Curso de Otimizando Modelos de IA para Dispositivos de borda

Este treinamento orientado por instrutor, ao vivo em Brasil (online ou presencial), é voltado para cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar AdaBoost para criar algoritmos de boosting para aprendizado de máquina com Python.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a criar modelos de aprendizado de máquina com AdaBoost.
• Compreender a abordagem de aprendizado conjunto e como implementar boosting adaptativo.
• Aprender a construir modelos AdaBoost para melhorar os algoritmos de aprendizado de máquina em Python.
• Usar o ajuste de hiperparâmetros para aumentar a precisão e o desempenho dos modelos AdaBoost.

Este curso cobre AI (emphasizing Machine Learning e Deep Learning) em Automotive Indústria. Ajuda a determinar que tecnologia pode ser (potencialmente) usada em múltiplas situações em um carro: da simples automação, reconhecimento de imagem para tomada de decisão autónoma.

A exploração dos fundamentos da inteligência artificial revela como a tecnologia inteligente está redefinindo a estratégia digital, a automação e a tomada de decisão nas operações empresariais. Examina conceitos essenciais 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. Orienta executivos e arquitetos a avaliar oportunidades de transformação impulsionadas pela IA, analisar tendências de tecnologias emergentes e integrar soluções práticas e inteligentes para acelerar a agilidade dos negócios.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Brasil (online ou presencial), é voltado para biólogos que desejam compreender como o AlphaFold funciona e utilizar os modelos do AlphaFold como diretrizes 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 Neuronal Artificial é um modelo de dados computacionais utilizado no desenvolvimento de sistemas Artificial Intelligence (AI) capazes de efetuar tarefas "inteligentes". As redes neuronais artificiais Neural Networks são normalmente utilizadas em aplicações Machine Learning (ML), que são elas próprias uma implementação da IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.

Inteligência Artificial Aplicada do Zero em Python capacita programadores e analistas de dados com técnicas fundamentais para construir soluções de aprendizado de máquina do zero usando Python. Abrange os princípios básicos de classificação e regressão de aprendizado supervisionado, agrupamento e detecção de anomalias de aprendizado não supervisionado, além de arquiteturas avançadas de redes neurais. Examina métodos comprovados para trabalhar com scikit-learn, Apache Spark MLlib e notebooks Jupyter para o desenvolvimento prático de IA. Ajuda profissionais a implementar modelos de aprendizado de máquina práticos, avaliar as limitações dos algoritmos e realizar projetos aplicados para a resolução de problemas do mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores e desenvolvedores que desejam usar Chainer para construir e treinar redes neurais em Python, tornando o código fácil de depurar.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a desenvolver modelos de redes neurais.
• Definir e implementar modelos de redes neurais usando um código fonte compreensível.
• Execute exemplos e modifique os algoritmos existentes para otimizar os modelos de treinamento de aprendizado profundo, aproveitando GPU s para alto desempenho.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a participantes com diferentes níveis de experiência que desejam aproveitar a plataforma Go ogle AutoML para criar chatbots personalizados para vários aplicativos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do desenvolvimento do chatbot.
• Navegar na Google Cloud Platform e acessar AutoML.
• Prepare dados para treinar modelos de chatbot.
• Treinar e avaliar modelos de chatbot personalizados usando AutoML.
• Implementar e integrar chatbots em várias plataformas e canais.
• Monitorizar e otimizar o desempenho do chatbot ao longo do tempo.

Esta formação presencial ou online em Brasil oferece uma introdução ao campo da reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Aborda aplicações práticas na estatística, ciência da computação, processamento de sinais, visão computacional, mineração de dados e bioinformática.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aplicar métodos estatísticos fundamentais ao reconhecimento de padrões.
• Usar modelos-chave como redes neurais e métodos de kernel para análise de dados.
• Implementar técnicas avançadas para solução de problemas complexos.
• Aumentar a precisão das previsões combinando diferentes modelos.

Esta formação presencial ou online em Brasil é direcionada a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e praticantes de IA que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicações de AI na borda (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.
• Deployar modelos TensorFlow Lite em diversos dispositivos de borda.
• Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
• Implementar aplicações práticas de Edge AI usando o TensorFlow Lite.

Kubeflow é uma plataforma de código aberto projetada para facilitar a construção, treinamento e implantação de cargas de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível iniciante a intermediário que desejam construir fluxos de trabalho confiáveis de ML usando Kubeflow.

Ao final deste treinamento, os participantes adquirirão as habilidades para:

• Navegar no ecossistema do Kubeflow e nos componentes principais.
• Construir fluxos de trabalho reproduzíveis com Kubeflow Pipelines.
• Executar trabalhos de treinamento escaláveis no Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizado de máquina eficientemente usando 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 de ponta a ponta.

Opções de Personalização do Curso

• Versões personalizadas deste treinamento podem ser organizadas para se alinharem com a pilha tecnológica e os requisitos de projeto da sua equipe.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para desenvolvedores que desejam usar o ML Kit da Google para criar modelos de aprendizado de máquina otimizados para processamento em dispositivos móveis.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a desenvolver recursos de aprendizado de máquina para aplicativos móveis.
• Integrar novas tecnologias de aprendizado de máquina em aplicativos Android e iOS usando as APIs do ML Kit. 
• Aprimorar e otimizar aplicativos existentes usando o SDK do ML Kit para processamento e implantação no dispositivo.

Este treinamento presencial, liderado pelo instrutor em Brasil (online ou no local), é voltado para cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar Random Forest para criar algoritmos de machine learning para grandes conjuntos de dados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a criar modelos de machine learning com Random Forest.
• Compreender as vantagens do Random Forest e como implementá-lo para resolver problemas de classificação e regressão.
• Aprender a lidar com grandes conjuntos de dados e interpretar múltiplas árvores de decisão no Random Forest.
• Avaliar e otimizar o desempenho do modelo de machine learning ajustando os hiperparâmetros.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a analistas de dados de nível intermediário que desejam aprender como usar RapidMiner para estimar e projetar valores e utilizar ferramentas analíticas para previsão de séries temporais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aprender a aplicar a metodologia CRISP-DM, selecionar algoritmos de aprendizagem automática adequados e melhorar a construção e o desempenho do modelo.
• Utilizar RapidMiner para estimar e projetar valores, e utilizar ferramentas analíticas para a previsão de séries temporais.