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Domain-Specific Fine-Tuning for Finance

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam obter habilidades práticas na personalização de modelos de IA para tarefas financeiras críticas. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Entenda os fundamentos do ajuste fino para aplicativos financeiros.
  • Aproveite os modelos pré-treinados para tarefas específicas de domínio em finanças.
  • Aplicar técnicas para deteção de fraude, avaliação de risco e geração de aconselhamento financeiro.
  • Garantir a conformidade com regulamentos financeiros como GDPR e SOX.
  • Implementar a segurança dos dados e práticas éticas de IA em aplicações financeiras.
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Troubleshooting Fine-Tuning Challenges

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam refinar suas habilidades no diagnóstico e solução de desafios de ajuste fino para modelos de aprendizado de máquina. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Diagnosticar problemas como overfitting, underfitting e desequilíbrio de dados.
  • Implementar estratégias para melhorar a convergência do modelo.
  • Otimizar pipelines de ajuste fino para melhor desempenho.
  • Depurar processos de treinamento usando ferramentas e técnicas práticas.
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Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam dominar técnicas para otimizar grandes modelos para um ajuste fino e econômico em cenários do mundo real. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os desafios do ajuste fino de grandes modelos.
  • Aplicar técnicas de treinamento distribuído a grandes modelos.
  • Aproveite a quantização do modelo e a poda para obter eficiência.
  • Otimizar a utilização de hardware para tarefas de ajuste fino.
  • Implantar modelos de ajuste fino de forma eficaz em ambientes de produção.
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Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aproveitar o poder da engenharia rápida e do aprendizado de poucos disparos para otimizar o desempenho do LLM para aplicativos do mundo real. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os princípios da engenharia de prompt e da aprendizagem de poucos disparos.
  • Projetar prompts eficazes para várias tarefas de PNL.
  • Aproveitar as técnicas de poucos disparos para adaptar LLMs com dados mínimos.
  • Otimizar o desempenho do LLM para aplicações práticas.
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Fine-Tuning Multimodal Models

 28 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam dominar o ajuste fino do modelo multimodal para soluções inovadoras de IA. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender a arquitetura de modelos multimodais como CLIP e Flamingo.
  • Prepare e pré-processe conjuntos de dados multimodais de forma eficaz.
  • Ajuste fino de modelos multimodais para tarefas específicas.
  • Otimizar modelos para aplicações e desempenho no mundo real.
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Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de IA de nível avançado, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores que desejam ajustar os modelos LLM DeepSeek para criar aplicativos de IA especializados adaptados a setores, domínios ou necessidades de negócios específicos. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender a arquitetura e os recursos dos modelos DeepSeek, incluindo DeepSeek -R1 e DeepSeek -V3.
  • Preparar conjuntos de dados e pré-processar dados para o ajuste fino.
  • Afinar o DeepSeek LLM para aplicações específicas do domínio.
  • Otimizar e implementar modelos ajustados de forma eficiente.
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Deploying Fine-Tuned Models in Production

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam implantar modelos ajustados de forma confiável e eficiente. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os desafios da implantação de modelos ajustados em produção.
  • Containerizar e implantar modelos usando ferramentas como Docker e Kubernetes.
  • Implementar monitoramento e registro para modelos implantados.
  • Otimizar modelos para latência e escalabilidade em cenários do mundo real.
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Advanced Techniques in Transfer Learning

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de aprendizado de máquina de nível avançado que desejam dominar técnicas de aprendizado de transferência de ponta e aplicá-las a problemas complexos do mundo real. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender conceitos e metodologias avançadas na aprendizagem por transferência.
  • Implementar técnicas de adaptação específicas do domínio para modelos pré-treinados.
  • Aplicar a aprendizagem contínua para gerenciar tarefas e conjuntos de dados em evolução.
  • Dominar o ajuste fino de várias tarefas para melhorar o desempenho do modelo em todas as tarefas.
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Introduction to Transfer Learning

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de aprendizado de máquina de nível iniciante a intermediário que desejam entender e aplicar técnicas de aprendizado de transferência para melhorar a eficiência e o desempenho em projetos de IA. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os principais conceitos e benefícios do aprendizado de transferência.
  • Explore modelos pré-treinados populares e seus aplicativos.
  • Realize o ajuste fino de modelos pré-treinados para tarefas personalizadas.
  • Aplicar o aprendizado de transferência para resolver problemas do mundo real em PNL e visão computacional.
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Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e profissionais de IA que desejam implementar estratégias de ajuste fino para grandes modelos sem a necessidade de recursos computacionais extensos. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os princípios da adaptação de baixo ranqueamento (LoRA).
  • Implementar LoRA para um ajuste fino eficiente de modelos grandes.
  • Otimizar o ajuste fino para ambientes com recursos limitados.
  • Avaliar e implementar modelos ajustados por LoRA para aplicações práticas.
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Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam personalizar modelos pré-treinados para tarefas e conjuntos de dados específicos. Ao final deste treinamento, 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.
  • Ajuste fino de grandes modelos de linguagem (LLMs) para tarefas de PNL.
  • Otimizar o desempenho do modelo e abordar desafios comuns.
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Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aprimorar seus projetos de PNL por meio do ajuste fino eficaz de modelos de linguagem pré-treinados. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Compreender os fundamentos do ajuste fino para tarefas de PNL.
  • Ajustar modelos pré-treinados, como GPT, BERT e T5, para aplicações específicas de PNL.
  • Otimizar os hiperparâmetros para melhorar o desempenho do modelo.
  • Avaliar e implementar modelos ajustados em cenários do mundo real.
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Próximas Formações Provisórias

Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)

2025-06-02 09:30
21 Horas
Online
$ 30165 (On-line)

Fine-Tuning Multimodal Models

2025-06-16 09:30
28 Horas
Online
$ 39713 (On-line)

Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

2025-06-30 09:30
14 Horas
Online
$ 20883 (On-line)

Troubleshooting Fine-Tuning Challenges

2025-07-14 09:30
14 Horas
Online
$ 20883 (On-line)

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