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 Oporto, ou nos centros de treinamento corporativos da NobleProg em Oporto.
NobleProg -- Seu provedor local de treinamento
Porto
NobleProg Porto, Av. da Boavista 1466, Porto, portugal, 4100-114
Nosso espaço para eventos está localizado no centro da cidade do Porto, com fácil acesso por transporte público e carro, e diversas opções de estacionamento na área. A região é cercada por uma grande variedade de restaurantes e centros comerciais.
Quer viaje em negócios, lazer ou lazer, o Four Points by Sheraton Matosinhos recebe-o com conforto de quatro estrelas, serviço de excelência e uma localização ideal na cidade. O hotel oferece uma ampla variedade de instalações e serviços, incluindo um business center. A praia de Matosinhos fica a apenas 5 minutos a pé do hotel, perfeita para a prática de surf e outros desportos aquáticos. Sendo uma zona de pesca, os restaurantes locais oferecem-lhe os mais maravilhosos peixes frescos e mariscos para o seu deleite.
Holiday Inn Porto - Gaia
220, Rua Diogo Macedo, 220, Vila Nova de Gaia 4400-107 , Gaia, Portugal
Ideal para visitas de negócios ou lazer ao Porto/Gaia
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 presencial e orientado por instrutor em Oporto (online ou no local) é destinado a profissionais de gestão sênior que desejam entender o que são LLMs, explorar seu potencial impacto nas operações empresariais e avaliar usos práticos de ferramentas de IA como ChatGPT, Microsoft Copilot ou Grok para tarefas do mundo real, como criação de conteúdo, resumo de dados e suporte à tomada de decisões.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o que são LLMs e como ferramentas como ChatGPT e Copilot funcionam.
Utilizar técnicas de prompts para obter resultados práticos e confiáveis de LLMs.
Avaliar casos reais, como redação de emails, resumo de documentos e automação de produtividade.
Identificar oportunidades de investimento e aplicações estratégicas para a adoção de IA.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a cientistas e pesquisadores ambientais de nível intermediário, analistas de dados e formuladores de políticas e defensores do meio ambiente que desejam usar LLMs para modelagem e análise ambiental.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender a aplicação dos LLMs na ciência ambiental.
Utilizar os LLMs para analisar e modelar dados ambientais.
Interpretar os resultados do LLM para avaliações de impacto ambiental.
Comunicar os resultados de forma eficaz para informar os esforços de política e conservação.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a educadores, profissionais da EdTech e pesquisadores com diferentes níveis de experiência e conhecimento que desejam aproveitar os LLMs para criar experiências educacionais personalizadas.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender a arquitetura e as capacidades dos LLMs.
Identificar oportunidades de personalização em conteúdo educacional usando LLMs.
Projetar plataformas de aprendizagem adaptativa que utilizam LLMs para personalização de conteúdo.
Implementar estratégias orientadas por LLMs para melhorar o envolvimento do aluno e os resultados de aprendizagem.
Avaliar a eficácia dos LLMs em ambientes educacionais e tomar decisões baseadas em dados para
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (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.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a profissionais de suporte ao cliente de nível iniciante a intermediário e profissionais de TI que desejam implementar LLMs para criar chatbots de suporte ao cliente responsivos e inteligentes.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos e a arquitetura de Large Language Models (LLMs).
Projetar e integrar LLMs em sistemas de suporte ao cliente.
Melhorar a capacidade de resposta e a experiência do utilizador dos chatbots.
Abordar considerações éticas e garantir a conformidade com as normas do sector.
Implantar e manter um chatbot baseado em LLM para aplicações no mundo real.
Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor (online ou presencial), destina-se a pesquisadores de nível intermediário em IA, profissionais de aprendizado de máquina e cientistas de dados que desejam usar o LlamaIndex para melhorar as capacidades dos modelos de IA, tornando-os mais precisos e confiáveis para diversas aplicações.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios e componentes do LlamaIndex.
Ingestão e estruturação de dados para uso com modelos de linguagem grandes (LLMs).
Implementar aumento de contexto para melhorar o desempenho dos modelos de IA.
Integrar o LlamaIndex em sistemas e fluxos de trabalho de IA existentes.
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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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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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.
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
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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aprofundar sua compreensão dos agentes de conversação e aplicar LangChain a casos de uso do mundo real.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos de LangChain e sua aplicação na construção de agentes de conversação.
Desenvolver e implantar agentes de conversação usando LangChain.
Integrar agentes de conversação com APIs e serviços externos.
Aplicar técnicas de Natural Language Processing (NLP) para melhorar o desempenho de agentes de conversação.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam se especializar em técnicas de aprendizado profundo de ponta para NLU.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender as principais diferenças entre os modelos NLU e NLP.
Aplique técnicas avançadas de aprendizado profundo às tarefas da NLU.
Explore arquiteturas profundas, como transformadores e mecanismos de atenção.
Aproveite as tendências futuras da NLU para criar sistemas sofisticados de IA.
Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Oporto (online ou presencial) é direcionado a desenvolvedores, arquitetos e gerentes de produtos com nível intermediário a avançado de IA que desejam identificar e mitigar riscos associados a aplicações baseadas em LLMs, incluindo injeção de prompt, vazamento de dados e saída não filtrada, enquanto incorporam controles de segurança como validação de entrada, supervisão humana no loop e barreiras de saída.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender as vulnerabilidades principais dos sistemas baseados em LLMs.
Aplicar princípios de design seguro à arquitetura de aplicativos LLM.
Usar ferramentas como Guardrails AI e LangChain para validação, filtragem e segurança.
Incorporar técnicas como sandboxing, red teaming e revisão humana no loop em pipelines de produção.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam implantar, otimizar e integrar LLMs usando Ollama.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar e implantar LLMs usando Ollama.
Otimizar modelos de IA para desempenho e eficiência.
Aproveite a aceleração GPU para melhorar as velocidades de inferência.
Integrar Ollama em fluxos de trabalho e aplicativos.
Monitorizar e manter o desempenho do modelo de IA ao longo do tempo.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (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 Oporto (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.
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/
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Oporto (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam usar Spark NLP, construído em cima de Apache Spark, para desenvolver, implementar e dimensionar modelos e pipelines de processamento de texto em linguagem natural.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a construir pipelines de PNL com Spark NLP.
Compreender os recursos, a arquitetura e os benefícios do uso de Spark NLP.
Utilizar os modelos pré-treinados disponíveis em Spark NLP para implementar o processamento de texto.
Aprender a construir, treinar e escalar modelos de Spark NLP para projectos de nível de produção.
Aplicar classificação, inferência e análise de sentimentos em casos de uso real (dados clínicos, insights sobre o comportamento do cliente, etc.).
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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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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