Do básico ao design de plataforma
em hardware para ML
Três cursos com escopo distinto para profissionais em diferentes momentos da jornada com aceleradores Nvidia — é possível entrar em qualquer módulo ou percorrer a trilha completa.
Como os módulos foram estruturados
Cada módulo tem pré-requisitos declarados e um escopo definido — não tentamos cobrir tudo em um único curso. A progressão parte de leitura de especificações, passa por medição e profiling, e chega ao design das bases de uma plataforma ML completa.
O material base é assíncrono, com exemplos anotados e verificações de compreensão ao longo do caminho. Os módulos intermediário e avançado incluem laboratórios práticos com ferramentas reais. No programa avançado, há também sessões síncronas de revisão com mentores.
Antes de qualquer matrícula, fazemos uma conversa para confirmar o alinhamento entre o módulo e o perfil do participante. Isso vale para os três módulos.
Conversa inicial
Entendemos seu perfil, contexto e objetivo com o módulo antes de confirmar a matrícula.
Acesso ao material e exemplos
Material assíncrono com concept cards anotados, leituras e verificações de compreensão.
Laboratórios e discussão
Atividades práticas com ferramentas reais e sessões de discussão em grupo (módulos 2 e 3).
Revisão e capstone (avançado)
No programa sênior, o módulo encerra com um projeto final avaliado por mentor.
Hardware Literacy para ML
~4 semanas · Preço: R$ 600
Um curso introdutório para profissionais de ML que querem aprender a ler e interpretar especificações de aceleradores com mais confiança. O foco é desenvolver o raciocínio para associar modelos ao hardware adequado — com exemplos anotados de fichas técnicas reais e verificações de compreensão ao longo do material.
Voltado especialmente para cientistas de dados com pouca ou nenhuma experiência em hardware. Não exige conhecimento de programação de baixo nível nem de arquitetura de computadores — apenas familiaridade com o uso de modelos de ML.
O que o módulo cobre:
- Como ler fichas técnicas de GPUs Nvidia (H100, A100, RTX)
- Métricas relevantes: TFLOP/s, largura de banda de memória, capacidade VRAM
- Critérios para seleção de acelerador por tipo de modelo e tarefa
- Exemplos anotados com modelos de linguagem e visão
- Verificações de compreensão ao longo do material
Performance Engineering Track
~7 semanas · Preço: R$ 2.300
Um curso para praticantes que já entendem os fundamentos de hardware e querem ir além — medindo e melhorando como seus modelos utilizam os aceleradores disponíveis. O foco está em profiling real, comportamento de memória e throughput efetivo.
Indicado para quem tem pipelines rodando e quer identificar onde estão os gargalos. Inclui laboratórios com ferramentas do ecossistema Nvidia e sessões de discussão onde os participantes trazem seus próprios contextos.
O que o módulo cobre:
- Profiling com Nsight Systems — identificação de gargalos
- Comportamento de memória: transferências host-device, caching, fragmentação
- Throughput efetivo vs. pico teórico — como interpretar a diferença
- Laboratórios práticos com discussão orientada
- Estratégias de otimização para pipelines de treino e inferência
ML Platform Architecture Programme
~9 semanas + capstone · Preço: R$ 4.880
Um programa para engenheiros que estão assumindo — ou vão assumir — responsabilidade pela plataforma de ML da sua equipe ou organização. O foco está nas decisões de hardware e de workflow que formam a base de uma plataforma sustentável.
Estruturado com estudos de caso de plataformas reais, revisões individuais com mentores ao longo do programa e um projeto capstone avaliado ao final. Indicado para engenheiros sênior com experiência em ML que querem construir ou redesenhar infraestrutura de plataforma.
O que o módulo cobre:
- Arquitetura de hardware para plataformas de treino e inferência
- Design de workflows — orquestração, dados e artefatos
- Estudos de caso com análise de decisões de plataforma
- Revisões individuais com mentores durante o programa
- Projeto capstone com avaliação ao final
Qual módulo é mais adequado para você?
Use a tabela abaixo para se orientar — ou entre em contato para uma conversa direta.
| Recurso / Perfil | Hardware Literacy R$ 600 |
Performance Eng. R$ 2.300 |
ML Platform Arch. R$ 4.880 |
|---|---|---|---|
| Sem experiência em hardware | Ideal | Requer base | Requer base |
| Profiling e otimização de pipeline | — | Foco central | Abordado |
| Laboratórios com ferramentas reais | — | ||
| Design de plataforma ML | — | — | Foco central |
| Mentoria individual | — | — | |
| Projeto capstone avaliado | — | — |
Dúvidas sobre qual módulo escolher? Entre em contato — a conversa é sem compromisso.
Aplicados em todos os módulos
Privacidade dos participantes
Dados pessoais tratados em conformidade com a LGPD. Nenhuma informação compartilhada com terceiros fora dos contratos de plataforma.
Conteúdo revisado por ciclo
Cada turma passa por revisão do material para incorporar mudanças relevantes no ecossistema Nvidia antes de ser aberta.
Canal de dúvidas com a equipe
Participantes têm acesso a canal direto com os instrutores durante o módulo — não apenas documentação ou suporte automatizado.
Avaliação ao final de cada turma
Coletamos avaliações estruturadas dos participantes ao encerrar cada módulo e usamos o retorno para ajustes concretos.
Orientação antes da matrícula
Conversamos com cada candidato para confirmar o alinhamento entre o módulo e o momento atual do participante.
Mapa de pré-requisitos declarado
Cada módulo publica um mapa estático com o que se espera saber ao entrar e para onde o curso leva — sem surpresas no caminho.
Preços por módulo
Todos os valores incluem material, laboratórios e suporte. Sem taxas adicionais.
Hardware Literacy
R$ 600
~4 semanas
- Material assíncrono
- Concept cards anotados
- Verificações de compreensão
- Canal de dúvidas
Performance Engineering
R$ 2.300
~7 semanas
- Material assíncrono
- Laboratórios com ferramentas reais
- Sessões de discussão em grupo
- Canal de dúvidas com instrutores
ML Platform Architecture
R$ 4.880
~9 semanas + capstone
- Material assíncrono e estudos de caso
- Laboratórios práticos
- Mentoria individual durante o curso
- Projeto capstone com avaliação
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