Cursos de Aprendizado Profundo em Belo Horizonte

Esta formação presencial ou online em Belo Horizonte 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.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Belo Horizonte (online ou presencial), destina-se a profissionais avançados que desejam aprofundar seu conhecimento em visão computacional e explorar as capacidades do TensorFlow para desenvolver modelos de visão sofisticados utilizando o Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (online ou presencial) em Belo Horizonte, é direcionado a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam entender e aplicar técnicas de aprendizado profundo usando o ambiente 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 usando TensorFlow.
• Treinar e avaliar modelos de aprendizado profundo.
• Utilizar recursos avançados do TensorFlow para aprendizado profundo.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Belo Horizonte (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam se especializar em técnicas de aprendizado profundo de ponta para NLU.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender as principais diferenças entre os modelos NLU e NLP.
• Aplique técnicas avançadas de aprendizado profundo às tarefas da NLU.
• Explore arquiteturas profundas, como transformadores e mecanismos de atenção.
• Aproveite as tendências futuras da NLU para criar sistemas sofisticados de IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Belo Horizonte (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam explorar técnicas XAI de última geração para modelos de aprendizado profundo, com foco na construção de sistemas de IA interpretáveis.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os desafios da explicabilidade no aprendizado profundo.
• Implementar técnicas avançadas de XAI para redes neurais.
• Interpretar decisões tomadas por modelos de aprendizado profundo.
• Avalie os trade-offs entre desempenho e transparência.

Este treinamento ao vivo Belo Horizonte (online ou presencial) destina-se a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores de deep learning e especialistas em visão computacional de nível intermediário a avançado que desejam expandir seus conhecimentos e habilidades no uso de deep learning 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 o desempenho e a escalabilidade para grandes conjuntos de dados e modelos complexos.
• Ajustar hiperparâmetros para melhorar o desempenho do modelo e sua generalização.
• Integrar o Stable Diffusion com outros frameworks e ferramentas de aprendizado profundo.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Belo Horizonte (online ou presencial), é destinada a profissionais avançados que desejam utilizar técnicas de IA para revolucionar os processos de descoberta e desenvolvimento de medicamentos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da IA na descoberta e desenvolvimento de medicamentos.
• Aplicar técnicas de aprendizado de máquina para prever propriedades moleculares e interações.
• Utilizar modelos de deep learning para triagem virtual e otimização de leads.
• Integrar abordagens impulsionadas por IA no processo de ensaios clínicos.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Belo Horizonte (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Belo Horizonte (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam usar modelos de linguagem grande para várias tarefas de linguagem natural.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua um LLM popular.
• Criar um LLM básico e ajustá-lo em um conjunto de dados personalizado.
• Usar 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, ministrado por instrutor (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados, engenheiros de machine learning e pesquisadores de 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.
• Construir e treinar modelos Stable Diffusion para tarefas de geração de imagens.
• Aplicar o Stable Diffusion em diversos cenários de geração de imagens, como inpainting, outpainting e tradução de imagem para imagem.
• Otimizar o desempenho e a estabilidade dos modelos Stable Diffusion.

Neste treinamento presencial ministrado pelo instrutor em Belo Horizonte, os participantes aprenderão as técnicas de aprendizado de máquina mais relevantes e avançadas em Python, enquanto constroem uma série de aplicações demonstrativas envolvendo imagens, música, texto e dados financeiros.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para resolver problemas complexos.
• Aplique o aprendizado profundo e semi-supervisionado a aplicações envolvendo imagens, música, texto e dados financeiros.
• Levar os algoritmos Python ao seu máximo potencial.
• Usar bibliotecas e pacotes como NumPy e Theano.

Esta formação presencial ou online em Belo Horizonte 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.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Belo Horizonte (online ou presencial), é direcionado para desenvolvedores de software, analistas de dados e profissionais técnicos que desejam utilizar o TensorFlow 2.x e o Keras para criar, treinar e implantar modelos de deep learning para visão computacional, processamento de linguagem natural e aplicações multimodais.

Este treinamento conduzido por instrutor, ao vivo (online ou presencial), é direcionado a 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 AI de ponta a ponta para analisar dados de fraude.

Nesta formação ao vivo com instrutor, os participantes aprenderão a utilizar o Matlab para projetar, construir e visualizar uma rede neural convolucional para reconhecimento de imagens.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Construir um modelo de deep learning
• Automatizar o rótulo de dados
• Trabalhar com modelos do Caffe e TensorFlow-Keras
• Treinar dados utilizando múltiplas GPUs, a nuvem ou clusters

Público-alvo

• Desenvolvedores
• Engenheiros
• Especialistas de domínio

Formato do curso

• Palestra, discussão, exercícios e intensa prática hands-on

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Belo Horizonte (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, entre outros.

Após a conclusão deste treinamento, os participantes estarão aptos a:

• Instalar e configurar o TensorFlow 2.x.
• Compreender os benefícios do TensorFlow 2.x em comparação com versões anteriores.
• Construir modelos de deep learning.
• Implementar um classificador de imagens avançado.
• Implantar um modelo de deep learning na nuvem, em dispositivos móveis e em dispositivos IoT.