Vitoria, Work Center Corporate - Alexandre Buaiz

300 - 20º andar, Vitoria, Brasil, 29050-545

O Vitoria Center oferece vistas espetaculares de 360 graus de uma das cidades mais importantes do Brasil, incluindo as águas da Baía de Vitória e a histórica Terceira Ponte. Ele está localizado no 20º andar do impressionante edifício de escritórios do Centro de Trabalho, de alto perfil, que apresenta uma arquitetura moderna e bonita, como sua fachada de vidro azul em forma de V instantaneamente reconhecível. O centro fica bem no coração da Enseada do Sua, a área financeira e comercial de Vitória, e fica a uma curta caminhada das melhores atrações comerciais e culturais. Os dois portos de Vitória estão entre os mais importantes do país, exportando ferro e aço entre muitos outros bens, mas a cidade também possui um setor de serviços próspero, praias que atraem turistas e, nos últimos anos, uma crescente indústria de petróleo. Vitória fica a uma hora de avião ao longo da costa atlântica do Rio de Janeiro e São Paulo e o aeroporto da cidade fica a uma curta distância de carro do centro.

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Explore nossos cursos

Computer Vision with Google Colab and TensorFlow

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam aprofundar sua compreensão da visão computacional e explorar os recursos do TensorFlow para desenvolver modelos de visão sofisticados usando o Go ogle Colab. No final desta formação, os participantes serão capazes de:
  • Construir e treinar redes neurais convolucionais (CNNs) usando TensorFlow.
  • Aproveitar o Google Colab para o desenvolvimento de modelos escaláveis e eficientes baseados em nuvem.
  • Implementar técnicas de pré-processamento de imagens para tarefas de visão computacional.
  • Implementar modelos de visão computacional para aplicações no mundo real.
  • Utilizar a aprendizagem por transferência para melhorar o desempenho dos modelos CNN.
  • Visualizar e interpretar os resultados dos modelos de classificação de imagens.
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Deep Learning with TensorFlow in Google Colab

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados de nível intermediário que desejam entender e aplicar técnicas de aprendizado profundo usando o ambiente Go ogle Colab. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Configurar e navegar no 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 aprendizagem profunda.
  • Utilize recursos avançados de TensorFlow para aprendizado profundo.
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Edge AI with TensorFlow Lite

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e profissionais de IA que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicativos Edge AI. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Entenda os fundamentos do TensorFlow Lite e seu papel no Edge AI.
  • Desenvolver e otimizar modelos de IA usando TensorFlow Lite.
  • Implantar modelos TensorFlow Lite em vários dispositivos de borda.
  • Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
  • Implementar aplicativos práticos de IA de borda usando o TensorFlow Lite.
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Deep Learning for NLU: Beyond NLP Models

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (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.
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Advanced Stable Diffusion: Deep Learning for Text-to-Image Generation

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário a avançado, engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores de aprendizado profundo e especialistas em visão computacional que desejam expandir seus conhecimentos e habilidades em aprendizado profundo para geração de texto para imagem. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender arquiteturas e técnicas avançadas de aprendizado profundo para geração de texto para imagem.
  • Implementar modelos complexos e otimizações para síntese de imagens de alta qualidade.
  • Otimize o desempenho e a escalabilidade para grandes conjuntos de dados e modelos complexos.
  • Ajustar hiperparâmetros para melhor desempenho e generalização do modelo.
  • Integrar Stable Diffusion com outras estruturas e ferramentas de aprendizagem profunda
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AI-Driven Drug Discovery and Development

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam aproveitar as 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 desenvolvimento de medicamentos.
  • Aplicar técnicas de aprendizado de máquina para prever propriedades e interações moleculares.
  • Use modelos de aprendizado profundo para triagem virtual e otimização de leads.
  • Integrar abordagens orientadas por IA no processo de ensaio clínico.
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AlphaFold

 7 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a biólogos que desejam entender como AlphaFold funciona e usar modelos AlphaFold como guias em seus estudos experimentais. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os princípios básicos de AlphaFold.
  • Aprender como AlphaFold funciona.
  • Aprender a interpretar as previsões e os resultados de AlphaFold.
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DeepSpeed for Deep Learning

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível iniciante a intermediário e engenheiros de aprendizado de máquina que desejam melhorar o desempenho de seus modelos de aprendizado profundo. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Entenda os princípios do aprendizado profundo distribuído.
  • Instale e configure o DeepSpeed.
  • Escale modelos de aprendizado profundo em hardware distribuído usando DeepSpeed.
  • Implemente e experimente os recursos do DeepSpeed para otimização e eficiência de memória.
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Introduction to Large Language Models (LLMs)

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (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.
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Introduction to Stable Diffusion for Text-to-Image Generation

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores de visão computacional que desejam aproveitar o Stable Diffusion para gerar imagens de alta qualidade para uma variedade de casos de uso. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os princípios de Stable Diffusion e como ele funciona para a geração de imagens.
  • Construir e treinar modelos Stable Diffusion para tarefas de geração de imagens.
  • Aplicar Stable Diffusion a 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.
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Advanced Machine Learning with Python

 21 Horas
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo, os participantes aprenderão as técnicas de aprendizado de máquina mais relevantes e de ponta em Python à medida que constroem uma série de aplicativos de demonstração envolvendo dados de imagem, música, texto e 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 o aprendizado semi-supervisionado a aplicativos que envolvam dados de imagem, música, texto e financeiros.
  • Utilizar o potencial máximo dos algoritmos Python.
  • Utilizar bibliotecas e pacotes como NumPy e Theano.
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Applied AI from Scratch in Python

 28 Horas
Este é um curso de 4 dias que introduz a IA e a sua aplicação utilizando a linguagem de programação Python. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.
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Deep Reinforcement Learning with Python

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam aprender os fundamentos do Deep Reinforcement Learning à medida que avançam na criação de um Deep Learning Agent. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Compreender os principais conceitos por trás do Deep Reinforcement Learning e ser capaz de distingui-lo do Machine Learning.
  • Aplicar algoritmos avançados de Reinforcement Learning para resolver problemas do mundo real.
  • Construir um agente de Deep Learning.
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Deep Learning for Telecom (with Python)

 28 Horas
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações usando Python à medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizado profundo. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os conceitos fundamentais de aprendizagem profunda.
  • Aprenda os aplicativos e usos do aprendizado profundo em telecomunicações.
  • Use Python, Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações.
  • Crie seu próprio modelo de previsão de churn de cliente de aprendizado profundo usando Python.
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Panorama da Inteligência Artificial

 7 Horas
Este curso foi criado para administradores, solution architects, executivos de inovação, CTOs, e todos os interessados em aprender e conhecer o panorama geral da inteligência artificial aplicada aos problemas organizacionais.
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Artificial Intelligence (AI) in Automotive

 14 Horas
Este curso cobre AI (emphasizing Machine Learning e Deep Learning) em Automotive Indústria. Ajuda a determinar que tecnologia pode ser (potencialmente) usada em múltiplas situações em um carro: da simples automação, reconhecimento de imagem para tomada de decisão autónoma.
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From Zero to AI

 35 Horas
This instructor-led, live training in Espírito Santo (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
  • Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
  • Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
  • Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.
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Redes Neurais Artificiais, Machine Learning, Deep Thinking

 21 Horas
A Rede Neuronal Artificial é um modelo de dados computacionais utilizado no desenvolvimento de sistemas Artificial Intelligence (AI) capazes de efetuar tarefas "inteligentes". As redes neuronais artificiais Neural Networks são normalmente utilizadas em aplicações Machine Learning (ML), que são elas próprias uma implementação da IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.
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Applied AI from Scratch

 28 Horas
Este é um curso de 4 dias que apresenta a IA e a sua aplicação. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.
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Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

 21 Horas
Rede Neural Artificial é um modelo de dados computacional utilizado no desenvolvimento de sistemas de Artificial Intelligence (AI) capazes de realizar tarefas "inteligentes". Neural Networks são comumente usadas em aplicações de Machine Learning (ML), que são elas mesmas uma implementação da IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.
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Deep Learning para Vision com Caffe

 21 Horas
Caffe é uma estrutura de aprendizagem profunda feita com expressão, velocidade e modularidade em mente. Este curso explora a aplicação do Caffe como uma estrutura de aprendizagem profunda para o reconhecimento de imagens usando o MNIST como um exemplo Público Este curso é adequado para pesquisadores e engenheiros do Deep Learning interessados em utilizar o Caffe como um framework. Depois de concluir este curso, os delegados poderão:
  • entender a estrutura e os mecanismos de implantação do Caffe
  • realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
  • avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento
  • implementar produção avançada como modelos de treinamento, implementação de camadas e registro
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Deep Learning Neural Networks with Chainer

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores e desenvolvedores que desejam usar Chainer para construir e treinar redes neurais em Python, tornando o código fácil de depurar. No final desta formação, os participantes serão capazes de:
  • Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a desenvolver modelos de redes neurais.
  • Definir e implementar modelos de redes neurais usando um código fonte compreensível.
  • Execute exemplos e modifique os algoritmos existentes para otimizar os modelos de treinamento de aprendizado profundo, aproveitando GPU s para alto desempenho.
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Using Computer Network ToolKit (CNTK)

 28 Horas
O Computer Network ToolKit (CNTK) é uma estrutura de aprendizagem automática de formação de RNNs de código aberto, multi-máquinas, multiGPU e altamente eficiente para voz, texto e imagens. Público alvo Este curso destina-se a engenheiros e arquitectos que pretendam utilizar o CNTK nos seus projectos.
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Introduction to Deep Learning

 21 Horas
Este curso é uma visão geral para Deep Learning sem aprofundar demasiado quaisquer métodos específicos. É adequado para pessoas que querem começar a utilizar a aprendizagem profunda para melhorar a sua precisão de previsão.
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DeepMind Lab

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores e desenvolvedores que desejam instalar, configurar, personalizar e usar a plataforma DeepMind Lab para desenvolver sistemas gerais de inteligência artificial e aprendizado de máquina. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Personalizar DeepMind Lab para construir e executar um ambiente que atenda às necessidades de aprendizado e treinamento.
  • Utilizar o ambiente de simulação 3D da DeepMind Lab para treinar agentes de aprendizagem num ponto de vista de primeira pessoa.
  • Facilitar a avaliação de agentes para desenvolver a inteligência num mundo 3D semelhante a um jogo.
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Advanced Deep Learning

 28 Horas
A aprendizagem automática é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. A aprendizagem profunda é um subcampo da aprendizagem automática que utiliza métodos baseados na aprendizagem de representações e estruturas de dados, como as redes neuronais.
Leia mais...

Deep Learning for Business

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a analistas de negócios, cientistas de dados e desenvolvedores que desejam criar e implementar modelos de aprendizado profundo para acelerar o crescimento da receita e resolver problemas no mundo dos negócios. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Entenda os principais conceitos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
  • Obtenha insights sobre o futuro dos negócios e da indústria com ML e DL.
  • Defina estratégias e soluções de negócios com aprendizado profundo.
  • Aprender a aplicar a ciência de dados e a aprendizagem profunda na resolução de problemas empresariais.
  • Construir modelos de aprendizagem profunda utilizando Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, etc.
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Deep Learning for Banking (with Python)

 28 Horas
A aprendizagem automática é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. A aprendizagem profunda é um subcampo da aprendizagem automática que utiliza métodos baseados na aprendizagem de representações e estruturas de dados, como as redes neuronais. A linguagem de programação de alto nível Python é famosa pela sua sintaxe clara e legibilidade do código. Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para bancos usando Python à medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizado profundo. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os conceitos fundamentais de aprendizagem profunda
  • Aprenda os aplicativos e usos do aprendizado profundo no setor bancário
  • Use Python, Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para o setor bancário
  • Crie seu próprio modelo de risco de crédito de aprendizado profundo usando Python
Público
  • Programadores
  • Cientistas de dados
Formato do curso
  • Palestra parcial, discussão parcial, exercícios e prática prática pesada
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Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

 28 Horas
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo, os participantes aprenderão a usar Python bibliotecas para PNL enquanto criam um aplicativo que processa um conjunto de imagens e gera legendas.  No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Desenhar e codificar DL para NLP usando Python bibliotecas.
  • Criar Python código que lê uma coleção substancialmente enorme de imagens e gera palavras-chave.
  • Criar Python Código que gera legendas a partir das palavras-chave detectadas.
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Deep Learning for Vision

 21 Horas
Público Este curso é adequado para pesquisadores e engenheiros do Deep Learning interessados em utilizar ferramentas disponíveis (principalmente código aberto) para analisar imagens de computador Este curso fornece exemplos de trabalho.
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Accelerating Deep Learning with FPGA and OpenVINO

 35 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam acelerar os aplicativos de aprendizado de máquina em tempo real e implantá-los em escala. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar o kit de ferramentas OpenVINO.
  • Acelerar uma aplicação de visão computacional usando um FPGA.
  • Executar diferentes camadas CNN no FPGA.
  • Escalar o aplicativo em vários nós em um cluster Kubernetes.
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Fraud Detection with Python and TensorFlow

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (online ou no local) é destinado a cientistas de dados que desejam usar TensorFlow para analisar dados de fraude em potencial. No final desta formação, 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 de IA completa para analisar dados de fraude.
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Distributed Deep Learning with Horovod

 7 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores ou cientistas de dados que desejam usar Horovod para executar treinamentos de aprendizado profundo distribuídos e escalá-lo para ser executado em vários GPU s em paralelo. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a executar treinamentos de aprendizado profundo.
  • Instalar e configurar Horovod para treinar modelos com TensorFlow, Keras, Py Torch e Apache MXNet.
  • Escalar o treinamento de aprendizado profundo com Horovod para ser executado em vários GPU s.
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Introduction Deep Learning & Réseaux de neurones pour l’ingénieur

 21 Horas
Tipo: Formação teórica com aplicações decididas previamente com os alunos sobre Lasanha ou Keras consoante o grupo de ensino. Método de ensino: apresentação, discussão e estudo de casos A inteligência artificial revolucionou vários domínios científicos e começa agora a revolucionar um grande número de sectores económicos (indústria, medicina, comunicação, etc.). No entanto, a forma como é apresentada nos grandes meios de comunicação social é muitas vezes uma fantasia, muito distante das realidades dos domínios Machine Learning e Deep Learning. O objetivo deste curso é fornecer aos engenheiros que já dominam as ferramentas informáticas (incluindo um conhecimento básico de programação de software) uma introdução ao Deep Learning e às suas várias áreas especializadas e, portanto, às principais arquitecturas de rede existentes atualmente. Embora os fundamentos matemáticos sejam relembrados durante o curso, recomenda-se um nível de matemática como o BAC+2 para maior conforto. É absolutamente possível prescindir da matemática para reter apenas uma visão "sistémica", mas esta abordagem limitará muito a compreensão do tema.
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Deep Learning with Keras

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a pessoas técnicas que desejam aplicar o modelo de aprendizado profundo a aplicativos de reconhecimento de imagem. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar Keras.
  • Prototipar rapidamente modelos de aprendizado profundo.
  • Implementar uma rede convolucional.
  • Implementar uma rede recorrente.
  • Execute um modelo de aprendizado profundo em uma CPU e GPU.
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Matlab for Deep Learning

 14 Horas
Neste treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, os participantes aprenderão como usar o Matlab para projetar, construir e visualizar uma rede neural convolucional para reconhecimento de imagem. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Construa um modelo de aprendizado profundo
  • Automatize a rotulagem de dados
  • Trabalhar com modelos da Caffe e TensorFlow - Keras
  • Treine dados usando várias GPU , a nuvem ou clusters
Público
  • Desenvolvedores
  • Engenheiros
  • Especialistas em domínio
Formato do curso
  • Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
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Machine Learning and Deep Learning

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante a intermediário que desejam desenvolver sua compreensão dos algoritmos de aprendizado de máquina, técnicas de aprendizado profundo e tomada de decisão orientada por IA. O curso fornece experiência prática com conceitos de aprendizado de máquina, modelos de aprendizado profundo e implementações práticas usando R.No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Entenda os fundamentos do aprendizado de máquina e do aprendizado profundo.
  • Aplique vários algoritmos de aprendizado de máquina para regressão, classificação, clustering e deteção de anomalias.
  • Use arquiteturas de aprendizado profundo, como redes neurais artificiais (RNAs).
  • Implementar modelos de aprendizagem supervisionados e não supervisionados.
  • Avaliar o desempenho do modelo e otimizar os hiperparâmetros.
  • Utilizar o R para análise de dados, visualização e aplicações de aprendizagem automática.
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Neural computing – Data science

 14 Horas
Esta sessão de treinamento em sala de aula conterá apresentações e exemplos baseados em computador e exercícios de estudo de caso para realizar com bibliotecas de redes neurais e profundas relevantes.
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Python and Deep Learning with OpenCV 4

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de software que desejam programar em Python com OpenCV 4 para aprendizado profundo. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Visualizar, carregar e classificar imagens e vídeos usando OpenCV 4.
  • Implementar o aprendizado profundo em OpenCV 4 com TensorFlow e Keras.
  • Execute modelos de aprendizado profundo e gere relatórios impactantes a partir de imagens e vídeos.
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OpenFace: Creating Facial Recognition Systems

 14 Horas
O OpenFace é um software de reconhecimento facial em tempo real, de código aberto, baseado na pesquisa FaceNet da Google. Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como usar os componentes do OpenFace para criar e implantar um aplicativo de reconhecimento facial de amostra. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Trabalhar com os componentes do OpenFace, incluindo dlib, OpenVC, Torch e nn4 para implementar a deteção, o alinhamento e a transformação de faces
  • Aplicar o OpenFace a aplicativos do mundo real, como vigilância, verificação de identidade, realidade virtual, jogos e identificação de clientes repetidos, etc.
Público-alvo
  • Programadores
  • Cientistas de dados
Formato do curso
  • Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
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OpenNMT: Setting Up a Neural Machine Translation System

 7 Horas
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como configurar e usar o OpenNMT para realizar a tradução de vários conjuntos de dados de amostra. O curso começa com uma visão geral das redes neurais como elas se aplicam à tradução automática. Os participantes realizarão exercícios ao vivo durante o curso para demonstrar sua compreensão dos conceitos aprendidos e obter feedback do instrutor. No final deste treinamento, os participantes terão o conhecimento e a prática necessários para implementar uma solução OpenNMT ao vivo. Amostras de idioma de origem e de destino serão pré-organizadas de acordo com os requisitos do público. Formato do Curso
  • Palestra parcial, parte discussão, prática prática
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Advanced Machine Learning with R

 21 Horas
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão técnicas avançadas para Machine Learning com R à medida que avançam na criação de um aplicativo do mundo real. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Compreender e implementar técnicas de aprendizagem não supervisionada
  • Aplicar clustering e classificação para fazer previsões com base em dados do mundo real.
  • Visualizar dados para obter rapidamente insights, tomar decisões e refinar ainda mais a análise.
  • Melhorar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina usando o ajuste de hiperparâmetros.
  • Colocar um modelo em produção para uso em um aplicativo maior.
  • Aplicar técnicas avançadas de aprendizado de máquina para responder a perguntas envolvendo dados de redes sociais, big data e muito mais.
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Deep Learning with TensorFlow 2

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado 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. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o TensorFlow 2.x.
  • Compreender os benefícios do TensorFlow 2.x em relação às versões anteriores.
  • Construir modelos de aprendizado profundo.
  • Implementar um classificador de imagem avançado.
  • Implantar um modelo de aprendizado profundo na nuvem, em dispositivos móveis e de IoT.
Leia mais...

Tensorflow Lite for Microcontrollers

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam escrever, carregar e executar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos incorporados muito pequenos. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar TensorFlow Lite.
  • Carregar modelos de aprendizado de máquina em um dispositivo incorporado para permitir que ele detecte fala, classifique imagens, etc.
  • Adicionar IA a dispositivos de hardware sem depender de conetividade de rede.
Leia mais...

TensorFlow Serving

 7 Horas
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (online ou no local), os participantes aprenderão como configurar e usar TensorFlow Serving para implantar e gerenciar modelos ML em um ambiente de produção. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Treinar, exportar e servir vários modelos do TensorFlow.
  • Testar e implantar algoritmos usando uma única arquitetura e um conjunto de APIs.
  • Estender TensorFlow Serving para servir outros tipos de modelos além dos modelos do TensorFlow.
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Deep Learning com TensorFlow

 21 Horas
TensorFlow é uma API de segunda geração da biblioteca de software de código aberto da Go ogle para Deep Learning . O sistema foi projetado para facilitar a pesquisa em aprendizado de máquina e para tornar mais rápida e fácil a transição do protótipo de pesquisa para o sistema de produção. Público Este curso é destinado a engenheiros que desejam usar o TensorFlow em seus projetos Deep Learning Depois de concluir este curso, os delegados irão:
  • entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
  • ser capaz de realizar tarefas de configuração / ambiente de produção / arquitetura e configuração
  • ser capaz de avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento
  • ser capaz de implementar a produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro
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TensorFlow para o Reconhecimento de Imagem

 28 Horas
Este curso explora, com exemplos específicos, a aplicação do Tensor Flow para fins de reconhecimento de imagem Público Este curso destina-se a engenheiros que desejam utilizar o TensorFlow para fins de Reconhecimento de Imagem Depois de concluir este curso, os delegados poderão:
  • entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
  • realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
  • avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento
  • implementar a produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro
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TensorFlow Extended (TFX)

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam passar do treinamento de um único modelo de ML para a implantação de muitos modelos de ML na produção. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o TFX e suportar ferramentas de terceiros.
  • Utilizar o TFX para criar e gerir um pipeline de produção de ML completo.
  • Trabalhar com componentes TFX para realizar modelagem, treinamento, servir inferência e gerenciar implantações.
  • Implante recursos de aprendizado de máquina em aplicativos da Web, aplicativos móveis, dispositivos IoT e muito mais.
Leia mais...

TPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units

 7 Horas
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Espírito Santo, os participantes aprenderão como tirar proveito das inovações nos processadores TPU para maximizar o desempenho de seus próprios aplicativos de IA. No final da formação, os participantes serão capazes de
  • Treinar vários tipos de redes neurais em grandes quantidades de dados.
  • Use TPUs para acelerar o processo de inferência em até duas ordens de magnitude.
  • Utilizar TPUs para processar aplicativos intensivos, como pesquisa de imagens, visão em nuvem e fotos.
Leia mais...

Natural Language Processing (NLP) with TensorFlow

 35 Horas
TensorFlow™ é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados. SyntaxNet é um framework de processamento de línguas naturais de rede neural para TensorFlow. Word2Vec é usado para a aprendizagem de representações vector de palavras, chamado "word embeddings". Word2vec é um modelo preditivo particularmente computacional-eficaz para a aprendizagem de palavras de texto cru. Ele vem em dois sabores, o modelo Continuous Bag-of-Words (CBOW) e o modelo Skip-Gram (Capítulos 3.1 e 3.2 em Mikolov et al.) Usados em tandem, o SyntaxNet e Word2Vec permitem que os usuários gerem modelos de aprendizagem integrada a partir da entrada de língua natural. Auditoria Este curso é voltado para desenvolvedores e engenheiros que pretendem trabalhar com os modelos SyntaxNet e Word2Vec em seus gráficos TensorFlow. Após a conclusão deste curso, os delegados serão:
  • compreender TensorFlow’s estrutura e mecanismos de implantação
  • Ser capaz de realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
  • ser capaz de avaliar a qualidade do código, realizar o desligamento, monitoramento
  • Ser capaz de implementar produção avançada como modelos de treinamento, termos de inserção, gráficos de construção e logging
Leia mais...

Understanding Deep Neural Networks

 35 Horas
Este curso começa com o fornecimento de conhecimento conceitual em redes neurais e, geralmente, em algoritmo de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicativos). A parte 1 (40%) deste treinamento é mais focada 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. Parte 3 (40%) do treinamento seria extensivamente baseada no Tensorflow - API de 2ª geração da biblioteca de software de código aberto da Go ogle para Deep Learning . Os exemplos e handson seriam todos feitos no TensorFlow . Público Este curso é destinado a engenheiros que procuram usar o TensorFlow em seus projetos de Deep Learning Após a conclusão deste curso, os delegados:
  • ter um bom entendimento sobre redes neurais profundas (DNN), CNN e RNN
  • entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
  • ser capaz de executar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
  • ser capaz de avaliar a qualidade do código, executar depuração, monitoramento
  • ser capaz de implementar produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro
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Última Atualização:

Declaração de Clientes (15)

O Hunter é fabuloso, muito cativante, extremamente conhecedor e pessoal. Muito bem feito.

Rick Johnson - Laramie County Community College

Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview

Máquina Traduzida

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John McLemore - Motorola Solutions

Curso - Deep Learning for Telecom (with Python)

The trainer explained the content well and was engaging throughout. He stopped to ask questions and let us come to our own solutions in some practical sessions. He also tailored the course well for our needs.

Robert Baker

Curso - Deep Learning with TensorFlow 2.0

Tomasz really know the information well and the course was well paced.

Raju Krishnamurthy - Google

Curso - TensorFlow Extended (TFX)

Organization, adhering to the proposed agenda, the trainer's vast knowledge in this subject

Ali Kattan - TWPI

Curso - Natural Language Processing with TensorFlow

The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently

Fahad Malalla - Tatweer Petroleum

Curso - Applied AI from Scratch in Python

In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.

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Curso - Python for Advanced Machine Learning

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Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

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Curso - TensorFlow for Image Recognition

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Curso - Neural Network in R

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Sebastiaan Holman

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The global overview of deep learning.

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Curso - Advanced Deep Learning

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Curso - Introduction to Deep Learning

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Gudrun Bickelq

Curso - Introduction to the use of neural networks

It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.

Jonathan Blease

Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

Próximas Formações Provisórias

Introduction Deep Learning & Réseaux de neurones pour l’ingénieur

2025-05-26 09:30
21 Horas
Vitoria, Work Center Corporate - Alexandre Buaiz
$ 42100 (On-line)
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Matlab for Deep Learning

2025-06-09 09:30
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Vitoria, Work Center Corporate - Alexandre Buaiz
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AI-Driven Drug Discovery and Development

2025-06-23 09:30
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$ 30165 (On-line)
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Accelerating Deep Learning with FPGA and OpenVINO

2025-07-07 09:30
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$ 48730 (On-line)
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Introduction to Stable Diffusion for Text-to-Image Generation

2025-07-21 09:30
21 Horas
Vitoria, Work Center Corporate - Alexandre Buaiz
$ 30165 (On-line)
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