Cursos de Edge AI em Faro

Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor em Faro (online ou presencial), é direcionado a pesquisadores avançados de IA, cientistas de dados e especialistas em segurança que desejam implementar técnicas de aprendizado federado para o treinamento de modelos de IA em múltiplos dispositivos de borda, mantendo a privacidade dos dados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e benefícios do aprendizado federado na IA de borda.
• Implementar modelos de aprendizado federado usando TensorFlow Federated e PyTorch.
• Otimizar o treinamento de IA em dispositivos de borda distribuídos.
• Lidar com desafios de privacidade e segurança de dados no aprendizado federado.
• Implementar e monitorar sistemas de aprendizado federado em aplicações do mundo real.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Faro (online ou presencial), é direcionada a profissionais de agritech nível iniciante a intermediário, especialistas em IoT e engenheiros de IA que desejam desenvolver e implementar soluções de Edge AI para agricultura inteligente.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Edge AI na agricultura de precisão.
• Implementar sistemas de monitoramento de culturas e pecuária impulsionados por IA.
• Desenvolver soluções automatizadas de irrigação e sensores ambientais.
• Otimizar a eficiência agrícola usando análises em tempo real com Edge AI.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Faro (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível avançado de segurança cibernética, engenheiros de IA e desenvolvedores IoT que desejam implementar medidas de segurança robustas e estratégias de resiliência para sistemas Edge AI.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender riscos e vulnerabilidades de segurança nas implantações de Edge AI.
• Implementar técnicas de criptografia e autenticação para proteção de dados.
• Projetar arquiteturas resilientes de Edge AI que possam resistir a ameaças cibernéticas.
• Aplicar estratégias seguras de implantação de modelos de IA em ambientes de borda.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Faro (online ou presencial), é direcionada a tecnólogos de varejo, desenvolvedores de IA e analistas de negócios de nível iniciante a intermediário que desejam aplicar soluções de Edge AI para sistemas de checkout inteligentes, gerenciamento de estoque e engajamento personalizado do cliente.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender como a IA de borda (Edge AI) melhora as operações de varejo e a experiência do cliente.
• Implementar sistemas inteligentes de checkout e pagamento sem caixa utilizando IA.
• Otimizar o gerenciamento de estoque com rastreamento em tempo real e análise de dados.
• Utilizar visão computacional e IA para experiências personalizadas no varejo.

Esta formação ao vivo e instruída em Faro (online ou presencial) é direcionada a profissionais de telecomunicações de nível intermediário, engenheiros de IA e especialistas em IoT que desejam explorar como as redes 5G aceleram aplicativos de Edge AI.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da tecnologia 5G e seu impacto na IA de borda (Edge AI).
• Implementar modelos de IA otimizados para aplicações de baixa latência em ambientes 5G.
• Implementar sistemas de tomada de decisões em tempo real usando Edge AI e conectividade 5G.
• Otimizar cargas de trabalho de IA para um desempenho eficiente nos dispositivos de borda.

Esta formação presencial (online ou in loco) é dirigida a desenvolvedores de IA embarcada de nível intermediário e especialistas em computação de borda que desejam ajustar e otimizar modelos leves de AI para implantação em dispositivos com recursos limitados.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Selecionar e adaptar modelos pré-treinados adequados para implantação na borda.
• Aplicar quantização, poda e outras técnicas de compactação para reduzir o tamanho do modelo e a latência.
• Afinar modelos usando aprendizado por transferência para desempenho específico da tarefa.
• Implantar modelos otimizados em plataformas de hardware reais na borda.

Esta formação ao vivo e orientada por instrutor em Faro (online ou presencial) é direcionada a engenheiros de visão computacional, desenvolvedores de IA e profissionais de IoT de nível intermediário a avançado que desejam implementar e otimizar modelos de visão computacional para processamento em tempo real em dispositivos de borda.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da Edge AI e suas aplicações na visão computacional.
• Deployar modelos otimizados de aprendizado profundo em dispositivos de borda para análise de imagem e vídeo em tempo real.
• Usar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO e NVIDIA Jetson SDK para deploy de modelos.
• Otimizar modelos de IA para desempenho, eficiência energética e inferência com baixa latência.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Faro (online ou presencial) é direcionado a engenheiros de sistemas embarcados, desenvolvedores IoT e pesquisadores de IA que desejam implementar técnicas TinyML para aplicações de IA em hardware eficiente energeticamente.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos de TinyML e IA nas bordas.
• Deploy modelos leves de AI em microcontroladores.
• Otimizar a inferência AI para baixo consumo de energia.
• Integrar TinyML com aplicações IoT do mundo real.

Esta formação ao vivo e liderada por um instrutor em Faro (online ou presencial) é direcionada a engenheiros de robótica, desenvolvedores de IA e especialistas em automação de nível intermediário a avançado que desejam implementar IA de borda para aplicações robóticas.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da IA de borda em sistemas autônomos.
• Deploy AI models on edge devices for real-time robotics.
• Otimizar o desempenho da IA para tomada de decisão com baixa latência.
• Integrar visão computacional e fusão de sensores para autonomia robótica.

Este treinamento ao vivo e liderado por um instrutor em Faro (online ou presencial) é direcionado a engenheiros de IA avançados, desenvolvedores embarcados e engenheiros de hardware que desejam implementar modelos de IA em dispositivos de baixo consumo energético.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios de executar IA em dispositivos eficientes energeticamente.
• Otimizar redes neurais para inferência de baixo consumo energético.
• Utilizar técnicas de quantização, poda e compressão de modelos.
• Deploy de modelos de IA em hardware edge com uso mínimo de energia.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Faro (online ou presencial), é direcionada a desenvolvedores de IA intermediários, engenheiros embarcados e engenheiros robóticos que desejam otimizar e implantar modelos de IA nos plataformas NVIDIA Jetson para aplicações em borda.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da IA em borda e hardware NVIDIA Jetson.
• Otimizar modelos de IA para implantação em dispositivos de borda.
• Utilizar o TensorRT para acelerar a inferência de aprendizado profundo.
• Implantar modelos de IA usando JetPack SDK e ONNX Runtime.

Esta formação presencial ou online em Faro é direcionada para desenvolvedores de IA intermediários, engenheiros de aprendizado de máquina e arquitetos de sistemas que desejam otimizar modelos de IA para implantação no edge.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios e requisitos da implantação de modelos de IA em dispositivos edge.
• Aplicar técnicas de compressão de modelo para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos de IA.
• Utilizar métodos de quantização para melhorar a eficiência do modelo no hardware edge.
• Implementar técnicas como poda e outras otimizações para melhorar o desempenho do modelo.
• Implantar modelos de IA otimizados em diferentes dispositivos edge.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial) em Faro, é direcionado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e entusiastas da tecnologia que desejam adquirir habilidades práticas para implantar modelos de IA em dispositivos de borda para diversas aplicações.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da IA na Borda e seus benefícios.
• Configurar e configurar o ambiente de computação em borda.
• Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implantação em borda.
• Implementar soluções práticas de IA em dispositivos de borda.
• Avaliar e melhorar o desempenho dos modelos implantados na borda.
• Abordar considerações éticas e de segurança nas aplicações de IA na Borda.

Esta formação presencial ou online em Faro é direcionada a profissionais de nível intermediário de finanças, desenvolvedores de fintech e especialistas em IA que desejam implementar soluções de Edge AI nos serviços financeiros.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Edge AI nos serviços financeiros.
• Implementar sistemas de detecção de fraudes usando Edge AI.
• Melhorar o atendimento ao cliente por meio de soluções impulsionadas pela IA.
• Aplicar Edge AI para gerenciamento de riscos e tomada de decisões.
• Deploy e gestão de soluções de Edge AI em ambientes financeiros.

Este treinamento ao vivo e orientado por instrutor em Faro (online ou presencial) é direcionado a engenheiros industriais intermediários, profissionais da manufatura e desenvolvedores de IA que desejam implementar soluções de Edge AI na automação industrial.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender o papel da Edge AI na automação industrial.
• Implementar soluções de manutenção preditiva usando Edge AI.
• Aplicar técnicas de IA para controle de qualidade em processos de fabricação.
• Otimizar processos industriais usando Edge AI.
• Deploy e gerenciar soluções de Edge AI em ambientes industriais.

Edge AI é a implantação de modelos de inteligência artificial diretamente em dispositivos e máquinas na borda da rede, permitindo tomada de decisão em tempo real com latência mínima.

Este treinamento presencial (online ou no local) é direcionado a profissionais avançados de sistemas embarcados e IoT que desejam implantar sistemas de lógica e controle alimentados por IA em ambientes industriais onde velocidade, confiabilidade e operação offline são cruciais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e os benefícios dos sistemas de IA na borda.
• Construir e otimizar modelos de IA para implantação em dispositivos embarcados.
• Usar ferramentas como TensorFlow Lite e OpenVINO para inferência com baixa latência.
• Integrar inteligência na borda com sensores, atuadores e protocolos industriais.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Esta formação presencial ou online em Faro é direcionada a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e praticantes de IA que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicações de AI na borda (Edge AI).

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TensorFlow Lite e seu papel na Edge AI.
• Desenvolver e otimizar modelos de IA usando o TensorFlow Lite.
• Deployar modelos TensorFlow Lite em diversos dispositivos de borda.
• Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
• Implementar aplicações práticas de Edge AI usando o TensorFlow Lite.

Esta formação presencial ou online em Faro é direcionada a planejadores urbanos, engenheiros civis e gerentes de projetos de cidades inteligentes intermediários que desejam aproveitar a Edge AI para iniciativas de cidades inteligentes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da Edge AI nas infraestruturas de cidades inteligentes.
• Implementar soluções de Edge AI para gerenciamento de tráfego e vigilância.
• Otimizar recursos urbanos usando tecnologias de Edge AI.
• Integrar Edge AI com sistemas existentes de cidades inteligentes.
• Abordar considerações éticas e regulatórias nas implantações de cidades inteligentes.

Este treinamento ao vivo (presencial ou online) é liderado por um instrutor e direcionado a profissionais de nível intermediário em cibersegurança, administradores de sistemas e pesquisadores em ética da IA que desejam garantir segurança e deploy ético de soluções Edge AI.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios de segurança e privacidade na Edge AI.
• Implementar práticas recomendadas para garantir a segurança de dispositivos de borda e dados.
• Desenvolver estratégias para mitigar riscos de segurança em deploy de Edge AI.
• Lidar com considerações éticas e assegurar conformidade com regulamentos.
• Realizar avaliações e auditorias de segurança para aplicações Edge AI.

Este treinamento ao vivo (presencial ou online) é dirigido a engenheiros de robótica intermediários, desenvolvedores de veículos autônomos e pesquisadores em IA que desejam aproveitar a Edge AI para soluções inovadoras de sistemas autônomos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel e benefícios da Edge AI em sistemas autônomos.
• Desenvolver e implantar modelos de IA para processamento em tempo real em dispositivos de borda.
• Implementar soluções de Edge AI em veículos autônomos, drones e robótica.
• Projetar e otimizar sistemas de controle usando Edge AI.
• Tratar considerações éticas e regulatórias nas aplicações de IA autônoma.

Esta formação ao vivo, liderada por um instrutor, em Faro (online ou presencial), é direcionada a profissionais de saúde intermediários, engenheiros biomédicos e desenvolvedores de IA que desejam utilizar Edge AI para soluções inovadoras em saúde.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel e os benefícios da Edge AI na área da saúde.
• Desenvolver e implementar modelos de IA em dispositivos edge para aplicações em saúde.
• Implementar soluções de Edge AI em dispositivos wearables e ferramentas diagnósticas.
• Projetar e implantar sistemas de monitoramento de pacientes usando Edge AI.
• Abordar questões éticas e regulatórias nas aplicações de IA na saúde.

O Edge AI permite que modelos de inteligência artificial rodem diretamente em dispositivos embarcados ou com recursos limitados, reduzindo a latência e o consumo de energia enquanto aumenta a autonomia e a privacidade nos sistemas robóticos.

Esta formação conduzida por instrutor (online ou presencial) é voltada para desenvolvedores embarcados e engenheiros robóticos de nível intermediário que desejam implementar técnicas de inferência e otimização de aprendizado de máquina diretamente em hardware robótico usando TinyML e frameworks de Edge AI.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e da Edge AI para robótica.
• Converter e implantar modelos de IA para inferência no dispositivo.
• Otимizar modelos em termos de velocidade, tamanho e eficiência energética.
• Integrar sistemas de Edge AI nas arquiteturas de controle robótico.
• Avaliar o desempenho e a precisão em cenários do mundo real.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Prática hands-on usando ferramentas TinyML e Edge AI.
• Exercícios práticos em plataformas de hardware embarcado e robótico.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Esta formação ao vivo, liderada por um instrutor (online ou presencial), está direcionada a praticantes avançados de IA, pesquisadores e desenvolvedores que desejam dominar as últimas inovações em IA nas bordas, otimizar seus modelos de IA para implantação na borda e explorar aplicações especializadas em várias indústrias.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Explorar técnicas avançadas no desenvolvimento e otimização de modelos de IA nas bordas.
• Implementar estratégias inovadoras para implantar modelos de IA em dispositivos na borda.
• Utilizar ferramentas e frameworks especializados para aplicações avançadas de IA nas bordas.
• Otimizar o desempenho e eficiência das soluções de IA nas bordas.
• Explorar casos de uso inovadores e tendências emergentes em IA nas bordas.
• Lidar com considerações éticas avançadas e segurança na implantação de IA nas bordas.

A ferramenta Ascend CANN da Huawei habilita inferência de IA poderosa em dispositivos de borda, como o Ascend 310. CANN fornece ferramentas essenciais para compilar, otimizar e implantar modelos onde o processamento e a memória são limitados.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é direcionado a desenvolvedores de IA intermediários e integradores que desejam implantar e otimizar modelos em dispositivos de borda Ascend usando o conjunto de ferramentas CANN.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Preparar e converter modelos de IA para o Ascend 310 utilizando as ferramentas CANN.
• Construir pipelines leves de inferência usando MindSpore Lite e AscendCL.
• Otimizar o desempenho do modelo em ambientes com recursos computacionais e de memória limitados.
• Implantar e monitorar aplicativos de IA em casos reais de uso na borda.

Formato do Curso

• Aula interativa e demonstração.
• Trabalho prático com modelos específicos da borda e cenários.
• Exemplos de implantação ao vivo em hardware virtual ou físico da borda.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

Esta formação presencial (online ou no local) é direcionada a desenvolvedores de nível intermediário, arquitetos de sistemas e profissionais da indústria que desejam utilizar Edge AI para melhorar aplicações IoT com capacidades de processamento e análise inteligentes de dados.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do Edge AI e sua aplicação em IoT.
• Configurar e instalar ambientes de Edge AI para dispositivos IoT.
• Desenvolver e implantar modelos de IA em dispositivos de borda para aplicações IoT.
• Implementar processamento de dados em tempo real e tomada de decisões em sistemas IoT.
• Integrar Edge AI com diversos protocolos e plataformas de IoT.
• Abordar considerações éticas e melhores práticas no uso do Edge AI para IoT.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de IoT de nível intermediário, engenheiros incorporados e profissionais de IA que desejam implementar TinyML para manutenção preditiva, deteção de anomalias e aplicativos de sensores inteligentes.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e suas aplicações na IoT.
• Configure um ambiente de desenvolvimento TinyML para projetos de IoT.
• Desenvolver e implantar modelos ML em microcontroladores de baixa potência.
• Implementar manutenção preditiva e deteção de anomalias usando TinyML.
• Otimizar os modelos TinyML para uma utilização eficiente da energia e da memória.

Esta formação presencial (online ou presencial) em Faro, é direcionada a desenvolvedores e profissionais de TI intermediários que desejam adquirir uma compreensão abrangente do Edge AI, desde conceitos até a implementação prática, incluindo configuração e implantação.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais do Edge AI.
• Configurar e configurar ambientes de Edge AI.
• Desenvolver, treinar e otimizar modelos de Edge AI.
• Implantar e gerenciar aplicações de Edge AI.
• Integrar Edge AI com sistemas e fluxos de trabalho existentes.
• Tratar considerações éticas e melhores práticas na implementação do Edge AI.

Esta formação ao vivo, liderada por um instrutor, em Faro (online ou presencial) é direcionada a engenheiros de sistemas embarcados e desenvolvedores de IA de nível intermediário que desejam implantar modelos de aprendizado de máquina em microcontroladores usando TensorFlow Lite e Edge Impulse.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e seus benefícios para aplicações de IA na borda.
• Configurar um ambiente de desenvolvimento para projetos TinyML.
• Treinar, otimizar e implantar modelos de IA em microcontroladores de baixo consumo de energia.
• Usar TensorFlow Lite e Edge Impulse para implementar aplicações reais de TinyML.
• Otimizar modelos de IA para eficiência energética e restrições de memória.

As unidades MLU da Cambricon (Machine Learning) são chips especializados de IA otimizados para inferência e treinamento em cenários de borda e datacenter.

Este treinamento ao vivo, conduzido por um instrutor (online ou presencial), é direcionado a desenvolvedores intermediários que desejam construir e implantar modelos de IA usando o framework BANGPy e o SDK Neuware na hardware MLU da Cambricon.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e configurar os ambientes de desenvolvimento do BANGPy e Neuware.
• Desenvolver e otimizar modelos baseados em Python e C++ para as unidades MLU da Cambricon.
• Implantar modelos em dispositivos de borda e data center que executam o tempo de execução Neuware.
• Integrar fluxos de trabalho de ML com recursos de aceleração específicos do MLU.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Uso prático do BANGPy e Neuware para desenvolvimento e implantação.
• Exercícios guiados focados em otimização, integração e teste.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado baseado no modelo do dispositivo Cambricon ou caso de uso específico, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial) em Faro, é direcionado a desenvolvedores e profissionais de TI com nível iniciante que desejam entender os fundamentos da Edge AI e suas aplicações introdutórias.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos básicos e a arquitetura da Edge AI.
• Configurar ambientes de Edge AI.
• Desenvolver e implantar aplicações simples de Edge AI.
• Identificar e compreender os casos de uso e benefícios da Edge AI.