Curso de Machine Learning para Ciência de Dados com Python

Este curso aborda a IA (com ênfase em Aprendizagem de Máquina e Aprendizado Profundo) na indústria automotiva. Ele ajuda a determinar quais tecnologias podem ser (potencialmente) utilizadas em diversas situações em um carro: desde automações simples, reconhecimento de imagens até tomada de decisões autônomas.

A exploração dos fundamentos da inteligência artificial revela como a tecnologia inteligente está transformando a estratégia digital, a automação e a tomada de decisões em todas as operações corporativas. Examine conceitos fundamentais que abrangem a história da IA, frameworks de resolução de problemas, representação do conhecimento, raciocínio sob incerteza e paradigmas de aprendizado de máquina, além de comunicação, percepção e ação autônoma. O curso orienta executivos e arquitetos a avaliar oportunidades de transformação orientadas pela IA, analisar tendências emergentes de tecnologia e integrar soluções inteligentes práticas para acelerar a agilidade dos negócios.

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.

A Rede Neural Artificial é um modelo computacional de dados utilizado no desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial (IA) capazes de executar tarefas "inteligentes". As Redes Neurais são comumente empregadas em aplicações de Aprendizado de Máquina (ML), que constituem uma das implementações da IA. O Aprendizado Profundo é um subconjunto do ML.

O curso 'IA Aplicada do Zero em Python' capacita programadores e analistas de dados com técnicas fundamentais para construir soluções de aprendizado de máquina desde o início, utilizando Python. Aborda os princípios centrais da aprendizagem supervisionada (classificação e regressão), da aprendizagem não supervisionada (agrupamento e detecção de anomalias) e das arquiteturas avançadas de redes neurais. Examina métodos comprovados para trabalhar com scikit-learn, Apache Spark MLlib e notebooks Jupyter, oferecendo um desenvolvimento prático de IA. Auxilia profissionais na implementação de modelos de ML práticos, na avaliação das limitações dos algoritmos e na conclusão de projetos aplicados para a resolução de problemas do mundo real.

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.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutores em Brasil (online ou presencial), é voltada para profissionais de nível avançado que desejam aprofundar seu entendimento sobre visão computacional e explorar as capacidades do TensorFlow no desenvolvimento de modelos sofisticados de visão usando o Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Construir e treinar redes neurais convolucionais (CNNs) utilizando TensorFlow.
• Aproveitar o Google Colab para o desenvolvimento escalável e eficiente de modelos na nuvem.
• Implementar técnicas de pré-processamento de imagens para tarefas de visão computacional.
• Implantar modelos de visão computacional em aplicações do mundo real.
• Utilizar aprendizado por transferência (transfer learning) para melhorar o desempenho dos modelos CNN.
• Visualizar e interpretar os resultados de modelos de classificação de imagens.

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.

O Aprendizado por Reforço Profundo (DRL, na sigla em inglês) combina os princípios do aprendizado por reforço com arquiteturas de aprendizado profundo, permitindo que agentes tomem decisões por meio da interação com seus ambientes. Essa tecnologia sustenta muitos dos avanços modernos em IA, como veículos autônomos, controle de robótica, negociação algorítmica e sistemas de recomendação adaptativos. O DRL possibilita que um agente artificial aprenda estratégias, otimize políticas e tome decisões autônomas com base em tentativa e erro, utilizando aprendizado por recompensas.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), é voltado para desenvolvedores e cientistas de dados de nível intermediário que desejam aprender e aplicar técnicas de Aprendizado por Reforço Profundo para construir agentes inteligentes capazes de tomar decisões autônomas em ambientes complexos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos teóricos e os princípios matemáticos do Aprendizado por Reforço.
• Implementar algoritmos essenciais de RL, incluindo Q-Learning, Gradientes de Política e métodos Actor-Critic.
• Construir e treinar agentes de Aprendizado por Reforço Profundo usando TensorFlow ou PyTorch.
• Aplicar DRL em aplicações do mundo real, como jogos, robótica e otimização de decisões.
• Diagnosticar problemas, visualizar resultados e otimizar o desempenho do treinamento usando ferramentas modernas.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussões guiadas.
• Exercícios práticos e implementações diretas.
• Demonstrações de codificação ao vivo e aplicações baseadas em projetos.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma versão personalizada deste curso (por exemplo, utilizando PyTorch em vez de TensorFlow), entre em contato conosco para organizar a adaptação.

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.

O Kubeflow é uma plataforma de código aberto projetada para simplificar a construção, o treinamento e a implantação de cargas de trabalho de aprendizado de máquina (ML) no Kubernetes.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), é voltado para profissionais de nível iniciante a intermediário que desejam criar fluxos de trabalho de ML confiáveis usando o Kubeflow.

Ao concluir este treinamento, os participantes adquirirão as habilidades para:

• Navegar pelo ecossistema do Kubeflow e pelos componentes principais.
• Construir fluxos de trabalho reproduzíveis com Pipelines do Kubeflow.
• Executar jobs de treinamento escaláveis no Kubernetes.
• Implementar modelos de aprendizado de máquina com eficiência usando o Kubeflow Serving.

Formato do Curso

• Apresentações guiadas e discussões colaborativas.
• Laboratórios práticos com componentes reais do Kubeflow.
• Exercícios práticos para construir fluxos de trabalho de ML completos (end-to-end).

Opções de Personalização do Curso

• Versões personalizadas deste treinamento podem ser configuradas para alinhar-se ao stack tecnológico da sua equipe e aos requisitos do projeto.

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 curso começa proporcionando a você conhecimento conceitual sobre redes neurais e, de modo geral, sobre algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado profundo (algoritmos e aplicações).

A Parte 1 (40%) deste treinamento foca mais nos fundamentos, mas ajudará você a escolher a tecnologia certa: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

A Parte 2 (20%) deste treinamento apresenta o Theano, uma biblioteca Python que facilita a escrita de modelos de aprendizado profundo.

A Parte 3 (40%) do treinamento será amplamente baseada no TensorFlow, a API da biblioteca de software de código aberto do Google para Aprendizado Profundo. Todos os exemplos e exercícios práticos serão realizados em TensorFlow.

Público-alvo

Este curso é destinado a engenheiros que buscam usar o TensorFlow em seus projetos de Aprendizado Profundo.

Após concluir este curso, os participantes serão capazes de:

• ter uma boa compreensão sobre redes neurais profundas (DNN), CNNs e RNNs
• entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
• realizar tarefas de instalação, configuração de ambiente de produção e arquitetura
• avaliar a qualidade do código, realizar depuração e monitoramento
• implementar atividades de treinamento avançado similares às de produção, construir grafos e registros (logging)

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.