Cursos de Aprendizagem Profunda (Deep learning) em Manaus

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Manaus (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.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutores em Manaus (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, ministrado por instrutor em Manaus (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 Manaus (online ou presencial), é direcionado a profissionais de nível avançado que desejam se especializar em técnicas de aprendizado profundo de ponta para CLN.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender as principais diferenças entre modelos de CLN e PLN.
• Aplicar técnicas avançadas de aprendizado profundo em tarefas de CLN.
• Explorar arquiteturas profundas, como transformadores e mecanismos de atenção.
• Aproveitar as tendências futuras da CLN para construir sistemas de IA sofisticados.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Manaus (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 Manaus (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 Manaus (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam utilizar técnicas de IA para revolucionar os processos de descoberta e desenvolvimento de medicamentos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Manaus (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, ministrado por instrutor em Manaus (online ou presencial), é direcionado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam utilizar Modelos de Linguagem Grandes em diversas tarefas de processamento de linguagem natural.

Ao 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 (fine-tuning) em um conjunto de dados personalizado.
• Utilizar LLMs para diferentes tarefas de processamento de linguagem natural, como resumo de textos, perguntas e respostas, geração de texto e outras.
• Depurar e avaliar LLMs utilizando ferramentas como TensorBoard, PyTorch Lightning e Hugging Face Datasets.

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.

Neste treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Manaus, os participantes aprenderão as técnicas de aprendizado de máquina mais relevantes e inovadoras em Python enquanto criam uma série de aplicativos de demonstração envolvendo dados de imagem, música, texto e financeiros.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para resolver problemas complexos.
• Aplicar aprendizado profundo e aprendizado semissupervisionado em aplicações que envolvem dados de imagem, música, texto e financeiros.
• Tirar o máximo proveito dos algoritmos Python.
• Usar bibliotecas e pacotes como NumPy e Theano.

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.

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.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutores em Manaus (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.

Esta formação ao vivo com instrutor em Manaus (online ou presencial) destina-se a desenvolvedores de software, analistas de dados e profissionais técnicos que desejam usar 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 ao vivo, ministrado por instrutores em Manaus (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.

Neste treinamento ao vivo com instrutor, os participantes aprenderão como usar o Matlab para projetar, criar e visualizar uma rede neural convolucional para reconhecimento de imagens.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Público-alvo

• Desenvolvedores
• Engenheiros
• Especialistas de domínio

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e muita prática hands-on

Este treinamento ao vivo com instrutor em Manaus (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)