Cursos de Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) em Rio de Janeiro

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial), é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam entender o conceito de modelos pré-treinados e aprender como aplicá-los para resolver problemas do mundo real, sem precisar construir modelos do zero.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o conceito e os benefícios dos modelos pré-treinados.
• Explorar diversas arquiteturas de modelos pré-treinados e seus casos de uso.
• Ajustar um modelo pré-treinado para tarefas específicas.
• Implementar modelos pré-treinados em projetos simples de aprendizado de máquina.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Rio de Janeiro (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, ministrado por instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial), é voltado para desenvolvedores de IA de nível intermediário, engenheiros de aprendizado de máquina e arquitetos de sistemas que desejam otimizar modelos de IA para implantação em borda.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios e requisitos para implantar modelos de IA em dispositivos de borda.
• Aplicar técnicas de compressão de modelos para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos de IA.
• Utilizar métodos de quantização para melhorar a eficiência do modelo no hardware de borda.
• Implementar poda (pruning) e outras técnicas de otimização para aprimorar o desempenho do modelo.
• Implantar modelos de IA otimizados em diversos dispositivos de borda.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial), é direcionado a desenvolvedores, cientistas de dados e entusiastas de tecnologia de nível intermediário que desejam adquirir habilidades práticas na implantação de modelos de IA em dispositivos de borda para diversas aplicações.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da Edge AI e seus benefícios.
• Configurar e preparar o ambiente de computação em borda.
• Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implantação na borda.
• Implementar soluções práticas de IA em dispositivos de borda.
• Avaliar e melhorar o desempenho dos modelos implantados na borda.
• Abordar considerações éticas e de segurança em aplicações de Edge AI.

Este treinamento ao vivo ministrado por instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial) é voltado para engenheiros de IA de nível avançado e cientistas de dados com experiência intermediária a avançada que desejam melhorar o desempenho dos modelos DeepSeek, reduzir a latência e implantar soluções de IA de maneira eficiente usando práticas modernas de MLOps.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Otimizar modelos DeepSeek para eficiência, precisão e escalabilidade.
• Implementar melhores práticas para MLOps e versionamento de modelos.
• Implantar modelos DeepSeek em infraestrutura de nuvem e local.
• Monitorar, manter e escalar soluções de IA de forma eficaz.

O MLOps no Kubernetes é um framework para automatizar o treinamento, validação, empacotamento e implementação de modelos de aprendizado de máquina por meio de pipelines contêinerizados e fluxos de trabalho GitOps.

Este treinamento presencial ou online, ministrado por um instrutor qualificado, destina-se a profissionais de nível intermediário que desejam construir pipelines de MLOps automatizados e escaláveis no Kubernetes.

Ao concluir este treinamento, os participantes estarão preparados para:

• Projetar pipelines de CI/CD completos para aprendizado de máquina.
• Implementar fluxos de trabalho GitOps para implementação e versionamento de modelos.
• Automatizar o treinamento, os testes e o empacotamento de modelos de ML.
• Integrar estratégias de monitoramento, alerta e reversão (rollback).

Formato do Curso

• Apresentações guiadas por instrutor e aprofundamento técnico.
• Exercícios práticos que constroem fluxos de trabalho CI/CD do mundo real.
• Prática em laboratório com a implementação de cargas de trabalho de ML no Kubernetes.

Opções de Personalização do Curso

• As organizações podem solicitar conteúdo personalizado alinhado às ferramentas e infraestrutura internas de MLOps.

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.

TinyML é a prática de implantar modelos de aprendizado de máquina otimizados em dispositivos de borda com recursos limitados.

Este treinamento presencial, ministrado por instrutor (online ou in loco), é direcionado a profissionais técnicos de nível avançado que desejam projetar, otimizar e implantar pipelines completos de TinyML.

Ao final deste treinamento, os participantes aprenderão como:

• Coletar, preparar e gerenciar conjuntos de dados para aplicações de TinyML.
• Treinar e otimizar modelos para microcontroladores de baixo consumo energético.
• Converter modelos para formatos leves adequados para dispositivos de borda.
• Implantar, testar e monitorar aplicações de TinyML em ambientes de hardware reais.

Formato do Curso

• Aulas ministradas pelo instrutor e discussões técnicas.
• Laboratórios práticos e experimentação iterativa.
• Implantação prática em plataformas baseadas em microcontroladores.

Opções de Personalização do Curso

• Para personalizar o treinamento com toolchains, placas de hardware específicas ou fluxos de trabalho internos, entre em contato conosco para agendar.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Rio de Janeiro (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.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores, em Rio de Janeiro (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam dominar as tecnologias por trás dos sistemas autônomos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implementar modelos de IA para tomada de decisão autônoma.
• Desenvolver algoritmos de controle para navegação autônoma e evitação de obstáculos.
• Garantir segurança e confiabilidade em sistemas autônomos com IA.
• Integrar sistemas autônomos com frameworks existentes de robótica e IA.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutores em Rio de Janeiro (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.

O TinyML é uma abordagem para a implantação de modelos de aprendizado de máquina em dispositivos com baixo consumo de energia e recursos limitados, que operam na borda da rede.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores (online ou presencial), visa profissionais de nível avançado que desejam proteger os pipelines do TinyML e implementar técnicas preservadoras de privacidade em aplicações de IA na borda.

Ao final deste curso, os participantes serão capazes de:

• Identificar riscos de segurança específicos da inferência do TinyML em dispositivos.
• Implementar mecanismos preservadores de privacidade para implantações de IA na borda.
• Blindar modelos e sistemas embarcados do TinyML contra ameaças adversárias.
• Aplicar as melhores práticas para o manuseio seguro de dados em ambientes com recursos limitados.

Formato do Curso

• Palestras envolventes apoiadas por discussões orientadas por especialistas.
• Exercícios práticos enfatizando cenários de ameaças do mundo real.
• Implementação prática usando ferramentas de segurança embarcada e TinyML.

Opções de Personalização do Curso

• As organizações podem solicitar uma versão personalizada deste treinamento para alinhá-la às suas necessidades específicas de segurança e conformidade.

Este treinamento presencial e ao vivo em Rio de Janeiro (online ou presencial) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam ampliar seu conhecimento sobre modelos de aprendizado de máquina, melhorar suas habilidades em ajuste de hiperparâmetros e aprender como implantar modelos de forma eficaz com o Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos avançados de aprendizado de máquina usando frameworks populares como Scikit-learn e TensorFlow.
• Otimizar o desempenho dos modelos por meio de ajuste de hiperparâmetros.
• Implantar modelos de aprendizado de máquina em aplicações do mundo real utilizando o Google Colab.
• Colaborar e gerenciar projetos de aprendizado de máquina de grande escala no Google Colab.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial), é voltado para profissionais de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de IA para otimizar a gestão de rendimento na fabricação semicondutora.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Analisar dados de produção para identificar fatores que afetam as taxas de rendimento.
• Implementar algoritmos de IA para aprimorar os processos de gestão de rendimento.
• Otimizar parâmetros de produção para reduzir defeitos e melhorar os rendimentos.
• Integrar a gestão de rendimento orientada por IA nos fluxos de trabalho existentes da produção.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Rio de Janeiro (online ou no local) é voltado para profissionais de negócios e de IA de nível intermediário que desejam aplicar machine learning em negócios, previsão e sistemas impulsionados por IA, utilizando estudos de caso reais e ferramentas baseadas em Python.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender como o machine learning se encaixa na estratégia de IA e de negócios.
• Aplicar técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado a problemas estruturados de negócios.
• Pré-processar e transformar dados para modelagem.
• Utilizar redes neurais para tarefas de classificação e previsão.
• Realizar previsão de vendas utilizando métodos estatísticos e baseados em ML.
• Implementar agrupamento (clustering) e mineração de regras de associação para segmentação de clientes e descoberta de padrões.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutores em Rio de Janeiro (online ou presencial), é voltada para profissionais de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de manutenção preditiva baseadas em IA na fabricação de semicondutores, com o objetivo de melhorar a eficiência da produção e reduzir falhas inesperadas nos equipamentos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos de IA para prever falhas em equipamentos na fabricação de semicondutores.
• Analisar dados de manutenção para identificar padrões e tendências indicativas de possíveis problemas.
• Integrar a manutenção preditiva baseada em IA nos fluxos de trabalho existentes de fabricação.
• Reduzir o tempo de inatividade e os custos de manutenção por meio da gestão proativa dos equipamentos.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial), direciona-se a profissionais de nível avançado que desejam aplicar técnicas inovadoras de IA para automação do design de semicondutores, melhorando eficiência, precisão e inovação no design e verificação de chips.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aplicar técnicas avançadas de IA para otimizar os processos de design de semicondutores.
• Integrar modelos de aprendizado de máquina nas ferramentas EDA para aprimorar a verificação do design.
• Desenvolver soluções baseadas em IA para desafios complexos de design na fabricação de chips.
• Utilizar redes neurais para melhorar a precisão e velocidade da automação de design.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermediário que desejam compreender e aplicar técnicas de aprendizado profundo no ambiente do Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar pelo Google Colab para projetos de aprendizado profundo.
• Compreender os fundamentos das redes neurais.
• Implementar modelos de aprendizado profundo utilizando o TensorFlow.
• Treinar e avaliar modelos de aprendizado profundo.
• Utilizar recursos avançados do TensorFlow para aprendizado profundo.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial), é voltado para profissionais de nível intermediário que desejam entender e aplicar técnicas de IA para otimizar os processos de fabricação de semicondutores.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender as metodologias de IA para otimização de processos na fabricação de chips.
• Implementar modelos de IA para aumentar o rendimento e reduzir defeitos.
• Analisar dados do processo para identificar parâmetros-chave para otimização.
• Aplicar técnicas de aprendizado de máquina para ajustar finamente os processos de fabricação de semicondutores.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial), é voltado para participantes de nível intermediário que desejam automatizar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, incluindo treinamento de modelos, validação e implantação utilizando o Apache Airflow.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o Apache Airflow para orquestração de fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.
• Automatizar tarefas de pré-processamento de dados, treinamento e validação de modelos.
• Integrar o Airflow com frameworks e ferramentas de aprendizado de máquina.
• Implantar modelos de aprendizado de máquina utilizando pipelines automatizadas.
• Monitorar e otimizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em ambiente de produção.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial), é voltado para cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermediário que desejam aplicar algoritmos de aprendizado de máquina de maneira eficiente no ambiente do Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar pelo Google Colab para projetos de aprendizado de máquina.
• Compreender e aplicar vários algoritmos de aprendizado de máquina.
• Utilizar bibliotecas como o Scikit-learn para analisar e prever dados.
• Implementar modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
• Otimizar e avaliar modelos de aprendizado de máquina de forma eficaz.

TinyML é a prática de implantar modelos de aprendizado de máquina em hardware altamente limitado em recursos.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), é voltado para profissionais avançados que desejam otimizar modelos TinyML para implantação com baixa latência e eficiente em termos de memória em dispositivos embarcados.

Após concluir este treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aplicar técnicas de quantização, poda (pruning) e compressão para reduzir o tamanho do modelo sem sacrificar a precisão.
• Realizar benchmarking de modelos TinyML quanto à latência, consumo de memória e eficiência energética.
• Implementar pipelines de inferência otimizados em microcontroladores e dispositivos de borda.
• Avaliar os trade-offs entre desempenho, precisão e restrições de hardware.

Formato do Curso

• Apresentações ministradas por instrutor, apoiadas por demonstrações técnicas.
• Exercícios práticos de otimização e testes comparativos de desempenho.
• Implementação prática de pipelines TinyML em um ambiente de laboratório controlado.

Opções de Personalização do Curso

• Para treinamento personalizado alinhado a plataformas de hardware específicas ou fluxos de trabalho internos, entre em contato conosco para personalizar o programa.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Rio de Janeiro (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.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial), é voltado para profissionais de nível iniciante que desejam compreender e aplicar tecnologias de IA dentro da indústria de fabricação de semicondutores.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios básicos da IA e como eles se aplicam à fabricação de semicondutores.
• Identificar áreas dentro da fabricação de semicondutores onde a IA pode ser implementada com eficácia.
• Utilizar ferramentas e técnicas de IA para aumentar a eficiência da produção e o controle de qualidade.
• Implementar modelos básicos de IA para otimizar os processos de fabricação.

Docker é uma plataforma de containerização utilizada para criar ambientes reproduzíveis, portáteis e escaláveis para sistemas de ML.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), é direcionado a profissionais técnicos de nível intermediário a avançado que desejam containerizar e operacionalizar pipelines completos de ML utilizando Docker.

Após concluir este treinamento, os participantes serão capazes de:

• Containerizar cargas de trabalho de treinamento, validação e inferência do ML.
• Projetar e orquestrar pipelines completos de ML usando Docker e ferramentas complementares.
• Implementar versionamento, reprodução e CI/CD para componentes de ML.
• Implantar, monitorar e escalar serviços de ML em ambientes containerizados.

Formato do Curso

• Palestras interativas apoiadas por demonstrações práticas.
• Exercícios práticos focados na construção de componentes reais de pipeline de ML.
• Implementação em laboratório ao vivo para fluxos de trabalho completos containerizados.

Opções de Personalização do Curso

• Para treinamento personalizado alinhado às necessidades específicas de infraestrutura de ML, entre em contato conosco para discutir as opções disponíveis.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial), é direcionado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam utilizar modelos de aprendizado de máquina do ML.NET para derivar automaticamente projeções a partir de análises de dados executadas em aplicações corporativas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar o ML.NET e integrá-lo ao ambiente de desenvolvimento de aplicações.
• Compreender os princípios de aprendizado de máquina subjacentes às ferramentas e algoritmos do ML.NET.
• Construir e treinar modelos de aprendizado de máquina para realizar previsões inteligentes com os dados fornecidos.
• Avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina utilizando as métricas do ML.NET.
• Otimizar a precisão dos modelos de aprendizado de máquina existentes com base no framework do ML.NET.
• Aplicar os conceitos de aprendizado de máquina do ML.NET a outras aplicações de ciência de dados.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em <local> (online ou presencial), é voltado para profissionais de dados de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de machine learning para resolver problemas de negócios orientados por dados, incluindo previsão de vendas e modelagem preditiva usando redes neurais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais e os tipos de machine learning.
• Aplicar algoritmos essenciais para classificação, regressão, agrupamento (clustering) e análise de associação.
• Realizar análise exploratória de dados e preparação de dados usando Python.
• Utilizar redes neurais para tarefas de modelagem não linear.
• Implementar análises preditivas para previsão de negócios, incluindo dados de vendas.
• Avaliar e otimizar o desempenho dos modelos utilizando técnicas visuais e estatísticas.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Rio de Janeiro (online ou presencial), é direcionado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores de aprendizado profundo e especialistas em visão computacional de nível intermediário a avançado que desejam expandir seus conhecimentos e habilidades em aprendizado profundo para geração de imagens a partir de texto.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender arquiteturas e técnicas avançadas de aprendizado profundo para geração de imagens a partir de texto.
• Implementar modelos complexos e otimizações para síntese de imagens de alta qualidade.
• Otimizar desempenho e escalabilidade para grandes conjuntos de dados e modelos complexos.
• Ajustar hiperparâmetros para melhorar o desempenho do modelo e sua capacidade de generalização.
• Integrar o Stable Diffusion com outros frameworks e ferramentas de aprendizado profundo.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial), é destinado a profissionais de cibersegurança de nível intermediário a avançado que desejam elevar suas habilidades na detecção de ameaças baseada em IA e na resposta a incidentes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar algoritmos avançados de IA para detecção de ameaças em tempo real.
• Personalizar modelos de IA para desafios específicos de cibersegurança.
• Desenvolver fluxos de trabalho automatizados para resposta a ameaças.
• Proteger ferramentas de segurança impulsionadas por IA contra ataques adversariais.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em <local> (online ou presencial), destina-se a engenheiros de sistemas embarcados e desenvolvedores de IA de nível intermediário que desejam implantar modelos de aprendizado de máquina em microcontroladores usando TensorFlow Lite e Edge Impulse.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e seus benefícios para aplicações de IA na borda.
• Configurar um ambiente de desenvolvimento para projetos de TinyML.
• Treinar, otimizar e implantar modelos de IA em microcontroladores de baixo consumo de energia.
• Utilizar o TensorFlow Lite e o Edge Impulse para implementar aplicações reais de TinyML.
• Otimizar modelos de IA para eficiência energética e restrições de memória.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial), é voltada para profissionais de cibersegurança iniciantes que desejam aprender como aproveitar a IA para melhorar as capacidades de detecção e resposta a ameaças.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as aplicações da IA na cibersegurança.
• Implementar algoritmos de IA para detecção de ameaças.
• Automatizar a resposta a incidentes com ferramentas de IA.
• Integrar a IA na infraestrutura existente de cibersegurança.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Rio de Janeiro (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.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Rio de Janeiro (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 (online ou presencial), é direcionado a cientistas de dados, engenheiros de machine learning e pesquisadores em visão computacional que desejam aproveitar o Stable Diffusion para gerar imagens de alta qualidade em diversos casos de uso.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios do Stable Diffusion e como ele funciona para geração de imagens.
• Criar e treinar modelos Stable Diffusion para tarefas de geração de imagens.
• Aplicar o Stable Diffusion em vários cenários de geração de imagens, como inpainting, outpainting e tradução de imagem para imagem.
• Otimizar o desempenho e a estabilidade dos modelos Stable Diffusion.

Este treinamento guiado por instrutor, realizado ao vivo em Rio de Janeiro (online ou presencial), tem como objetivo engenheiros e cientistas de dados iniciantes que desejam compreender os fundamentos do TinyML, explorar suas aplicações e implantar modelos de IA em microcontroladores.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e sua importância.
• Implantar modelos leves de IA em microcontroladores e dispositivos de borda.
• Otimizar e ajustar modelos de aprendizado de máquina para baixo consumo de energia.
• Aplicar o TinyML em soluções do mundo real, como reconhecimento de gestos, detecção de anomalias e processamento de áudio.

O objetivo deste curso é proporcionar proficiência geral na aplicação de métodos de Machine Learning na prática. Por meio do uso da linguagem de programação Python e de suas diversas bibliotecas, e com base em uma ampla variedade de exemplos práticos, este curso ensina como utilizar os blocos de construção mais importantes do Machine Learning, como tomar decisões sobre modelagem de dados, interpretar as saídas dos algoritmos e validar os resultados.

Nosso objetivo é fornecer as habilidades para compreender e usar com confiança as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de Machine Learning, evitando as armadilhas comuns em aplicações de Ciência de Dados.

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.

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.

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 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.

Este programa de 8 dias oferece uma jornada completa, partindo de sólidos fundamentos de engenharia em Python até o design avançado de sistemas de IA. Os participantes desenvolvem práticas disciplinadas de codificação, dominam métodos estatísticos e de aprendizado profundo e constroem sistemas de IA generativa e baseados em agentes prontos para produção. O foco está na confiabilidade, avaliação, segurança e implantação no mundo real, em vez de apenas experimentação.

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.

Eleve sua expertise em ciência de dados com este treinamento abrangente de Machine Learning, que aborda algoritmos fundamentais como Naive Bayes, Árvores de Decisão, Redes Neurais, Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) e técnicas de Clusterização. Adquira experiência prática tanto nas fundações teóricas quanto na aplicação com exemplos do mundo real. Ideal para analistas de dados, engenheiros de software, entusiastas de IA e profissionais de negócios que buscam implementar soluções de machine learning. Domine métricas de desempenho de classificação, validação cruzada, o equilíbrio entre viés e variância (bias-variance trade-off) e fundamentos do deep learning para construir modelos preditivos robustos.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutores em Rio de Janeiro (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.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Rio de Janeiro (online ou presencial), é voltado para cientistas de dados que desejam usar o TensorFlow para analisar dados potenciais de fraude.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Criar um modelo de detecção de fraude em Python e TensorFlow.
• Construir regressões lineares e modelos de regressão linear para prever fraudes.
• Desenvolver uma aplicação completa de IA para analisar dados de fraude.

O aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial no qual os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados.

O aprendizado profundo (deep learning) é um subcampo do aprendizado de máquina que utiliza métodos baseados na aprendizagem de representações e estruturas de dados, como redes neurais.

Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua sintaxe clara e legibilidade do código.

Nesta formação ao vivo orientada por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para o setor de telecomunicações usando Python, à medida que passam pela criação de um modelo de risco de crédito baseado em aprendizado profundo.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais do aprendizado profundo.
• Aprender sobre as aplicações e usos do aprendizado profundo no setor de telecomunicações.
• Utilizar Python, Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações.
• Construir seu próprio modelo de previsão de churn (cancelamento) de clientes usando Python.

Formato do Curso

• Palestras interativas e discussões.
• Muitos exercícios e práticas.
• Implementação prática em ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor entre em contato conosco para organizar.

Este treinamento prático, ministrado por instrutores, é projetado como uma continuação natural do curso Python para Análise de Dados.

Ele apresenta aos participantes os conceitos fundamentais do Machine Learning e demonstra como aplicá-los diretamente em tarefas de análise de dados, como previsão, classificação e segmentação.

O foco está em compreender como o Machine Learning funciona na prática, utilizando ferramentas familiares, como Python, Pandas e Jupyter Notebook, sem exigir um background matemático avançado.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial), é voltado para engenheiros que desejam avaliar as abordagens e ferramentas disponíveis hoje para tomar uma decisão informada sobre o caminho a seguir na adoção do MLOps em sua organização.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar várias estruturas e ferramentas de MLOps.
• Montar a equipe certa com as habilidades certas para construir e dar suporte a um sistema de MLOps.
• Preparar, validar e versionar dados para uso pelos modelos de ML.
• Compreender os componentes de uma Pipeline de ML e as ferramentas necessárias para construir uma.
• Experimentar diferentes estruturas de aprendizado de máquina e servidores para deploy em produção.
• Operacionalizar todo o processo de Aprendizado de Máquina para que seja reproduzível e mantido corretamente.

Esta formação ao vivo e orientada por um instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial) é direcionada para analistas de dados, desenvolvedores ou aspirantes a cientistas de dados de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de machine learning em Python para extrair insights, fazer previsões e automatizar decisões baseadas em dados.

Ao final deste curso, os participantes serão capazes de:

• Compreender e diferenciar os principais paradigmas de machine learning.
• Explorar técnicas de pré-processamento de dados e métricas de avaliação de modelos.
• Aplicar algoritmos de machine learning para resolver problemas reais de dados.
• Utilizar bibliotecas Python e notebooks Jupyter para desenvolvimento prático.
• Criar modelos para previsão, classificação, recomendação e agrupamento (clustering).

Este treinamento ao vivo com instrutor em Rio de Janeiro (online ou presencial) destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar o Tensorflow 2.x para construir preditores, classificadores, modelos generativos, redes neurais e assim por diante.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o TensorFlow 2.x.
• Entender os benefícios do TensorFlow 2.x em relação às versões anteriores.
• Criar modelos de aprendizado profundo.
• Implementar um classificador de imagens avançado.
• Implantar um modelo de aprendizado profundo na nuvem, dispositivos móveis e IoT.

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)