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 Setúbal, ou nos centros de treinamento corporativos da NobleProg em Setúbal.
Situado em pleno centro da cidade, este hotel combina decoração contemporânea com modernidade e conforto, num local belíssimo rodeado de praias e natureza. As principais atrações de Setúbal ficam a uma distância muito curta, possibilitando uma estadia com descanso e diversão.
Este treinamento presencial (online ou no local) conduzido por instrutor é destinado a equipes de gestão sênior que desejam entender o valor estratégico dos LLMs e das ferramentas de IA empresarial. Os participantes explorarão como integrar essas ferramentas em fluxos de trabalho de alto nível, redigir prompts melhores e avaliar oportunidades para aumentar a produtividade e o ROI por meio da adoção de IA.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entender como os LLMs funcionam e como ferramentas como o ChatGPT e Copilot os aplicam.
Usar interações baseadas em prompts para automatizar e acelerar tarefas.
Aplicar ferramentas de IA a cenários reais, como redação de emails, resumos de relatórios e revisão de contratos.
Avaliar benefícios estratégicos, limitações e considerações de licenciamento para a adoção de LLMs.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a profissionais e eticistas de IA de nível intermediário, cientistas e engenheiros de dados e formuladores de políticas e partes interessadas que desejam entender e navegar no cenário ético dos LLMs.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Identificar questões e desafios éticos associados aos LLMs.
Aplicar quadros e princípios éticos à implementação de programas de aprendizagem ao longo da vida.
Avaliar o impacto social dos LLMs e mitigar os riscos potenciais.
Desenvolver estratégias para o desenvolvimento e utilização responsáveis da IA.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a analistas de negócios de nível iniciante e engenheiros de automação que desejam entender como usar LangChain e APIs para automatizar tarefas e fluxos de trabalho repetitivos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos básicos da integração de APIs com LangChain.
Automatizar fluxos de trabalho repetitivos usando LangChain e Python.
Utilizar LangChain para conectar várias APIs para processos de negócios eficientes.
Criar e automatizar fluxos de trabalho personalizados usando APIs e os recursos de automação do LangChain.
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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Ollama é uma plataforma que permite executar e ajustar modelos de linguagem e multimodais localmente.
Este treinamento ao vivo (online ou presencial), conduzido por um instrutor, destina-se a engenheiros ML avançados, pesquisadores de IA e desenvolvedores de produtos que desejam criar e implantar aplicações multimodais com Ollama.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar e executar modelos multimodais com Ollama.
Integrar entradas de texto, imagem e áudio para aplicações do mundo real.
Criar sistemas de compreensão de documentos e QA visual.
Desenvolver agentes multimodais capazes de raciocinar entre modalidades.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Prática hands-on com conjuntos de dados multimodais reais.
Implementação ao vivo de pipelines multimodais usando Ollama.
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.
LangGraph é um framework para construir aplicações LLM stateful e multi-ator como gráficos compostos com estado persistente e controle de execução.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), conduzida por instrutor, destina-se a engenheiros avançados de plataformas AI, DevOps para AI e arquitetos ML que desejam otimizar, depurar, monitorar e operar sistemas LangGraph de produção.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Projeto e otimização de topologias complexas do LangGraph para velocidade, custo e escalabilidade.
Engenharia de confiabilidade com tentativas, timeouts, idempotência e recuperação baseada em checkpoints.
Depurar e rastrear execuções gráficas, inspecionar estado e reproduzir sistematicamente problemas de produção.
Instrumentação de grafos com logs, métricas e rastreamentos, deploy para produção e monitoramento de SLAs e custos.
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
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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (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, ministrado por instrutor em Setúbal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de software e engenheiros de IA de nível intermediário que desejam integrar o Claude AI em suas aplicações, criar chatbots impulsionados por IA e aprimorar a funcionalidade do software com automação baseada em inteligência artificial.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Utilizar a API do Claude AI para integrar IA em aplicações.
Desenvolver chatbots e assistentes virtuais orientados por IA.
Aprimorar aplicações com automação baseada em IA e processamento de linguagem natural (NLP).
Otimize e ajuste finamente modelos do Claude AI para diferentes casos de uso.
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 Setúbal (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 Setúbal (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 Setúbal (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 Setúbal (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.
Esta formação presencial (online ou no local) é destinada a desenvolvedores e engenheiros de software de nível intermediário que desejam construir aplicações com inteligência artificial usando o framework LangChain.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos do LangChain e seus componentes.
Integrar o LangChain com grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-4.
Construir aplicações modulares de IA usando o LangChain.
Solucionar problemas comuns em aplicações do LangChain.
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
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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 formação presencial, conduzida por instrutor em Setúbal (online ou no local), destina-se a desenvolvedores de nível intermediário, equipes de produtos técnicos e profissionais de IA que desejam utilizar modelos Hunyuan para criar aplicações multimodais para geração e entrega de imagem, 3D e vídeo.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de: criar fluxos de trabalho baseados em prompts, gerar e revisar ativos multimodais, servir saídas por meio de aplicações ou APIs e conectar as capacidades do Hunyuan a pilhas de produtos empresariais.
Este curso foi concebido para pessoas interessadas em extrair significado de textos escritos em inglês, embora o conhecimento possa ser aplicado também a outras línguas humanas.
O curso abordará a forma de utilizar texto escrito por humanos, como posts de blogues, tweets, etc...
Por exemplo, um analista pode criar um algoritmo que chegará a uma conclusão automaticamente com base numa fonte de dados extensa.
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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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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