Cursos de LLMs for Business Intelligence

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e engenheiros de software que desejam criar aplicativos alimentados por IA usando a estrutura LangChain .

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos do LangChain e seus componentes.
• Integrar o LangChain com grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-4.
• Crie aplicativos modulares de IA usando o LangChain.
• Solucionar problemas comuns em aplicações LangChain.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário e engenheiros de software que desejam aprender os principais conceitos e arquitetura do LangChain e obter as habilidades práticas para criar aplicativos alimentados por IA.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios fundamentais do LangChain.
• Configurar e configurar o ambiente LangChain.
• Entenda a arquitetura e como o LangChain interage com grandes modelos de linguagem (LLMs).
• Desenvolver aplicações simples utilizando o LangChain.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam integrar funcionalidades de IA em seus aplicativos usando o Google Gemini AI.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos dos grandes modelos de linguagem.
• Configurar e usar o Google Gemini AI para várias tarefas de IA.
• Implementar transformações de texto para texto e imagem para texto.
• Construir aplicações básicas baseadas em IA.
• Explorar recursos avançados e opções de personalização no Google Gemini AI.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a criadores de conteúdo de nível intermediário que desejam utilizar o Google Gemini AI para melhorar a qualidade e a eficiência de seu conteúdo.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da IA na criação de conteúdo.
• Configurar e usar o Google Gemini AI para gerar e otimizar o conteúdo.
• Aplique transformações de texto para texto para produzir conteúdo criativo e original.
• Implementar estratégias de SEO utilizando informações baseadas em IA.
• Analisar o desempenho dos conteúdos e adaptar estratégias utilizando a IA do Gemini.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de atendimento ao cliente de nível intermediário que desejam implementar o Go ogle Gemini AI em suas operações de atendimento ao cliente.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o impacto da IA no atendimento ao cliente.
• Configurar o Google Gemini AI para automatizar e personalizar as interações com os clientes.
• Utilize transformações de texto para texto e imagem para texto para melhorar a eficiência do serviço.
• Desenvolva estratégias baseadas em IA para a análise do feedback dos clientes em tempo real.
• Explore funcionalidades avançadas para criar uma experiência de serviço ao cliente sem falhas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a analistas de dados de nível iniciante a intermediário e profissionais de negócios que desejam executar tarefas complexas de análise de dados de forma mais intuitiva em vários setores usando o Go ogle Gemini AI.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do Google Gemini AI.
• Conectar várias fontes de dados ao Gemini AI.
• Explore dados usando consultas em linguagem natural.
• Analise padrões de dados e obtenha insights.
• Criar visualizações de dados atraentes.
• Comunicar eficazmente as informações baseadas em dados.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário que desejam aprender como usar IA generativa com LLMs para várias tarefas e domínios.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

Explicar o que é a IA generativa e como funciona. Descrever a arquitetura do transformador que alimenta os LLMs. Utilizar leis empíricas de escalonamento para otimizar os LLMs para diferentes tarefas e restrições. Aplicar ferramentas e métodos de última geração para treinar, afinar e implementar LLMs. Discutir as oportunidades e os riscos da IA generativa para a sociedade e as empresas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de IA de nível intermediário, profissionais de aprendizado de máquina e cientistas de dados que desejam usar o LlamaIndex para aprimorar os recursos dos modelos de IA, tornando-os mais precisos e confiáveis para vários aplicativos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e componentes do LlamaIndex.
• Ingerir e estruturar dados para uso com LLMs.
• Implementar o aumento do contexto para melhorar o desempenho do modelo de IA.
• Integrar o LlamaIndex em sistemas e fluxos de trabalho de IA existentes.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a avançado e cientistas de dados que desejam dominar o LlamaIndex para desenvolver aplicativos inovadores baseados em LLM.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o LlamaIndex para uso com LLMs.
• Indexar e consultar conjuntos de dados personalizados usando o LlamaIndex para melhorar a funcionalidade do LLM.
• Conceber e desenvolver aplicações sofisticadas que utilizem o LlamaIndex e os LLMs.
• Compreender e aplicar as melhores práticas para trabalhar com LLMs e LlamaIndex.
• Navegar pelas considerações éticas envolvidas na implementação de aplicações com LLM.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam usar Large Language Models para várias tarefas de linguagem natural.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua um LLM popular. Criar um LLM básico e afiná-lo num conjunto de dados personalizado. Utilizar LLMs para diferentes tarefas de linguagem natural, como resumo de texto, resposta a perguntas, geração de texto e muito mais. Depurar e avaliar LLMs usando ferramentas como TensorBoard, PyTorch Lightning e Hugging Face Datasets.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de suporte ao cliente de nível iniciante a intermediário e profissionais de TI que desejam implementar LLMs para criar chatbots de suporte ao cliente responsivos e inteligentes.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos e a arquitetura de Large Language Models (LLMs).
• Projetar e integrar LLMs em sistemas de suporte ao cliente.
• Melhorar a capacidade de resposta e a experiência do utilizador dos chatbots.
• Abordar considerações éticas e garantir a conformidade com as normas do sector.
• Implantar e manter um chatbot baseado em LLM para aplicações no mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a criadores de conteúdo de nível intermediário, profissionais de marketing e tecnólogos educacionais que desejam aproveitar o poder dos LLMs para gerar conteúdo de alta qualidade, diversificado e envolvente em vários domínios.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os recursos dos LLMs e sua aplicação na geração de conteúdo.
• Configurar e usar LLMs para gerar vários tipos de conteúdo.
• Aplicar as melhores práticas para solicitar e ajustar os LLMs para produzir os resultados desejados.
• Avaliar a qualidade dos conteúdos gerados por IA e aperfeiçoá-los para públicos específicos.
• Explorar técnicas avançadas para a criação de conteúdos criativos e multimodais com LLMs.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de software de nível intermediário e escritores técnicos que desejam aproveitar os LLMs para otimizar seu fluxo de trabalho de codificação e criar documentação detalhada e abrangente.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos LLMs na automatização da geração de código e documentação de software.
• Utilizar os LLMs para criar trechos de código e documentação precisos e eficientes.
• Integrar LLMs em seu ciclo de vida de desenvolvimento de software para aumentar a produtividade.
• Manter padrões de documentação de alta qualidade usando ferramentas automatizadas.
• Abordar considerações éticas e melhores práticas para a utilização de IA no desenvolvimento de software.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário, desenvolvedores de IA e entusiastas de IA que desejam usar LLMs para executar várias tarefas de PNL e criar conteúdo novo e diversificado para diferentes fins.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Estabelecer um ambiente de desenvolvimento com LLMs e ferramentas essenciais.
• Executar habilmente tarefas de NLU e NLI com LLMs.
• Extrair, inferir e utilizar gráficos de conhecimento de forma eficaz.
• Gerar e gerir diálogos utilizando LLMs para aplicações de conversação.
• Avaliar a qualidade e a diversidade dos conteúdos gerados pelos LLM e pela IA generativa.
• Aplicar princípios éticos, garantindo a equidade e a utilização responsável de LLMs.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a educadores, profissionais da EdTech e pesquisadores com diferentes níveis de experiência e conhecimento que desejam aproveitar os LLMs para criar experiências educacionais personalizadas.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e as capacidades dos LLMs.
• Identificar oportunidades de personalização em conteúdo educacional usando LLMs.
• Projetar plataformas de aprendizagem adaptativa que utilizam LLMs para personalização de conteúdo.
• Implementar estratégias orientadas por LLMs para melhorar o envolvimento do aluno e os resultados de aprendizagem.
• Avaliar a eficácia dos LLMs em ambientes educacionais e tomar decisões baseadas em dados para