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.

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DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Rio de Janeiro (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de IA de nível avançado e cientistas de dados com experiência intermediária a avançada que desejam aprimorar o desempenho do modelo DeepSeek, minimizar a latência e implantar soluções de IA de forma eficiente usando práticas modernas MLOps. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Otimize os modelos DeepSeek para eficiência, precisão e escalabilidade.
  • Implementar as melhores práticas para MLOps e versionamento de modelo.
  • Implante modelos DeepSeek na nuvem e na infraestrutura local.
  • Monitorizar, manter e escalar soluções de IA de forma eficaz.
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Kubeflow

 35 Horas
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Rio de Janeiro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem usando o AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
  • Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
  • Executar pipelines de aprendizagem automática completos em diversas arquitecturas e ambientes de nuvem.
  • Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
  • Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
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Kubeflow Fundamentals

 28 Horas
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Rio de Janeiro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem.
  • Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
  • Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
  • Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
  • Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.
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Kubeflow on AWS

 28 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Rio de Janeiro (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning em um servidor AWS EC2. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários na AWS.
  • Use o EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes na AWS.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
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Kubeflow on Azure

 28 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Rio de Janeiro (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning na nuvem do Azure. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
  • Use o Serviço de Kubernetes do Azure (AKS) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
  • Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
  • Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
  • Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
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MLflow

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam ir além da construção de modelos de ML e otimizar o processo de criação, rastreamento e implantação de modelos de ML. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar MLflow e bibliotecas e estruturas de ML relacionadas.
  • Apreciar a importância da rastreabilidade, reprodutibilidade e implantação de um modelo de ML
  • Implantar modelos de ML em diferentes nuvens públicas, plataformas ou servidores locais.
  • Dimensionar o processo de implementação de ML para acomodar vários utilizadores que colaboram num projeto.
  • Criar um registo central para experimentar, reproduzir e implementar modelos de ML.
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MLOps: CI/CD for Machine Learning

 35 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Rio de Janeiro (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam avaliar as abordagens e ferramentas disponíveis hoje para tomar uma decisão inteligente sobre o caminho a seguir na adoção de MLOps em sua organização. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar vários frameworks e ferramentas MLOps.
  • Reunir o tipo certo de equipa com as competências adequadas para construir e suportar um sistema MLOps.
  • Preparar, validar e versionar dados para uso por modelos ML.
  • Compreender os componentes de um pipeline de ML e as ferramentas necessárias para o construir.
  • Experimentar diferentes estruturas e servidores de aprendizagem automática para implementação na produção.
  • Operacionalizar todo o processo Machine Learning para que seja reproduzível e passível de manutenção.
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MLOps for Azure Machine Learning

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de aprendizado de máquina que desejam usar Azure Machine Learning e Azure DevOps para facilitar as práticas MLOps. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Construir fluxos de trabalho reproduzíveis e modelos de aprendizado de máquina.
  • Gerenciar o ciclo de vida do aprendizado de máquina.
  • Acompanhe e relate o histórico da versão do modelo, ativos e muito mais.
  • Implantar modelos de aprendizado de máquina prontos para produção em qualquer lugar.
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Declaração de Clientes (2)

the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL

Curso - MLflow

I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM

Curso - Kubeflow

Próximas Formações Provisórias

MLOps for Azure Machine Learning

2025-05-19 09:30
14 Horas
Rio de Janeiro, Lagoa Rodrigo de Freitas - Humaita
$ 20883 (On-line)
$ 21283 (Sala de aula)

MLOps for Azure Machine Learning

2025-06-02 09:30
14 Horas
Rio de Janeiro - O2 Corporativo
$ 20883 (On-line)
$ 21343 (Sala de aula)

Kubeflow on Azure

2025-06-16 09:30
28 Horas
Rio de Janeiro - Candelária
$ 39713 (On-line)
$ 40513 (Sala de aula)

MLflow

2025-06-30 09:30
21 Horas
Rio de Janeiro, Lagoa Rodrigo de Freitas - Humaita
$ 30165 (On-line)
$ 30765 (Sala de aula)

MLflow

2025-07-14 09:30
21 Horas
Rio de Janeiro - O2 Corporativo
$ 30165 (On-line)
$ 30855 (Sala de aula)

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