Cursos de TinyML em Almada

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Almada (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Almada (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 ao vivo, liderada por um instrutor, em Almada (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.

Esta formação ao vivo (online ou presencial) em Almada está direcionada a engenheiros e cientistas de dados iniciantes que desejam compreender os fundamentos do TinyML, explorar suas aplicações e implantar modelos de IA em microcontroladores.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e sua importância.
• Implantar modelos leves de IA em microcontroladores e dispositivos de borda.
• Otimizar e ajustar modelos de aprendizado de máquina para baixo consumo de energia.
• Aplicar TinyML para aplicações do mundo real como reconhecimento de gestos, detecção de anomalias e processamento de áudio.