Curso de Processamento de Linguagem Natural (PLN) com Python spaCy
Este treinamento conduzido por um instrutor, realizado online ou presencialmente, é direcionado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar o spaCy para processar volumes muito grandes de texto e encontrar padrões e obter insights.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instalar e configurar o spaCy.
- Compreender a abordagem do spaCy para Processamento de Linguagem Natural (PLN).
- Extrair padrões e obter insights comerciais de fontes de dados em larga escala.
- Integrar a biblioteca spaCy com aplicações web e legadas existentes.
- Distribuir o spaCy para ambientes de produção ao vivo para prever comportamentos humanos.
- Usar o spaCy para pré-processar texto para Aprendizado Profundo
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
- Para saber mais sobre spaCy, visite: https://spacy.io/
Programa do Curso
Introdução
- Definindo "Processamento de Linguagem Natural em Escala Industrial"
Instalando spaCy
Componentes do spaCy
- Marcador de classe gramatical
- Reconhecedor de entidades nomeadas
- Analisador sintático dependente
Visão geral das funcionalidades e sintaxe do spaCy
Compreendendo o modelamento no spaCy
- Modelagem estatística e previsão
Usando a Interface de Linha de Comando (CLI) do spaCy
- Comandos básicos
Criando uma aplicação simples para prever comportamento
Treinando um novo modelo estatístico
- Dados (para treinamento)
- Rótulos (etiquetas, entidades nomeadas, etc.)
Carregando o modelo
- Misturando e iterando
Salvando o modelo
Fornecendo feedback ao modelo
- Gradiente de erro
Atualizando o modelo
- Atualizando o reconhecedor de entidades
- Extraindo tokens com correspondência baseada em regras
Desenvolvendo uma teoria geral para resultados esperados
Caso de estudo
- Diferenciando nomes de produtos de nomes de empresas
Aperfeiçoando os dados de treinamento
- Selecionando dados representativos
- Definindo a taxa de dropout
Outros estilos de treinamento
- Passando textos brutos
- Passando dicionários de anotações
Usando spaCy para pré-processar texto para Aprendizado Profundo
Integrando spaCy com aplicações legadas
Testando e depurando o modelo do spaCy
- A importância da iteração
Distribuindo o modelo para produção
Monitorando e ajustando o modelo
Solução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Experiência com programação Python.
- Compreensão básica de estatística
- Experiência com a linha de comando
Público-Alvo
- Desenvolvedores
- Cientistas de dados
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Processamento de Linguagem Natural (PLN) com Python spaCy - Solicitação de Consultoria
Testemunhos de Clientes (2)
Exemplos/exercícios perfeitamente adaptados ao nosso domínio
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O instrutor estava muito disponível para responder a todas as perguntas que fiz
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Esta formação ao vivo (online ou presencial), conduzida por instrutor, destina-se a engenheiros avançados de plataformas AI, DevOps para AI e arquitetos ML que desejam otimizar, depurar, monitorar e operar sistemas LangGraph de produção.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Projeto e otimização de topologias complexas do LangGraph para velocidade, custo e escalabilidade.
- Engenharia de confiabilidade com tentativas, timeouts, idempotência e recuperação baseada em checkpoints.
- Depurar e rastrear execuções gráficas, inspecionar estado e reproduzir sistematicamente problemas de produção.
- Instrumentação de grafos com logs, métricas e rastreamentos, deploy para produção e monitoramento de SLAs e custos.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização do Curso
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- Configurar o Devstral para o desenvolvimento de agentes de codificação.
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Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização do Curso
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Análise de dados em Python usando Pandas e Numpy
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- Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua Python, Pandas e NumPy.
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Open-Source Model Ops: Auto-Hospedagem, Ajuste Fino e Governança com Modelos Devstral & Mistral
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar e configurar ambientes auto-hospedados para os modelos Mistral e Devstral.
- Aplicar técnicas de ajuste fino para desempenho específico do domínio.
- Implementar versionamento, monitoramento e governança do ciclo de vida.
- Garantir a segurança, conformidade e uso responsável de modelos de código aberto.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Exercícios práticos em auto-hospedagem e ajuste fino.
- Implementação de pipelines de governança e monitoramento em laboratório ao vivo.
Opções de Customização do Curso
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FARM (FastAPI, React e MongoDB) Desenvolvimento Full Stack
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário que integra FastAPI, React e MongoDB.
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Desenvolvendo APIs com Python e FastAPI
14 HorasEste treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é destinado a desenvolvedores que desejam usar o FastAPI com Python para construir, testar e implantar APIs RESTful de forma mais fácil e rápida.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para desenvolver APIs com Python e FastAPI.
- Criar APIs de maneira mais rápida e fácil usando a biblioteca FastAPI.
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- Conectar APIs a um banco de dados usando SQLAlchemy.
- Implementar segurança e autenticação em APIs usando as ferramentas do FastAPI.
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Aplicações de LangGraph na Finanças
35 HorasLangGraph é um framework para construir aplicações de LLM stateful e multi-ator como grafos compostos com estado persistente e controle sobre a execução.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutores, destina-se a profissionais intermediários e avançados que desejam projetar, implementar e operar soluções financeiras baseadas em LangGraph com governança adequada, observabilidade e conformidade.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho específicos para finanças no LangGraph alinhados às exigências regulatórias e de auditoria.
- Integrar padrões de dados financeiros e ontologias no estado do gráfico e nas ferramentas utilizadas.
- Implementar confiabilidade, segurança e controles human-in-the-loop para processos críticos.
- Implantar, monitorar e otimizar sistemas LangGraph em termos de desempenho, custo e SLAs (Service Level Agreements).
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Fundamentos do LangGraph: Prompting e Encadeamento Baseado em Grafos
14 HorasLangGraph é um framework para construir aplicações de LLM estruturadas em grafos que suportam planejamento, ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlada.
Este treinamento ao vivo, orientado por instrutor (online ou presencial), é voltado para desenvolvedores iniciantes, engenheiros de prompts e profissionais de dados que desejam projetar e construir fluxos de trabalho confiáveis e multietapas de LLM usando LangGraph.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Explicar conceitos básicos do LangGraph (nós, arestas, estado) e quando utilizá-los.
- Criar cadeias de prompts que ramificam, chamam ferramentas e mantêm memória.
- Integrar APIs de recuperação e externas em fluxos de trabalho de grafos.
- Testar, depurar e avaliar aplicativos LangGraph para confiabilidade e segurança.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão facilitada.
- Labs guiados e revisões de código em um ambiente sandbox.
- Exercícios baseados em cenários sobre design, teste e avaliação.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.
LangGraph em Saúde: Orquestração de Fluxos de Trabalho para Ambientes Regulados
35 HorasO LangGraph permite fluxos de trabalho com estado, multiatores, alimentados por LLMs, com controle preciso sobre os caminhos de execução e persistência do estado. Em saúde, essas capacidades são cruciais para a conformidade, interoperabilidade e construção de sistemas de suporte à decisão que se alinham com fluxos de trabalho médicos.
Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, implementar e gerenciar soluções de saúde baseadas em LangGraph, abordando desafios regulatórios, éticos e operacionais.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho do LangGraph específicos para saúde, com conformidade e auditoria em mente.
- Integrar aplicativos do LangGraph com ontologias médicas e padrões (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar melhores práticas de confiabilidade, rastreabilidade e explicabilidade em ambientes sensíveis.
- Implantar, monitorar e validar aplicativos do LangGraph em configurações de produção na saúde.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Exercícios práticos com estudos de caso do mundo real.
- Prática de implementação em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
LangGraph para Aplicações Legais
35 HorasLangGraph é um framework para construir aplicativos LLM (Modelos de Linguagem Grandes) com estado persistente e controle preciso sobre a execução, como gráficos compostos por múltiplos atores.
Este treinamento liderado por instrutores (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, implementar e operar soluções legais baseadas em LangGraph com os controles necessários de conformidade, rastreabilidade e governança.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho específicos para o setor legal que preservem a auditoria e a conformidade.
- Integrar ontologias legais e padrões de documentos no estado do gráfico e no processamento.
- Implementar guardrails, aprovações com intervenção humana e caminhos de decisão rastreáveis.
- Implantar, monitorar e manter serviços LangGraph em produção com observabilidade e controles de custo.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Construindo Fluxos de Trabalho Dinâmicos com LangGraph e Agentes LLM
14 HorasLangGraph é um framework para composição de fluxos de trabalho estruturados em grafos que suportam ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlável.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutor, destina-se a engenheiros intermediários e equipes de produtos que desejam combinar a lógica gráfica do LangGraph com os loops de agentes LLM para criar aplicações dinâmicas e sensíveis ao contexto, como agentes de suporte ao cliente, árvores de decisão e sistemas de recuperação de informações.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho baseados em grafos que coordenam agentes LLM, ferramentas e memória.
- Implementar roteamento condicional, repetições e alternativas para uma execução robusta.
- Integrar recuperação, APIs e saídas estruturadas nos loops de agente.
- Avaliar, monitorar e fortalecer o comportamento do agente para confiabilidade e segurança.
Formato da Curso
- Aula interativa e discussão facilitada.
- Labs guiados e caminhos de código em um ambiente de areia (sandbox).
- Exercícios de design baseados em cenários e revisões entre pares.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.
LangGraph para Automação de Marketing
14 HorasLangGraph é um framework de orquestração baseado em grafos que permite fluxos de trabalho condicionais e multietapas com LLMs (linguagem de modelo grande) e ferramentas, ideal para automatizar e personalizar pipelines de conteúdo.
Este treinamento conduzido por um instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais intermediários de marketing, estrategistas de conteúdo e desenvolvedores de automação que desejam implementar campanhas de email dinâmicas e ramificadas e pipelines de geração de conteúdo usando o LangGraph.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho de conteúdo e email estruturados em grafos com lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs e fontes de dados para personalização automatizada.
- Gerenciar estado, memória e contexto em campanhas multietapas.
- Avaliar, monitorar e otimizar o desempenho e os resultados de entrega dos fluxos de trabalho.
Formato do Curso
- Aulas interativas e discussões em grupo.
- Laboratórios práticos implementando fluxos de trabalho de email e pipelines de conteúdo.
- Exercícios baseados em cenários sobre personalização, segmentação e lógica ramificada.
Opções de Customização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Le Chat Enterprise: ChatOps Privado, Integrações e Controles de Administração
14 HorasO Le Chat Enterprise é uma solução privada de ChatOps que oferece capacidades de IA conversacional seguras, personalizáveis e governadas para organizações, com suporte para RBAC, SSO, conectores e integrações de aplicativos empresariais.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para gerentes de produto intermediários, líderes de TI, engenheiros de soluções e equipes de segurança/conformidade que desejam implantar, configurar e governar o Le Chat Enterprise em ambientes empresariais.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar o Le Chat Enterprise para implantações seguras.
- Habilitar RBAC, SSO e controles orientados por conformidade.
- Integrar o Le Chat com aplicativos empresariais e bancos de dados.
- Projetar e implementar playbooks de governança e administração para ChatOps.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Acelerando Fluxos de Trabalho do Python Pandas com o Modin
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados que desejam usar Modin para criar e implementar cálculos paralelos com Pandas para uma análise de dados mais rápida.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar o ambiente necessário para começar a desenvolver fluxos de trabalho Pandas em escala com Modin.
- Compreender os recursos, a arquitetura e as vantagens de Modin.
- Conhecer as diferenças entre Modin, Dask e Ray.
- Realizar operações Pandas mais rapidamente com Modin.
- Implementar toda a API Pandas e as funções.