Curso de Introdução ao Machine Learning para Análise de Dados

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 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.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Brasil (online ou presencial), é voltado para profissionais de nível avançado que desejam explorar técnicas de XAI (Explicabilidade em IA) de ponta para modelos de aprendizado profundo, com foco na construção de sistemas de IA interpretáveis.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios da explicabilidade no aprendizado profundo.
• Implementar técnicas avançadas de XAI para redes neurais.
• Interpretar as decisões tomadas pelos modelos de aprendizado profundo.
• Avaliar os trade-offs entre desempenho e transparência.