Tanto online quanto presencial, os cursos de treinamento de Redes Neurais com instrutor demonstram, por meio de discussões interativas e prática hands-on, como construir Redes Neurais utilizando um conjunto de toolkits e bibliotecas principalmente open-source, além de como aproveitar o poder do hardware avançado (GPUs) e técnicas de otimização que envolvem computação distribuída e big data. Nossos cursos de Redes Neurais baseiam-se em linguagens de programação populares, como Python, Java, R e bibliotecas poderosas, incluindo TensorFlow, Torch, Caffe, Theano e outras. Nossos cursos de Redes Neurais abrangem tanto a teoria quanto a implementação, utilizando diversas implementações de redes neurais, como Deep Neural Networks (DNN), Convolutional Neural Networks (CNN) e Recurrent Neural Networks (RNN).
O treinamento de Redes Neurais está disponível como "treinamento online ao vivo" ou "treinamento presencial ao vivo". O treinamento ao vivo online (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é realizado por meio de um ambiente de área de trabalho remota interativa. O treinamento presencial ao vivo pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Rio de Janeiro ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Rio de Janeiro.
NobleProg -- Seu Provedor Local de Treinamento
Rio de Janeiro - Candelária
Edifício Candelária Corporate, Rua da Candelária, 65, 16º andar, Rio de Janeiro, Brasil, 20091-020
O Centro Candelária Corporate ocupa o 16º andar. Localizado no maior distrito comercial da cidade, o edifício, está perto da estação de metrô e também é próximo do Aeroporto Doméstico Santos Dumont.
Rio de Janeiro-Lagoa Rodrigo de Freitas Humaita
Rua Humaita, Rio de Janeiro, Brasil, 22261-005
A Regus está localizada no 6º e 7º andar do Edifício Corporativo Lagoa, Humaitá e Área Lagoa, no Rio de Janeiro. É o único edifício corporativo na área de Lagoa Rodrigo de Freitas. Próximo ao túnel Rebouças, indo para a zona norte e próximo à região da Gávea, com fácil acesso à zona oeste / Barra da Tijuca.
A região é servida por várias linhas de ônibus, além de ser facilmente acessível por estradas velozes e grandes corredores. O edifício tem uma vista única da Lagoa Rodrigo de Freitas (lagoa) e fica perto de bancos, bons restaurantes, hotéis, jardim botânico, ciclovias, esportes aquáticos e transporte público. Oferece:
Escritórios totalmente equipados, prontos para começar a trabalhar
Área de Coworking e salas de negócios totalmente equipadas
Sala de reuniões
Acesso à Internet de alta velocidade Regus IT
Suporte administrativo a pedido
Principal ligação de transporte com as principais linhas de ônibus
Áreas de descanso
Serviços de concierge na recepção do edifício
Principais transportes públicos dos principais centros da cidade
Estacionamento seguro com serviço de manobrista
Rio de Janeiro - O2 Corporativo
Av. José Silva de Azevedo Neto, 200 – BL 04 – Sala 104 Rio de Janeiro , Rio de Janeiro , Brasil, 22775-056
Estabeleça seu negócio em um dos maiores distritos comerciais do Rio de Janeiro. Integre-se e faça networking com outras empresas de sucesso neste complexo elegante de nove prédios, e aproveite novas oportunidades para crescer.
Trabalhe em um ambiente moderno e elegante, que inclui acesso a um café no local e área de terraço ao ar livre. E desfrute da variedade de opções de lazer à sua porta, desde o complexo de shoppings Barra Shopping nas proximidades até as belas areias brancas da praia de 17 km.
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.
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 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 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)
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Última Atualização:
Testemunhos de Clientes (3)
Gostei muito do final, quando tivemos tempo para brincar com o CHAT GPT. O ambiente não estava configurado da melhor maneira para isso - em vez de uma grande mesa, algumas mesas menores teriam ajudado a formar grupos pequenos e favorecido a brainstorming.
Nola - Laramie County Community College
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
Máquina Traduzida
Trabalhando a partir de princípios fundamentais de forma focada e avançando para a aplicação de estudos de caso no mesmo dia
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Máquina Traduzida
Que estava aplicando dados reais de uma empresa.
O instrutor teve uma abordagem muito boa, fazendo com que os participantes se envolvessem e competissem.
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
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