arquitetura e as capacidades dos modelos Medium 3, Le Chat Enterprise e Devstral do Mistral.
Projetar e implementar agentes de IA aproveitando os modelos do Mistral para casos de uso empresariais e de desenvolvedores.
Integrar sistemas de codificação, conectores e dados empresariais nos fluxos de trabalho dos agentes.
Otimizar o desempenho, custo e conformidade para agentes impulsionados pelo Mistral.
Formato do Curso
Palestra interativa e discussão.
Muitos exercícios e prática.
Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Claude AI é um sistema de inteligência artificial generativa projetado para auxiliar no raciocínio, geração de conteúdo, recuperação de conhecimento e automação de fluxos de trabalho.
Este treinamento presencial, com instrutor (online ou no local), destina-se a profissionais iniciantes que desejam aplicar o Claude AI em tarefas de suporte ao cliente e operações de serviço.
Após concluir este programa, os participantes serão capazes de:
Utilizar o Claude para acelerar a triagem e classificação de solicitações de suporte.
Criar respostas e resumos para clientes com tom consistente.
Automatizar processos de redação de tickets e recuperação de conhecimento.
Integrar o Claude aos fluxos de trabalho existentes de suporte ao cliente.
Formato do Curso
Aulas guiadas com cenários reais de suporte.
Exercícios práticos baseados em casos de serviços empresariais.
Uso prático do Claude em um ambiente de suporte simulado.
Opções de Personalização do Curso
Se precisar que este curso seja adaptado aos fluxos de trabalho de suporte da sua organização, entre em contato conosco para discutir a personalização.
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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Ollama é uma plataforma para executar modelos de linguagem e multimodais em larga escala localmente.
Este treinamento ao vivo (online ou presencial) liderado por um instrutor é direcionado a engenheiros intermediários a avançados que desejam dimensionar as implantações do Ollama para ambientes de alta produtividade, multiusuário e economicamente eficientes.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar o Ollama para cargas de trabalho multiusuárias e distribuídas.
Otimizar a alocação de recursos GPU e CPU.
Implementar estratégias de dimensionamento automático, batching e redução de latência.
Monitorar e otimizar a infraestrutura para desempenho e eficiência econômica.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Labs práticos de implantação e escalonamento.
Exercícios de otimização prática em ambientes ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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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
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
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.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é destinado a desenvolvedores de IA intermediários e engenheiros de localização que desejam projetar pipelines de tradução automatizados e escaláveis usando tanto modelos proprietários quanto open-source LLMs.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Projetar e implementar fluxos de trabalho de tradução usando frameworks e APIs modernas de LLM.
Integrar modelos open-source e comerciais em sistemas de tradução escaláveis.
Otimizar a qualidade da tradução por meio de ajustes finos, engenharia de prompts e automação.
Implementar infraestrutura de tradução eficiente e em conformidade para ambientes corporativos.
Este treinamento ao vivo e ministrado por um instrutor em Maia (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário que desejam adquirir habilidades práticas no uso da GNL para automatizar a summarização de textos e geração de conteúdo.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios fundamentais da GNL para summarização de texto e geração de conteúdo.
Implementar modelos de GNL para resumir documentos e artigos extensos.
Utilizar modelos de GNL pré-treinados, como o GPT, para criação de conteúdo.
Aplicar técnicas avançadas para ajuste fino de modelos de GNL em tarefas específicas de geração de conteúdo.
LLMs para Compreensão, Refatoração e Documentation é um curso técnico focado na aplicação de grandes modelos linguísticos (LLMs) para melhorar a qualidade do código, reduzir dívida técnica e automatizar tarefas de documentação em equipes de software.
Esta formação presencial ou online, conduzida por instrutor, destina-se a profissionais de software intermediários a avançados que desejam usar LLMs, como GPT, para analisar, refatorar e documentar bases de código complexas ou legadas com maior eficácia.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Usar LLMs para explicar código, dependências e lógica em repositórios desconhecidos.
Identificar e refatorar anti-padrões e melhorar a legibilidade do código.
Gerar automaticamente e manter comentários inline, arquivos README e documentação de API.
Incorporar insights baseados em LLMs nos fluxos de trabalho existentes de CI/CD e revisão.
Formato do Curso
Aula interativa e discussões.
Muitos exercícios e prática.
Implementação prático em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (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 Maia (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário e engenheiros de aprendizado de máquina que desejam criar e aplicar pequenos modelos de linguagem adaptados a domínios específicos, como campos jurídicos, médicos e técnicos.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender a importância e a aplicação de modelos de linguagem específicos do domínio.
Curar e pré-processar conjuntos de dados especializados para treinamento de modelos.
Treinar e ajustar modelos de linguagem para aplicações específicas de domínio.
Avaliar e comparar modelos usando métricas relevantes para o domínio.
Implementar modelos de linguagem específicos de um domínio em cenários reais.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (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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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.
Este treinamento presencial e em tempo real em Maia (online ou nas instalações do cliente) é voltado para desenvolvedores de software e equipes de engenharia que desejam utilizar o Claude Code para acelerar os ciclos de desenvolvimento, melhorar a qualidade do código e automatizar tarefas de programação repetitivas.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de instalar e configurar o Claude Code, editar codebases multi-arquivo com linguagem natural, utilizar modos de aprovação e integrar-se com Git e CI/CD.
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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