Curso de Cibersegurança Impulsionada por IA: Detecção e Resposta a Ameaças

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), tem como objetivo biólogos que desejam compreender o funcionamento do AlphaFold e utilizar os modelos gerados pelo AlphaFold como guia em seus estudos experimentais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios básicos do AlphaFold.
• Aprender como o AlphaFold funciona.
• Aprender a interpretar as previsões e os resultados do AlphaFold.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Brasil (online ou presencial), tem como público-alvo participantes de diversos níveis de experiência que desejam utilizar a plataforma AutoML do Google para construir chatbots personalizados para diversas aplicações.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Brasil (online ou presencial), abrange os diferentes aspectos da segurança corporativa, desde IA até a segurança de bancos de dados. Ele também inclui uma análise das mais recentes ferramentas, processos e mentalidade necessárias para proteger-se contra ataques.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutores em Brasil (online ou presencial) oferece uma introdução ao campo do reconhecimento de padrões e do aprendizado de máquina. Aborda aplicações práticas em estatística, ciência da computação, processamento de sinais, visão computacional, mineração de dados e bioinformática.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aplicar métodos estatísticos fundamentais ao reconhecimento de padrões.
• Utilizar modelos-chave, como redes neurais e métodos de kernels, para análise de dados.
• Implementar técnicas avançadas para resolver problemas complexos.
• Melhorar a precisão das previsões combinando diferentes modelos.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores, cientistas de dados e profissionais de IA de nível intermediário que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicações de Edge AI.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TensorFlow Lite e seu papel na Edge AI.
• Desenvolver e otimizar modelos de IA usando o TensorFlow Lite.
• Implantar modelos do TensorFlow Lite em diversos dispositivos de borda.
• Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
• Implementar aplicações práticas de Edge AI utilizando o TensorFlow Lite.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de machine learning no Kubernetes.

Ao final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Instalar e configurar o Kubeflow em ambientes locais (on-premise) e em nuvem.
• Construir, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de ML baseados em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines completos de machine learning em arquiteturas diversas e ambientes de nuvem.
• Usar o Kubeflow para criar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Desenvolver workloads de treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e inferência (serving) em múltiplas plataformas.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial) é direcionado a analistas de dados de nível intermediário que desejam aprender como utilizar o RapidMiner para estimar e projetar valores, bem como empregar ferramentas analíticas na previsão de séries temporais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aprender a aplicar a metodologia CRISP-DM, selecionar algoritmos adequados de aprendizado de máquina e aprimorar a construção e o desempenho dos modelos.
• Utilizar o RapidMiner para estimar e projetar valores, além de aproveitar ferramentas analíticas para previsão de séries temporais.