Cursos de Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionada a engenheiros avançados de manutenção de IA e profissionais MLOps que desejam implementar pipelines robustos de aprendizado contínuo e estratégias eficazes de atualização para modelos finamente ajustados e em uso.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implementar fluxos de trabalho de aprendizado contínuo para modelos em uso.
• Mitigar o esquecimento catastrófico através de treinamento adequado e gerenciamento de memória.
• Automatizar a monitoração e gatilhos de atualização com base no deslocamento do modelo ou nas mudanças nos dados.
• Integrar estratégias de atualização do modelo em pipelines existentes CI/CD e MLOps.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

This instructor-led, live training in Brasil (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.

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

• Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
• Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
• Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
• Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.

This instructor-led, live training in Brasil (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.

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

• Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
• Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
• Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
• Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

This instructor-led, live training in Brasil (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.

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

• Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
• Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
• Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
• Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Brasil (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.

Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionado a desenvolvedores de IA embarcada intermediários e especialistas em computação de borda que desejam ajustar e otimizar modelos leves de IA para implantação em dispositivos com recursos limitados.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Selecionar e adaptar modelos pré-treinados adequados para implantação na borda.
• Aplicar quantização, poda e outras técnicas de compressão para reduzir o tamanho do modelo e a latência.
• Ajustar modelos usando aprendizado por transferência para desempenho específico da tarefa.
• Implantar modelos otimizados em plataformas reais de hardware de borda.

Este treinamento ao vivo e ministrado por um instrutor em Brasil (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.