Cursos de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) em Curitiba

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam entender o conceito de modelos pré-treinados e aprender como aplicá-los para resolver problemas do mundo real sem construir modelos do zero.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o conceito e os benefícios dos modelos pré-treinados.
• Explore várias arquiteturas de modelo pré-treinadas e seus casos de uso.
• Ajuste fino de um modelo pré-treinado para tarefas específicas.
• Implementar modelos pré-treinados em projetos simples de aprendizado de máquina.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a participantes com diferentes níveis de experiência que desejam aproveitar a plataforma Go ogle AutoML para criar chatbots personalizados para vários aplicativos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do desenvolvimento do chatbot.
• Navegar na Google Cloud Platform e acessar AutoML.
• Prepare dados para treinar modelos de chatbot.
• Treinar e avaliar modelos de chatbot personalizados usando AutoML.
• Implementar e integrar chatbots em várias plataformas e canais.
• Monitorizar e otimizar o desempenho do chatbot ao longo do tempo.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de IA de nível intermediário, engenheiros de aprendizado de máquina e arquitetos de sistema que desejam otimizar modelos de IA para implantação de borda.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os desafios e os requisitos da implantação de modelos de IA em dispositivos de borda.
• Aplique técnicas de compressão de modelo para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos de IA.
• Utilize métodos de quantização para melhorar a eficiência do modelo no hardware de borda.
• Implementar a poda e outras técnicas de otimização para melhorar o desempenho do modelo.
• Implementar modelos de IA optimizados em vários dispositivos de ponta.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e entusiastas de tecnologia que desejam obter habilidades práticas na implantação de modelos de IA em dispositivos de ponta para vários aplicativos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os princípios da Edge AI e seus benefícios.
• Configure e configure o ambiente de computação de borda.
• Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implantação de borda.
• Implementar soluções práticas de IA em dispositivos de borda.
• Avaliar e melhorar o desempenho de modelos implantados na borda.
• Abordar considerações éticas e de segurança em aplicações de IA de ponta.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor, em Curitiba (online ou presencial), é destinada a profissionais avançados que desejam dominar as tecnologias por trás dos sistemas autônomos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implementar modelos de IA para tomada de decisões autônomas.
• Desenvolver algoritmos de controle para navegação autônoma e evitação de obstáculos.
• Garantir segurança e confiabilidade em sistemas autônomos impulsionados por IA.
• Integrar sistemas autônomos com frameworks existentes de robótica e IA.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Curitiba (online ou presencial), é direcionado a profissionais avançados que desejam aprimorar seu conhecimento sobre modelos de aprendizado de máquina, melhorar suas habilidades em otimização de hiperparâmetros e aprender como deployar modelos efetivamente usando Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos avançados de aprendizado de máquina utilizando frameworks populares como Scikit-learn e TensorFlow.
• Otimizar o desempenho do modelo através da otimização de hiperparâmetros.
• Deployar modelos de aprendizado de máquina em aplicações do mundo real usando Google Colab.
• Colaborar e gerenciar projetos de aprendizado de máquina em larga escala no Google Colab.

Este treinamento ao vivo, liderado por um instrutor em Curitiba (online ou presencial), é direcionado a profissionais intermediários que desejam aplicar técnicas de IA para otimizar o gerenciamento de produtividade na fabricação de semicondutores.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Analisar dados de produção para identificar fatores que afetam as taxas de produtividade.
• Implementar algoritmos de IA para aprimorar os processos de gerenciamento de produtividade.
• Otimizar parâmetros de produção para reduzir defeitos e melhorar as taxas de produtividade.
• Integrar o gerenciamento de produtividade impulsionado por IA em fluxos de trabalho existentes de produção.

AI e Machine Learning são tecnologias em rápido desenvolvimento com implicações significativas para a governança de dados e conformidade organizacional.

Esta formação presidida por instrutor (online ou no local) é direcionada a profissionais intermediários de governança, privacidade e conformidade que desejam entender como implementar práticas robustas de governança de informações em ambientes que utilizam IA e aprendizado de máquina.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender conceitos básicos de IA e aprendizado de máquina no contexto de governança de informações.
• Identificar áreas típicas onde AI/ML é implementada em organizações e riscos relacionados à IG.
• Avaliar como a IA/ML interage com os Princípios Data Protection, gestão de registros e qualidade dos dados.
• Aplicar DPIAs, quadros de governança e abordagens de mitigação de riscos a projetos AI/ML.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Exemplos reais e análise de frameworks.
• Atividades em grupo e navegação guiada por documentos.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Esta formação ao vivo e liderada por um instrutor em Curitiba (online ou presencial) é destinada a profissionais intermediários de negócios e IA que desejam aplicar aprendizado de máquina em negócios, previsões e sistemas impulsionados por IA utilizando estudos de caso reais e ferramentas baseadas em Python.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender como o aprendizado de máquina se encaixa na IA e na estratégia empresarial.
• Aplicar técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado a problemas empresariais estruturados.
• Pré-processar e transformar dados para modelagem.
• Utilizar redes neurais para tarefas de classificação e previsão.
• Realizar previsões de vendas utilizando métodos estatísticos e baseados em aprendizado de máquina.
• Implementar agrupamento e mineração de regras de associação para segmentação de clientes e descoberta de padrões.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Curitiba (online ou presencial), é direcionada a profissionais avançados que desejam aplicar técnicas de IA de ponta à automação do design de semicondutores, melhorando eficiência, precisão e inovação no design e verificação de chips.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aplicar técnicas avançadas de IA para otimizar processos de design de semicondutores.
• Integrar modelos de aprendizado de máquina em ferramentas EDA para uma verificação de design melhorada.
• Desenvolver soluções impulsionadas por IA para desafios complexos na fabricação de chips.
• Utilizar redes neurais para melhorar a precisão e velocidade da automação do design.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Curitiba (online ou presencial), é direcionada a profissionais de nível intermediário que desejam entender e aplicar técnicas de IA para otimizar processos de fabricação de semicondutores.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender metodologias de IA para otimização de processos em fabricação de chips.
• Implementar modelos de IA para melhorar a produtividade e reduzir defeitos.
• Analisar dados dos processos para identificar parâmetros-chave para otimização.
• Aplicar técnicas de aprendizado de máquina para ajustar finamente os processos de fabricação de semicondutores.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a participantes de nível intermediário que desejam automatizar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, incluindo treinamento de modelo, validação e implantação usando Apache Airflow.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar Apache Airflow para orquestração de fluxo de trabalho de aprendizado de máquina.
• Automatizar tarefas de pré-processamento de dados, treinamento de modelos e validação.
• Integrar o Airflow com estruturas e ferramentas de aprendizado de máquina.
• Implantar modelos de aprendizado de máquina usando pipelines automatizados.
• Monitorar e otimizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina na produção.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor (online ou presencial) em Curitiba, é destinada a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam aplicar algoritmos de aprendizado de máquina eficientemente usando o ambiente Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar pelo Google Colab para projetos de aprendizado de máquina.
• Entender e aplicar diversos algoritmos de aprendizado de máquina.
• Usar bibliotecas como Scikit-learn para analisar e prever dados.
• Implementar modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
• Otimizar e avaliar efetivamente os modelos de aprendizado de máquina.

This instructor-led, live training in Curitiba (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use ML.NET machine learning models to automatically derive projections from executed data analysis for enterprise applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install ML.NET and integrate it into the application development environment.
• Understand the machine learning principles behind ML.NET tools and algorithms.
• Build and train machine learning models to perform predictions with the provided data smartly.
• Evaluate the performance of a machine learning model using the ML.NET metrics.
• Optimize the accuracy of the existing machine learning models based on the ML.NET framework.
• Apply the machine learning concepts of ML.NET to other data science applications.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Curitiba (online ou presencial), é direcionada a profissionais de dados intermediários que desejam aplicar técnicas de aprendizado de máquina a problemas empresariais baseados em dados, incluindo previsão de vendas e modelagem preditiva usando redes neurais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais e os tipos de aprendizado de máquina.
• Aplicar algoritmos-chave para classificação, regressão, agrupamento e análise de associação.
• Realizar análise exploratória de dados e preparação de dados usando Python.
• Utilizar redes neurais para tarefas de modelagem não linear.
• Implementar análises preditivas para previsão empresarial, incluindo dados de vendas.
• Avaliar e otimizar o desempenho do modelo usando técnicas visuais e estatísticas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário a avançado, engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores de aprendizado profundo e especialistas em visão computacional que desejam expandir seus conhecimentos e habilidades em aprendizado profundo para geração de texto para imagem.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender arquiteturas e técnicas avançadas de aprendizado profundo para geração de texto para imagem.
• Implementar modelos complexos e otimizações para síntese de imagens de alta qualidade.
• Otimize o desempenho e a escalabilidade para grandes conjuntos de dados e modelos complexos.
• Ajustar hiperparâmetros para melhor desempenho e generalização do modelo.
• Integrar Stable Diffusion com outras estruturas e ferramentas de aprendizagem profunda

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor em Curitiba (online ou presencial), é direcionada a profissionais de cibersegurança de nível intermediário a avançado que desejam elevar suas habilidades em detecção de ameaças e resposta a incidentes impulsionadas por IA.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implementar algoritmos avançados de IA para detecção de ameaças em tempo real.
• Personalizar modelos de IA para desafios específicos de cibersegurança.
• Desenvolver fluxos de trabalho automatizados para resposta a ameaças.
• Proteger ferramentas de segurança impulsionadas por IA contra ataques adversários.

Esta formação ao vivo e orientada por instrutor em Curitiba (online ou presencial) é destinada a profissionais de nível inicial em cibersegurança que desejam aprender como utilizar IA para melhorar suas capacidades de detecção e resposta a ameaças.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as aplicações de IA na cibersegurança.
• Implementar algoritmos de IA para detecção de ameaças.
• Automatizar a resposta a incidentes com ferramentas de IA.
• Integrar IA em sua infraestrutura atual de cibersegurança.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a analistas de dados de nível iniciante a intermediário e cientistas de dados que desejam usar Weka para executar tarefas de mineração de dados.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Weka.
• Compreender o ambiente e o workbench do Weka.
• Executar tarefas de mineração de dados usando Weka.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a analistas de dados de nível intermediário que desejam aprender como usar RapidMiner para estimar e projetar valores e utilizar ferramentas analíticas para previsão de séries temporais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aprender a aplicar a metodologia CRISP-DM, selecionar algoritmos de aprendizagem automática adequados e melhorar a construção e o desempenho do modelo.
• Utilizar RapidMiner para estimar e projetar valores, e utilizar ferramentas analíticas para a previsão de séries temporais.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores de visão computacional que desejam aproveitar o Stable Diffusion para gerar imagens de alta qualidade para uma variedade de casos de uso.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios de Stable Diffusion e como ele funciona para a geração de imagens.
• Construir e treinar modelos Stable Diffusion para tarefas de geração de imagens.
• Aplicar Stable Diffusion a vários cenários de geração de imagens, como inpainting, outpainting e tradução de imagem para imagem.
• Otimizar o desempenho e a estabilidade dos modelos Stable Diffusion.

O objetivo deste curso é fornecer uma competência básica na aplicação de métodos Machine Learning na prática. Através do uso do Python linguagem de programação e suas várias bibliotecas, e com base em uma série de exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes de Machine Learning, como tomar decisões de modelagem de dados, interpretar as saídas dos algoritmos e validar os resultados.

Nosso objetivo é dar-lhe as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de forma confiável e evitar os problemas comuns das aplicações Data Science.

o objetivo deste curso é fornecer proficiência geral na aplicação de métodos de aprendizado de máquina na prática. Através do uso da linguagem de programação Python e suas várias bibliotecas, e com base em uma infinidade de exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes do aprendizado de máquina, como fazer decisões de modelagem de dados, interpretar o saídas dos algoritmos e validar os resultados.

nosso objetivo é dar a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de aprendizado de máquina com confiança e evitar as armadilhas comuns de aplicações de data Sciences.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar AdaBoost para criar algoritmos de reforço para aprendizado de máquina com Python.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a construir modelos de aprendizado de máquina com AdaBoost.
• Compreender a abordagem de aprendizagem de conjunto e como implementar o reforço adaptativo.
• Aprender a construir modelos AdaBoost para impulsionar algoritmos de aprendizado de máquina em Python.
• Utilizar a afinação de hiperparâmetros para aumentar a precisão e o desempenho dos modelos AdaBoost.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, bem como a pessoas menos técnicas que desejam usar Auto-Keras para automatizar o processo de seleção e otimização de um modelo de aprendizado de máquina.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Automatizar o processo de treinamento de modelos de aprendizado de máquina altamente eficientes.
• Procurar automaticamente os melhores parâmetros para modelos de aprendizagem profunda.
• Crie modelos de aprendizado de máquina altamente precisos.
• Use o poder do aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios do mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a pessoas técnicas com experiência em aprendizado de máquina que desejam otimizar os modelos de aprendizado de máquina usados para detetar padrões complexos em big data.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e avaliar várias ferramentas de código aberto AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etc.)
• Treinar modelos de aprendizagem automática de alta qualidade.
• Resolver eficazmente diferentes tipos de problemas de aprendizagem automática supervisionada.
• Escrever apenas o código necessário para iniciar o processo de aprendizagem automática de máquinas.

Este curso será uma combinação de teoria e trabalho prático com exemplos específicos usados ao longo do evento.

Esta formação presencial ou online em Curitiba oferece uma introdução ao campo da reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Aborda aplicações práticas na estatística, ciência da computação, processamento de sinais, visão computacional, mineração de dados e bioinformática.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aplicar métodos estatísticos fundamentais ao reconhecimento de padrões.
• Usar modelos-chave como redes neurais e métodos de kernel para análise de dados.
• Implementar técnicas avançadas para solução de problemas complexos.
• Aumentar a precisão das previsões combinando diferentes modelos.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e analistas de dados que desejam automatizar, avaliar e gerenciar modelos preditivos usando os recursos de aprendizado de máquina da DataRobot.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Carregar conjuntos de dados em DataRobot para analisar, avaliar e verificar a qualidade dos dados.
• Construir e treinar modelos para identificar variáveis importantes e atingir metas de previsão.
• Interpretar modelos para criar insights valiosos que são úteis na tomada de decisões de negócios.
• Monitorizar e gerir modelos para manter um desempenho de previsão optimizado.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam aplicar técnicas de engenharia de recursos para processar melhor os dados e obter melhores modelos de aprendizado de máquina.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Configurar um ambiente de desenvolvimento ideal, incluindo todos os pacotes Python necessários.
• Obter insights importantes analisando os recursos de um conjunto de dados.
• Otimizar modelos de aprendizado de máquina por meio da adaptação dos próprios dados brutos.
• Limpar e transformar conjuntos de dados em preparação para o aprendizado de máquina.

A aprendizagem automática é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados.

A aprendizagem profunda é um subcampo da aprendizagem automática que utiliza métodos baseados na aprendizagem de representações e estruturas de dados, como as redes neuronais.

A linguagem de programação de alto nível Python é famosa pela sua sintaxe clara e legibilidade do código.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações usando Python à medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizado profundo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais de aprendizagem profunda.
• Aprenda os aplicativos e usos do aprendizado profundo em telecomunicações.
• Use Python, Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações.
• Construir seu próprio modelo de previsão de churn de clientes de aprendizado profundo usando Python.

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 uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, analistas de dados e desenvolvedores que desejam explorar AutoML produtos e recursos para criar e implantar modelos de treinamento de ML personalizados com o mínimo de esforço.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Explorar a linha de produtos AutoML para implementar diferentes serviços para vários tipos de dados.
• Preparar e rotular conjuntos de dados para criar modelos ML personalizados.
• Treinar e gerenciar modelos para produzir modelos de aprendizado de máquina precisos e justos.
• Fazer previsões usando modelos treinados para atender aos objetivos e necessidades de negócios.

Este curso destina-se a pessoas que já têm conhecimentos de ciência de dados e estatística. As explicações apresentadas destinam-se a relembrar aqueles que já estão familiarizados com os conceitos ou a informar aqueles que têm uma formação adequada.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem usando o AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines de aprendizagem automática completos em diversas arquitecturas e ambientes de nuvem.
• Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning em um servidor AWS EC2.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários na AWS.
• Use o EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes na AWS.
• Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
• Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
• Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning na nuvem do Azure.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
• Use o Serviço de Kubernetes do Azure (AKS) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
• Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
• Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
• Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem.
• Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
• Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.

Machine Learning é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. A linguagem de programação Python é famosa pela sua sintaxe clara e legibilidade. Oferece uma excelente coleção de bibliotecas e técnicas bem testadas para o desenvolvimento de aplicações de aprendizagem automática.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real no setor bancário.

Os participantes aprendem primeiro os princípios-chave e, em seguida, colocam seus conhecimentos em prática, construindo seus próprios modelos de aprendizado de máquina e usando-os para concluir uma série de projetos de equipe.

Público-alvo

• Programadores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e muita prática prática

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (online ou no local) é destinado a pessoas técnicas que desejam aprender como implementar uma estratégia de aprendizado de máquina enquanto maximizam o uso de big data.

No final desta formação, os participantes irão

• Compreender a evolução e as tendências do aprendizado de máquina.
• Saber como o aprendizado de máquina está sendo usado em diferentes setores.
• Familiarizar-se com as ferramentas, habilidades e serviços disponíveis para implementar o aprendizado de máquina em uma organização.
• Compreender como o aprendizado de máquina pode ser usado para aprimorar a mineração e a análise de dados.
• Saiba o que é um backend intermediário de dados e como ele está sendo usado pelas empresas.
• Entenda o papel que o big data e os aplicativos inteligentes estão desempenhando em todos os setores.

Este curso de treinamento é para pessoas que gostariam de aplicar Machine Learning em aplicações práticas para sua equipe. O treinamento não vai mergulhar em tecnicidades e girar em torno de conceitos básicos e aplicações comerciais / operacionais do mesmo.

Público-alvo

1. Investidores e empresários de IA
2. Gerentes e Engenheiros cuja empresa está se aventurando no espaço da IA
3. Analistas de Business e Investidores

A aprendizagem automática é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. A linguagem de programação Python é famosa pela sua sintaxe clara e legibilidade. Oferece uma excelente coleção de bibliotecas e técnicas bem testadas para o desenvolvimento de aplicações de aprendizagem automática.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como aplicar técnicas e ferramentas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real no setor financeiro.

Os participantes aprendem primeiro os princípios-chave e, em seguida, colocam seus conhecimentos em prática, construindo seus próprios modelos de aprendizado de máquina e usando-os para concluir uma série de projetos de equipe.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais no aprendizado de máquina
• Aprender as aplicações e usos do aprendizado de máquina em finanças
• Desenvolver sua própria estratégia de negociação algorítmica usando aprendizado de máquina com Python

Público-alvo

• Programadores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam ir além da construção de modelos de ML e otimizar o processo de criação, rastreamento e implantação de modelos de ML.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar MLflow e bibliotecas e estruturas de ML relacionadas.
• Apreciar a importância da rastreabilidade, reprodutibilidade e implantação de um modelo de ML
• Implantar modelos de ML em diferentes nuvens públicas, plataformas ou servidores locais.
• Dimensionar o processo de implementação de ML para acomodar vários utilizadores que colaboram num projeto.
• Criar um registo central para experimentar, reproduzir e implementar modelos de ML.

Este curso de treinamento é para pessoas que gostariam de aplicar técnicas básicas de Machine Learning em aplicações práticas.

Público

Cientistas de dados e estatísticos que têm alguma familiaridade com o aprendizado de máquina e sabem como programar R. A ênfase deste curso é nos aspectos práticos da preparação de dados / modelos, execução, análise post hoc e visualização. O objetivo é fornecer uma introdução prática ao aprendizado de máquina aos participantes interessados em aplicar os métodos no trabalho.

Exemplos específicos do setor são usados para tornar o treinamento relevante para o público.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como usar a pilha de tecnologia iOS Machine Learning (ML) à medida que avançam na criação e implantação de um aplicativo móvel iOS.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Criar um aplicativo móvel capaz de processamento de imagem, análise de texto e reconhecimento de fala
• Modelos de ML Access pré-treinados para integração em iOS aplicações
• Criar um modelo ML personalizado
• Adicionar suporte de voz Siri a iOS aplicações
• Compreender e utilizar estruturas como o coreML, Vision, CoreGraphics e GamePlayKit
• Utilizar linguagens e ferramentas como Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda e Spyder

Público

• Programadores

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar o Go ogle ML Kit para criar modelos de aprendizado de máquina otimizados para processamento em dispositivos móveis.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a desenvolver recursos de aprendizado de máquina para aplicativos móveis.
• Integrar novas tecnologias de aprendizado de máquina em aplicativos Android e iOS usando as APIs ML Kit.
• Melhorar e otimizar as aplicações existentes utilizando o ML Kit SDK para processamento e implementação no dispositivo.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Curitiba (online ou presencial), é direcionada a profissionais de negócios e técnicos de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de aprendizado de máquina para resolver desafios empresariais reais usando estudos de caso práticos e ferramentas hands-on.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender como o aprendizado de máquina se encaixa em sistemas modernos de IA e estratégias empresariais.
• Identificar métodos apropriados de aprendizado de máquina para diferentes problemas de negócios.
• Pré-processar e transformar dados empresariais para tarefas de aprendizado de máquina.
• Aplicar técnicas fundamentais de aprendizado de máquina, como classificação, regressão, agrupamento e previsão de séries temporais.
• Interpretar e avaliar modelos de aprendizado de máquina no contexto da tomada de decisões empresariais.
• Ganhar experiência hands-on através de estudos de caso e aplicar as técnicas aprendidas a cenários práticos.

Este curso introduz métodos de aprendizado de máquina em aplicações robóticas.

É uma visão geral abrangente dos métodos existentes, motivações e principais ideias no contexto da reconhecimento de padrões.

Após um breve background teórico, os participantes realizarão exercícios simples usando software de código aberto (geralmente R) ou qualquer outro software popular.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Curitiba (online ou presencial), é direcionada a analistas de dados intermediários, desenvolvedores ou cientistas de dados aspirantes que desejam aplicar técnicas de aprendizado de máquina no Python para extrair insights, fazer previsões e automatizar decisões baseadas em dados.

No final deste curso, os participantes serão capazes de:

• Compreender e diferenciar os principais paradigmas de aprendizado de máquina.
• Explorar técnicas de pré-processamento de dados e métricas de avaliação de modelos.
• Aplicar algoritmos de aprendizado de máquina para resolver problemas reais com dados.
• Utilizar bibliotecas do Python e Jupyter notebooks para desenvolvimento prático.
• Criar modelos para previsão, classificação, recomendação e agrupamento.

Pattern Matching é uma técnica utilizada para localizar padrões específicos numa imagem. Pode ser utilizada para determinar a existência de caraterísticas específicas numa imagem capturada, por exemplo, a etiqueta esperada num produto defeituoso numa linha de produção ou as dimensões especificadas de um componente. É diferente de "Pattern Recognition" (que reconhece padrões gerais com base em colecções maiores de amostras relacionadas) na medida em que dita especificamente o que estamos à procura e depois diz-nos se o padrão esperado existe ou não.

Formato do curso

• Este curso apresenta as abordagens, tecnologias e algoritmos utilizados no campo da correspondência de padrões, uma vez que se aplica a Machine Vision.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar Random Forest para criar algoritmos de aprendizado de máquina para grandes conjuntos de dados.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a construir modelos de aprendizado de máquina com Random forest.
• Compreender as vantagens de Random Forest e como implementá-lo para resolver problemas de classificação e regressão.
• Aprender a lidar com grandes conjuntos de dados e a interpretar múltiplas árvores de decisão em Random Forest.
• Avaliar e otimizar o desempenho do modelo de aprendizagem automática através da afinação dos hiperparâmetros.

RapidMiner é uma plataforma de software de ciência de dados de fonte aberta para prototipagem e desenvolvimento rápidos de aplicações. Ele inclui um ambiente integrado para preparação de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, mineração de texto e análise preditiva.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como usar o RapidMiner Studio para preparação de dados, aprendizado de máquina e implantação de modelo preditivo.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar RapidMiner
• Preparar e visualizar dados com RapidMiner
• Validar modelos de aprendizado de máquina
• Mashup dados e criar modelos preditivos
• Operacionalizar a análise preditiva em um processo de negócios
• Resolver problemas e otimizar RapidMiner

Público-alvo

• Cientistas de dados
• Engenheiros
• Desenvolvedores

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Nota

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