Curso de Ajuste Fino com Aprendizado por Reforço a partir de Feedback Humano (RLHF)

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Brasil, aborda o fine-tuning avançado e a gestão de prompts no Vertex AI, auxiliando profissionais de nível intermediário a avançado a otimizar modelos Gemini, implementar fluxos de trabalho de avaliação rigorosos e implantar soluções de IA generativa confiáveis para ambientes corporativos do mundo real.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de machine learning de nível avançado que desejam dominar técnicas de ponta em transferência de aprendizado e aplicá-las a problemas complexos do mundo real.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender conceitos avançados e metodologias em transferência de aprendizado.
• Implementar técnicas de adaptação específica para o domínio em modelos pré-treinados.
• Aplicar aprendizado contínuo para gerenciar tarefas e conjuntos de dados em evolução.
• Dominar o ajuste fino multitarefa para melhorar o desempenho do modelo em diversas tarefas.

Esta formação presencial, ministrada por instrutor em Brasil (online ou in loco), destina-se a profissionais avançados de manutenção de IA e MLOps que desejam implementar pipelines robustos de aprendizado contínuo e estratégias eficazes de atualização para modelos implantados e ajustados.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implementar fluxos de trabalho de aprendizado contínuo para modelos implantados.
• Mitigar o esquecimento catastrófico por meio de treinamento adequado e gerenciamento de memória.
• Automatizar monitoramento e gatilhos de atualização com base na deriva do modelo ou nas alterações nos dados.
• Integrar estratégias de atualização de modelos em pipelines CI/CD e MLOps existentes.

Esta formação presencial, ministrada por instrutor em Brasil (online ou no local), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam implantar modelos ajustados com confiabilidade e eficiência.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios da implantação de modelos ajustados em ambiente de produção.
• Contêinerizar e implantar modelos utilizando ferramentas como Docker e Kubernetes.
• Implementar monitoramento e registro de logs para modelos implantados.
• Otimizar modelos quanto à latência e escalabilidade em cenários do mundo real.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutores, em Brasil (online ou presencial), é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam adquirir habilidades práticas na customização de modelos de IA para tarefas financeiras críticas.

Após a conclusão deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do ajuste fino para aplicações financeiras.
• Explorar modelos pré-treinados para tarefas específicas de domínio nas finanças.
• Aplicar técnicas para detecção de fraudes, avaliação de riscos e geração de aconselhamento financeiro.
• Garantir a conformidade com regulamentações financeiras, como o GDPR e a SOX.
• Implementar práticas de segurança de dados e IA ética em aplicações financeiras.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionada a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam personalizar modelos pré-treinados para tarefas e conjuntos de dados específicos.

Ao final desta formação, 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.
• Realizar ajuste fino em grandes modelos de linguagem (LLMs) para tarefas de PLN.
• Otimizar o desempenho do modelo e abordar desafios comuns.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em <local> (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e profissionais de IA de nível intermediário que desejam implementar estratégias de afinamento para grandes modelos sem a necessidade de recursos computacionais extensivos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da Adaptação de Baixo Ranque (LoRA).
• Implementar o LoRA para um afinamento eficiente de grandes modelos.
• Otimizar o afinamento para ambientes com recursos limitados.
• Avaliar e implantar modelos ajustados com LoRA em aplicações práticas.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Brasil (online ou presencial), é voltado para profissionais de nível avançado que desejam dominar o ajuste fino de modelos multimodais para soluções inovadoras de IA.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura de modelos multimodais como CLIP e Flamingo.
• Preparar e pré-processar conjuntos de dados multimodais de forma eficaz.
• Realizar o ajuste fino de modelos multimodais para tarefas específicas.
• Otimizar modelos para aplicações e desempenho no mundo real.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermediário que desejam aprimorar seus projetos de PLN por meio do ajuste eficaz de modelos linguísticos pré-treinados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do ajuste fino para tarefas de PLN.
• Realizar o ajuste fino de modelos pré-treinados, como GPT, BERT e T5, para aplicações específicas de PLN.
• Otimizar hiperparâmetros para melhorar o desempenho dos modelos.
• Avaliar e implantar modelos ajustados em cenários do mundo real.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e engenheiros de IA de nível avançado no setor financeiro que desejam aplicar ajuste fino em modelos para aplicações como pontuação de crédito, detecção de fraudes e modelagem de riscos, utilizando dados financeiros específicos do domínio.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aplicar ajuste fino em modelos de IA com conjuntos de dados financeiros para melhorar a previsão de fraudes e riscos.
• Aplicar técnicas como aprendizado por transferência, LoRA e regularização para aumentar a eficiência dos modelos.
• Integrar considerações de conformidade financeira ao fluxo de trabalho de modelagem de IA.
• Implantação de modelos ajustados em produção para uso em plataformas de serviços financeiros.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados de nível intermediário a avançado que desejam realizar ajuste fino em modelos para diagnóstico clínico, previsão de doenças e antecipação de resultados dos pacientes, utilizando dados médicos estruturados e não estruturados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Realizar ajuste fino em modelos de IA com conjuntos de dados de saúde, incluindo prontuários eletrônicos (EMRs), imagens e dados de séries temporais.
• Aplicar aprendizado por transferência, adaptação de domínio e compressão de modelos em contextos médicos.
• Abordar questões de privacidade, viés e conformidade regulatória no desenvolvimento de modelos.
• Implantar e monitorar modelos ajustados em ambientes de saúde do mundo real.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutores em Brasil (online ou presencial) é direcionado a pesquisadores de IA de nível avançado, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores que desejam realizar o ajuste fino em modelos DeepSeek LLM para criar aplicações especializadas de IA voltadas para setores específicos, domínios ou necessidades empresariais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e as capacidades dos modelos DeepSeek, incluindo o DeepSeek-R1 e o DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de dados e realizar o pré-processamento dos dados para o ajuste fino.
• Aplicar o ajuste fino no DeepSeek LLM para aplicações específicas do domínio.
• Otimizar e implantar modelos ajustados com eficiência.

Este treinamento ao vivo com instrutor em Brasil (online ou presencial) direciona-se a engenheiros de IA de defesa e desenvolvedores de tecnologia militar de nível avançado que desejam aplicar o ajuste fino em modelos de aprendizado profundo para uso em veículos autônomos, drones e sistemas de vigilância, atendendo a rigorosos padrões de segurança e confiabilidade.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aplicar ajuste fino em modelos de visão computacional e fusão de sensores para tarefas de vigilância e mira.
• Adaptar sistemas autônomos de IA a ambientes em mudança e perfis de missão.
• Implementar mecanismos robustos de validação e falha segura nos pipelines de modelos.
• Garantir conformidade com normas específicas de defesa relacionadas a conformidade regulatória, segurança e proteção de dados.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a engenheiros de tecnologia jurídica e desenvolvedores de IA de nível intermediário que desejam aplicar ajuste fino em modelos de linguagem para tarefas como análise de contratos, extração de cláusulas e pesquisa jurídica automatizada em ambientes de serviços jurídicos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Preparar e limpar documentos jurídicos para o ajuste fino de modelos de PLN.
• Aplicar estratégias de ajuste fino para melhorar a precisão do modelo em tarefas jurídicas.
• Implementar modelos para auxiliar na revisão, classificação e pesquisa de contratos.
• Garantir conformidade, auditabilidade e rastreabilidade das saídas da IA em contextos jurídicos.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a engenheiros de aprendizado de máquina, desenvolvedores de IA e cientistas de dados de nível intermediário a avançado que desejam aprender a usar o QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos para tarefas específicas e personalizações.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a teoria por trás do QLoRA e das técnicas de quantização para LLMs.
• Implementar o QLoRA no ajuste fino de grandes modelos de linguagem para aplicações específicas de domínio.
• Otimizar o desempenho do ajuste fino em recursos computacionais limitados usando quantização.
• Implantar e avaliar modelos ajustados com eficiência em aplicações do mundo real.