Vitoria, Work Center Corporate - Alexandre Buaiz

300 - 20º andar, Vitoria, Brasil, 29050-545

O Vitoria Center oferece vistas espetaculares de 360 graus de uma das cidades mais importantes do Brasil, incluindo as águas da Baía de Vitória e a histórica Terceira Ponte. Ele está localizado no 20º andar do impressionante edifício de escritórios do Centro de Trabalho, de alto perfil, que apresenta uma arquitetura moderna e bonita, como sua fachada de vidro azul em forma de V instantaneamente reconhecível. O centro fica bem no coração da Enseada do Sua, a área financeira e comercial de Vitória, e fica a uma curta caminhada das melhores atrações comerciais e culturais. Os dois portos de Vitória estão entre os mais importantes do país, exportando ferro e aço entre muitos outros bens, mas a cidade também possui um setor de serviços próspero, praias que atraem turistas e, nos últimos anos, uma crescente indústria de petróleo. Vitória fica a uma hora de avião ao longo da costa atlântica do Rio de Janeiro e São Paulo e o aeroporto da cidade fica a uma curta distância de carro do centro.

Explore nossos cursos

Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs)

 14 Horas
This instructor-led, live training in Espírito Santo (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
  • Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
  • Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
  • Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.
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Safety and Bias Mitigation in Fine-Tuned Models

 14 Horas
This instructor-led, live training in Espírito Santo (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML engineers and AI compliance professionals who wish to identify, evaluate, and reduce safety risks and biases in fine-tuned language models.By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the ethical and regulatory context for safe AI systems.
  • Identify and evaluate common forms of bias in fine-tuned models.
  • Apply bias mitigation techniques during and after training.
  • Design and audit models for safety, transparency, and fairness.
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Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems

 14 Horas
Esta formação ao vivo, liderada por um instrutor, em Espírito Santo (online ou presencial), é direcionada a engenheiros de NLP intermediários e equipes de gestão do conhecimento que desejam ajustar pipelines RAG para melhorar o desempenho em casos de uso como resposta a perguntas, busca empresarial e resumos.No final desta formação, os participantes serão capazes de:
  • Compreender a arquitetura e o fluxo de trabalho dos sistemas RAG.
  • Ajustar componentes recuperador e gerador para dados específicos do domínio.
  • Avaliar o desempenho RAG e aplicar melhorias através das técnicas PEFT.
  • Implantar sistemas RAG otimizados para uso interno ou de produção.
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Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)

 14 Horas
Este treinamento ao vivo e ministrado por um instrutor em Espírito Santo (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário em ML e desenvolvedores de IA que desejam ajustar e implantar modelos open-weight como LLaMA, Mistral e Qwen para aplicações específicas de negócios ou internas.No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender o ecossistema e as diferenças entre modelos de IA open-source.
  • Preparar conjuntos de dados e configurações de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral e Qwen.
  • Executar pipelines de ajuste fino usando Hugging Face Transformers e PEFT.
  • Avaliar, salvar e implantar modelos ajustados em ambientes seguros.
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Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Techniques for LLMs

 14 Horas
Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor em Espírito Santo (online ou presencial), é direcionado a cientistas de dados e engenheiros de IA de nível intermediário que desejam ajustar modelos de linguagem grandes de forma mais econômica e eficiente usando métodos como LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning.No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender a teoria por trás das abordagens de ajuste fino com eficiência paramétrica.
  • Implementar LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning usando Hugging Face PEFT.
  • Comparar as vantagens e desvantagens em termos de desempenho e custo dos métodos PEFT versus o ajuste fino completo.
  • Implantar e escalar modelos de linguagem ajustados com requisitos reduzidos de computação e armazenamento.
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Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA

 14 Horas
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Espírito Santo (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.
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Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

 14 Horas
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Espírito Santo (online ou presencial), é direcionada a engenheiros de aprendizado de máquina avançados e pesquisadores de IA que desejam aplicar RLHF para ajustar modelos grandes de IA com melhor desempenho, segurança e alinhamento.Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
  • Compreender as bases teóricas do RLHF e por que é essencial no desenvolvimento moderno de IA.
  • Implementar modelos de recompensa baseados em feedback humano para orientar processos de aprendizado por reforço.
  • Ajustar modelos grandes de linguagem usando técnicas de RLHF para alinhar as saídas com as preferências humanas.
  • Aplicar as melhores práticas para escalar fluxos de trabalho de RLHF para sistemas de IA de produção.
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Domain-Specific Fine-Tuning for Finance

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam obter habilidades práticas na personalização de modelos de IA para tarefas financeiras críticas. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Entenda os fundamentos do ajuste fino para aplicativos financeiros.
  • Aproveite os modelos pré-treinados para tarefas específicas de domínio em finanças.
  • Aplicar técnicas para deteção de fraude, avaliação de risco e geração de aconselhamento financeiro.
  • Garantir a conformidade com regulamentos financeiros como GDPR e SOX.
  • Implementar a segurança dos dados e práticas éticas de IA em aplicações financeiras.
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Troubleshooting Fine-Tuning Challenges

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam refinar suas habilidades no diagnóstico e solução de desafios de ajuste fino para modelos de aprendizado de máquina. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Diagnosticar problemas como overfitting, underfitting e desequilíbrio de dados.
  • Implementar estratégias para melhorar a convergência do modelo.
  • Otimizar pipelines de ajuste fino para melhor desempenho.
  • Depurar processos de treinamento usando ferramentas e técnicas práticas.
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Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam dominar técnicas para otimizar grandes modelos para um ajuste fino e econômico em cenários do mundo real. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os desafios do ajuste fino de grandes modelos.
  • Aplicar técnicas de treinamento distribuído a grandes modelos.
  • Aproveite a quantização do modelo e a poda para obter eficiência.
  • Otimizar a utilização de hardware para tarefas de ajuste fino.
  • Implantar modelos de ajuste fino de forma eficaz em ambientes de produção.
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Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aproveitar o poder da engenharia rápida e do aprendizado de poucos disparos para otimizar o desempenho do LLM para aplicativos do mundo real. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os princípios da engenharia de prompt e da aprendizagem de poucos disparos.
  • Projetar prompts eficazes para várias tarefas de PNL.
  • Aproveitar as técnicas de poucos disparos para adaptar LLMs com dados mínimos.
  • Otimizar o desempenho do LLM para aplicações práticas.
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Fine-Tuning Multimodal Models

 28 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam dominar o ajuste fino do modelo multimodal para soluções inovadoras de IA. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender a arquitetura de modelos multimodais como CLIP e Flamingo.
  • Prepare e pré-processe conjuntos de dados multimodais de forma eficaz.
  • Ajuste fino de modelos multimodais para tarefas específicas.
  • Otimizar modelos para aplicações e desempenho no mundo real.
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Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de IA de nível avançado, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores que desejam ajustar os modelos LLM DeepSeek para criar aplicativos de IA especializados adaptados a setores, domínios ou necessidades de negócios específicos. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender a arquitetura e os recursos dos modelos DeepSeek, incluindo DeepSeek -R1 e DeepSeek -V3.
  • Preparar conjuntos de dados e pré-processar dados para o ajuste fino.
  • Afinar o DeepSeek LLM para aplicações específicas do domínio.
  • Otimizar e implementar modelos ajustados de forma eficiente.
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Deploying Fine-Tuned Models in Production

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam implantar modelos ajustados de forma confiável e eficiente. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os desafios da implantação de modelos ajustados em produção.
  • Containerizar e implantar modelos usando ferramentas como Docker e Kubernetes.
  • Implementar monitoramento e registro para modelos implantados.
  • Otimizar modelos para latência e escalabilidade em cenários do mundo real.
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Advanced Techniques in Transfer Learning

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de aprendizado de máquina de nível avançado que desejam dominar técnicas de aprendizado de transferência de ponta e aplicá-las a problemas complexos do mundo real. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender conceitos e metodologias avançadas na aprendizagem por transferência.
  • Implementar técnicas de adaptação específicas do domínio para modelos pré-treinados.
  • Aplicar a aprendizagem contínua para gerenciar tarefas e conjuntos de dados em evolução.
  • Dominar o ajuste fino de várias tarefas para melhorar o desempenho do modelo em todas as tarefas.
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Introduction to Transfer Learning

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de aprendizado de máquina de nível iniciante a intermediário que desejam entender e aplicar técnicas de aprendizado de transferência para melhorar a eficiência e o desempenho em projetos de IA. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os principais conceitos e benefícios do aprendizado de transferência.
  • Explore modelos pré-treinados populares e seus aplicativos.
  • Realize o ajuste fino de modelos pré-treinados para tarefas personalizadas.
  • Aplicar o aprendizado de transferência para resolver problemas do mundo real em PNL e visão computacional.
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Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e profissionais de IA que desejam implementar estratégias de ajuste fino para grandes modelos sem a necessidade de recursos computacionais extensos. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os princípios da adaptação de baixo ranqueamento (LoRA).
  • Implementar LoRA para um ajuste fino eficiente de modelos grandes.
  • Otimizar o ajuste fino para ambientes com recursos limitados.
  • Avaliar e implementar modelos ajustados por LoRA para aplicações práticas.
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Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam personalizar modelos pré-treinados para tarefas e conjuntos de dados específicos. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os princípios do ajuste fino e suas aplicações.
  • Preparar conjuntos de dados para o ajuste fino de modelos pré-treinados.
  • Ajuste fino de grandes modelos de linguagem (LLMs) para tarefas de PNL.
  • Otimizar o desempenho do modelo e abordar desafios comuns.
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Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (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.
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Última Atualização:

Próximas Formações Provisórias

Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems

2025-06-05 09:30
14 Horas
Vitoria, Work Center Corporate - Alexandre Buaiz
$ 20883 (On-line)
$ 21283 (Sala de aula)

Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models

2025-06-23 09:30
21 Horas
Vitoria, Work Center Corporate - Alexandre Buaiz
$ 30165 (On-line)
$ 30765 (Sala de aula)

Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)

2025-07-03 09:30
14 Horas
Vitoria, Work Center Corporate - Alexandre Buaiz
$ 20883 (On-line)
$ 21283 (Sala de aula)

Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)

2025-07-17 09:30
14 Horas
Vitoria, Work Center Corporate - Alexandre Buaiz
$ 20883 (On-line)
$ 21283 (Sala de aula)

Introduction to Transfer Learning

2025-07-31 09:30
14 Horas
Vitoria, Work Center Corporate - Alexandre Buaiz
$ 20883 (On-line)
$ 21283 (Sala de aula)

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