Cursos de Fine-Tuning em Rio de Janeiro

Este treinamento ao vivo com instrutor em Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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 Rio de Janeiro (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.