Cursos de Fine-Tuning em Brasília

Este treinamento ao vivo com instrutor em Brasília (online ou presencial) direciona-se a engenheiros de IA de defesa e desenvolvedores de tecnologia militar de nível avançado que desejam aplicar o ajuste fino em modelos de aprendizado profundo para uso em veículos autônomos, drones e sistemas de vigilância, atendendo a rigorosos padrões de segurança e confiabilidade.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aplicar ajuste fino em modelos de visão computacional e fusão de sensores para tarefas de vigilância e mira.
• Adaptar sistemas autônomos de IA a ambientes em mudança e perfis de missão.
• Implementar mecanismos robustos de validação e falha segura nos pipelines de modelos.
• Garantir conformidade com normas específicas de defesa relacionadas a conformidade regulatória, segurança e proteção de dados.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Brasília (online ou presencial), destina-se a engenheiros de tecnologia jurídica e desenvolvedores de IA de nível intermediário que desejam aplicar ajuste fino em modelos de linguagem para tarefas como análise de contratos, extração de cláusulas e pesquisa jurídica automatizada em ambientes de serviços jurídicos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Preparar e limpar documentos jurídicos para o ajuste fino de modelos de PLN.
• Aplicar estratégias de ajuste fino para melhorar a precisão do modelo em tarefas jurídicas.
• Implementar modelos para auxiliar na revisão, classificação e pesquisa de contratos.
• Garantir conformidade, auditabilidade e rastreabilidade das saídas da IA em contextos jurídicos.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasília (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados de nível intermediário a avançado que desejam realizar ajuste fino em modelos para diagnóstico clínico, previsão de doenças e antecipação de resultados dos pacientes, utilizando dados médicos estruturados e não estruturados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Realizar ajuste fino em modelos de IA com conjuntos de dados de saúde, incluindo prontuários eletrônicos (EMRs), imagens e dados de séries temporais.
• Aplicar aprendizado por transferência, adaptação de domínio e compressão de modelos em contextos médicos.
• Abordar questões de privacidade, viés e conformidade regulatória no desenvolvimento de modelos.
• Implantar e monitorar modelos ajustados em ambientes de saúde do mundo real.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasília (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e engenheiros de IA de nível avançado no setor financeiro que desejam aplicar ajuste fino em modelos para aplicações como pontuação de crédito, detecção de fraudes e modelagem de riscos, utilizando dados financeiros específicos do domínio.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aplicar ajuste fino em modelos de IA com conjuntos de dados financeiros para melhorar a previsão de fraudes e riscos.
• Aplicar técnicas como aprendizado por transferência, LoRA e regularização para aumentar a eficiência dos modelos.
• Integrar considerações de conformidade financeira ao fluxo de trabalho de modelagem de IA.
• Implantação de modelos ajustados em produção para uso em plataformas de serviços financeiros.

Esta formação presencial, ministrada por instrutor em Brasília (online ou in loco), destina-se a profissionais avançados de manutenção de IA e MLOps que desejam implementar pipelines robustos de aprendizado contínuo e estratégias eficazes de atualização para modelos implantados e ajustados.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implementar fluxos de trabalho de aprendizado contínuo para modelos implantados.
• Mitigar o esquecimento catastrófico por meio de treinamento adequado e gerenciamento de memória.
• Automatizar monitoramento e gatilhos de atualização com base na deriva do modelo ou nas alterações nos dados.
• Integrar estratégias de atualização de modelos em pipelines CI/CD e MLOps existentes.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasília (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de IA embarcada e especialistas em computação perimetral de nível intermediário que desejam realizar ajuste fino e otimizar modelos de IA leves para implantação em dispositivos com recursos limitados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Selecionar e adaptar modelos pré-treinados adequados para implantação em edge.
• Aplicar quantização, poda e outras técnicas de compressão para reduzir o tamanho do modelo e a latência.
• Realizar ajuste fino nos modelos usando aprendizado por transferência para desempenho específico da tarefa.
• Implantar modelos otimizados em plataformas reais de hardware edge.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasília (online ou presencial), destina-se a engenheiros de visão computacional e desenvolvedores de IA de nível avançado que desejam realizar o ajuste fino de VLMs, como CLIP e Flamingo, para melhorar o desempenho em tarefas específicas do setor que envolvem imagens e texto.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e os métodos de pré-treinamento dos modelos visão-linguagem.
• Realizar ajuste fino de VLMs para classificação, recuperação, legenda de imagens ou QA multimodal.
• Preparar conjuntos de dados e aplicar estratégias PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) para reduzir o consumo de recursos.
• Avaliar e implantar VLMs personalizados em ambientes de produção.

Este treinamento presencial ao vivo em Brasília (online ou no local) é destinado a engenheiros de ML de nível intermediário e profissionais de conformidade de IA que desejam identificar, avaliar e reduzir riscos de segurança e vieses em modelos de linguagem fine-tuned.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o contexto ético e regulatório para sistemas de IA seguros.
• Identificar e avaliar formas comuns de viés em modelos fine-tuned.
• Aplicar técnicas de mitigação de vieses durante e após o treinamento.
• Projetar e auditar modelos quanto à segurança, transparência e justiça.

Este treinamento ao vivo com instrutor na Brasília (online ou presencial) destina-se a engenheiros de PLN intermediários e equipes de gestão do conhecimento que desejam realizar o ajuste fino em pipelines de RAG para melhorar o desempenho em cenários de perguntas e respostas, busca corporativa e sumarização.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e o fluxo de trabalho dos sistemas de RAG.
• Realizar ajuste fino nos componentes de recuperação e geração para dados específicos de domínio.
• Avaliar o desempenho do RAG e aplicar melhorias por meio de técnicas de PEFT (Fine-Tuning Eficiente de Parâmetros).
• Implantar sistemas de RAG otimizados para uso interno ou em produção.

Este treinamento ao vivo com instrutor em Brasília (online ou presencial) visa profissionais de ML de nível intermediário e desenvolvedores de IA que desejam realizar ajuste fino e implantar modelos de pesos abertos como LLaMA, Mistral e Qwen para aplicações específicas de negócios ou internas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o ecossistema e as diferenças entre os LLMs de código aberto.
• Preparar conjuntos de dados e configurações de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral e Qwen.
• Executar pipelines de ajuste fino usando Transformers do Hugging Face e PEFT.
• Avaliar, salvar e implantar modelos ajustados em ambientes seguros.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Brasília (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e engenheiros de IA de nível intermediário que desejam realizar ajuste fino em modelos de linguagem grandes de forma mais econômica e eficiente, utilizando métodos como LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a teoria subjacente às abordagens de ajuste fino com eficiência de parâmetros.
• Implementar LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning utilizando a biblioteca Hugging Face PEFT.
• Comparar os trade-offs entre desempenho e custo dos métodos PEFT em relação ao ajuste fino completo.
• Implantar e dimensionar LLMs ajustados com requisitos reduzidos de computação e armazenamento.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasília (online ou presencial), destina-se a engenheiros de aprendizado de máquina, desenvolvedores de IA e cientistas de dados de nível intermediário a avançado que desejam aprender a usar o QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos para tarefas específicas e personalizações.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a teoria por trás do QLoRA e das técnicas de quantização para LLMs.
• Implementar o QLoRA no ajuste fino de grandes modelos de linguagem para aplicações específicas de domínio.
• Otimizar o desempenho do ajuste fino em recursos computacionais limitados usando quantização.
• Implantar e avaliar modelos ajustados com eficiência em aplicações do mundo real.

Esta formação ao vivo e ministrada por instrutor na Brasília (online ou presencial) é voltada para engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores de IA de nível avançado que desejam aplicar o RLHF para ajustar grandes modelos de IA, visando desempenho superior, segurança e alinhamento.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as bases teóricas do RLHF e entender por que ele é essencial no desenvolvimento moderno de IA.
• Implementar modelos de recompensa baseados em feedback humano para orientar os processos de aprendizado por reforço.
• Ajustar grandes modelos de linguagem utilizando técnicas de RLHF para alinhar as saídas às preferências humanas.
• Aplicar boas práticas para dimensionar fluxos de trabalho de RLHF em sistemas de IA prontos para produção.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasília (online ou presencial), é voltado para profissionais de nível intermediário que desejam adquirir habilidades práticas na personalização de modelos de IA para tarefas financeiras críticas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do ajuste fino para aplicações financeiras.
• Aproveitar modelos pré-treinados para tarefas específicas do domínio nas finanças.
• Aplicar técnicas para detecção de fraudes, avaliação de riscos e geração de conselhos financeiros.
• Garantir a conformidade com regulamentações financeiras, como GDPR e SOX.
• Implementar práticas de segurança de dados e IA ética em aplicações financeiras.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasília (online ou presencial), é direcionado a profissionais de nível avançado que desejam aprimorar suas habilidades na identificação e solução de desafios de ajuste fino para modelos de aprendizado de máquina.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Diagnosticar problemas como overfitting (sobreajuste), underfitting (subajuste) e desequilíbrio de dados.
• Implementar estratégias para melhorar a convergência do modelo.
• Otimizar os pipelines de ajuste fino para obter melhor desempenho.
• Depurar processos de treinamento usando ferramentas e técnicas práticas.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores, em Brasília (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam dominar técnicas para otimizar modelos grandes visando um fine-tuning economicamente viável em cenários do mundo real.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios associados ao fine-tuning de modelos grandes.
• Aplicar técnicas de treinamento distribuído em modelos grandes.
• Utilizar quantização e poda de modelos para melhorar a eficiência.
• Otimizar o uso de hardware para tarefas de fine-tuning.
• Implantar modelos ajustados com eficácia em ambientes de produção.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Brasília (online ou presencial), é direcionada a profissionais de nível intermediário que desejam alavancar o poder da engenharia de prompt e do aprendizado com poucos exemplos para otimizar o desempenho dos LLMs em aplicações do mundo real.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da engenharia de prompt e do aprendizado com poucos exemplos.
• Criar prompts eficazes para diversas tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PLN).
• Utilizar técnicas de aprendizado com poucos exemplos para adaptar LLMs com pouquíssimos dados.
• Otimizar o desempenho dos LLMs para aplicações práticas.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Brasília (online ou presencial), é voltado para profissionais de nível avançado que desejam dominar o ajuste fino de modelos multimodais para soluções inovadoras de IA.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura de modelos multimodais como CLIP e Flamingo.
• Preparar e pré-processar conjuntos de dados multimodais de forma eficaz.
• Realizar o ajuste fino de modelos multimodais para tarefas específicas.
• Otimizar modelos para aplicações e desempenho no mundo real.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutores em Brasília (online ou presencial) é direcionado a pesquisadores de IA de nível avançado, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores que desejam realizar o ajuste fino em modelos DeepSeek LLM para criar aplicações especializadas de IA voltadas para setores específicos, domínios ou necessidades empresariais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e as capacidades dos modelos DeepSeek, incluindo o DeepSeek-R1 e o DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de dados e realizar o pré-processamento dos dados para o ajuste fino.
• Aplicar o ajuste fino no DeepSeek LLM para aplicações específicas do domínio.
• Otimizar e implantar modelos ajustados com eficiência.

Esta formação presencial, ministrada por instrutor em Brasília (online ou no local), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam implantar modelos ajustados com confiabilidade e eficiência.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios da implantação de modelos ajustados em ambiente de produção.
• Contêinerizar e implantar modelos utilizando ferramentas como Docker e Kubernetes.
• Implementar monitoramento e registro de logs para modelos implantados.
• Otimizar modelos quanto à latência e escalabilidade em cenários do mundo real.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Brasília (online ou presencial), destina-se a profissionais de machine learning de nível avançado que desejam dominar técnicas de ponta em transferência de aprendizado e aplicá-las a problemas complexos do mundo real.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender conceitos avançados e metodologias em transferência de aprendizado.
• Implementar técnicas de adaptação específica para o domínio em modelos pré-treinados.
• Aplicar aprendizado contínuo para gerenciar tarefas e conjuntos de dados em evolução.
• Dominar o ajuste fino multitarefa para melhorar o desempenho do modelo em diversas tarefas.

O Vertex AI oferece ferramentas avançadas para o aprimoramento de grandes modelos e o gerenciamento de prompts, permitindo que desenvolvedores e equipes de dados otimizem a precisão dos modelos, agilizem os fluxos de trabalho de iteração e garantam rigor na avaliação por meio de bibliotecas e serviços integrados.

Esta formação instruída por especialista (online ou presencial) é destinada a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam melhorar o desempenho e a confiabilidade de aplicações de IA generativa utilizando aprimoramento supervisionado, versionamento de prompts e serviços de avaliação no Vertex AI.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aplicar técnicas de aprimoramento supervisionado aos modelos Gemini no Vertex AI.
• Implementar fluxos de trabalho de gerenciamento de prompts, incluindo versionamento e testes.
• Utilizar bibliotecas de avaliação para estabelecer benchmarks e otimizar o desempenho da IA.
• Implantar e monitorar modelos aprimorados em ambientes de produção.

Formato do Curso

• Aulas interativas e discussões.
• Prática com laboratórios utilizando ferramentas de aprimoramento e prompts do Vertex AI.
• Análise de casos reais de otimização de modelos empresariais.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasília (online ou presencial), destina-se a profissionais de aprendizado de máquina de nível iniciante a intermediário que desejam compreender e aplicar técnicas de aprendizado por transferência para melhorar a eficiência e o desempenho em projetos de IA.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos centrais e os benefícios do aprendizado por transferência.
• Explorar modelos pré-treinados populares e suas aplicações.
• Realizar o ajuste fino (fine-tuning) de modelos pré-treinados para tarefas personalizadas.
• Aplicar o aprendizado por transferência para resolver problemas do mundo real em PLN (Processamento de Linguagem Natural) e visão computacional.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em <local> (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e profissionais de IA de nível intermediário que desejam implementar estratégias de afinamento para grandes modelos sem a necessidade de recursos computacionais extensivos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da Adaptação de Baixo Ranque (LoRA).
• Implementar o LoRA para um afinamento eficiente de grandes modelos.
• Otimizar o afinamento para ambientes com recursos limitados.
• Avaliar e implantar modelos ajustados com LoRA em aplicações práticas.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Brasília (online ou presencial), é direcionada a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam personalizar modelos pré-treinados para tarefas e conjuntos de dados específicos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios do ajuste fino e suas aplicações.
• Preparar conjuntos de dados para o ajuste fino de modelos pré-treinados.
• Realizar ajuste fino em grandes modelos de linguagem (LLMs) para tarefas de PLN.
• Otimizar o desempenho do modelo e abordar desafios comuns.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasília (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermediário que desejam aprimorar seus projetos de PLN por meio do ajuste eficaz de modelos linguísticos pré-treinados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do ajuste fino para tarefas de PLN.
• Realizar o ajuste fino de modelos pré-treinados, como GPT, BERT e T5, para aplicações específicas de PLN.
• Otimizar hiperparâmetros para melhorar o desempenho dos modelos.
• Avaliar e implantar modelos ajustados em cenários do mundo real.