Curso de 5G e Edge AI: Habilitando Aplicações com Ultra-Baixa Latência
5G e Edge AI estão transformando indústrias ao habilitar aplicações com latência ultra-baixa para tomada de decisões em tempo real e automação.
Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (online ou presencial), é direcionado a profissionais intermediários de telecomunicações, engenheiros de IA e especialistas em IoT que desejam explorar como as redes 5G aceleram aplicações de Edge AI.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos da tecnologia 5G e seu impacto na 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 desempenho eficiente em dispositivos de borda.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação pratica em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Programa do Curso
Introdução ao 5G e Edge AI
- Visão geral de redes 5G e computação em edge
- Principais diferenças entre 4G e 5G para aplicações de IA
- Desafios e oportunidades na IA com ultra-baixa latência
Arquitetura do 5G e Computação em Edge
- Entendendo o slicing de redes 5G para cargas de trabalho de IA
- Papel da Computação Multi-Access Edge (MEC)
- Estratégias de implantação de AI em edge em ambientes de telecomunicações
Implantação de Modelos de IA em Dispositivos de Edge com 5G
- Utilizando TensorFlow Lite e OpenVINO para IA em edge
- Otimização de modelos de IA para processamento em tempo real
- Estudo de caso: análise de vídeo com IA sobre 5G
Aplicações com Ultra-baixa Latência Habilitadas pelo 5G
- Veículos autônomos e transporte inteligente
- Manutenção preditiva baseada em IA em ambientes industriais
- Aplicações na saúde: diagnóstico remoto e monitoramento
Segurança e Confiabilidade nos Sistemas de 5G Edge AI
- Desafios de privacidade de dados e cibersegurança na IA do 5G
- Garantindo a robustez dos modelos de IA em aplicações em tempo real
- Conformidade regulatória para soluções de telecomunicações baseadas em IA
Tendências Futuras no 5G e Edge AI
- Avanços no 6G e na rede impulsionada por IA
- Integração de aprendizagem federada com a IA do 5G
- Aplicações de próxima geração em cidades inteligentes e IoT
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão básica da arquitetura de redes 5G
- Familiaridade com conceitos de IA e aprendizado de máquina
- Experiência com computação edge e aplicações IoT
Público-alvo
- Profissionais de telecomunicações
- Engenheiros de IA
- Especialistas em IoT
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Explore técnicas avançadas no desenvolvimento e otimização do modelo Edge AI.
- Implementar estratégias de ponta para implantar modelos de IA em dispositivos de borda.
- Utilize ferramentas e estruturas especializadas para aplicativos avançados de Edge AI.
- Otimizar o desempenho e a eficiência das soluções de IA do Edge.
- Explorar casos de uso inovadores e tendências emergentes na IA de borda.
- Abordar considerações éticas e de segurança avançadas em implantações de Edge AI.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os princípios da Edge AI e seus benefícios.
- Configure e configure o ambiente de computação de borda.
- Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implantação de borda.
- Implementar soluções práticas de IA em dispositivos de borda.
- Avaliar e melhorar o desempenho de modelos implantados na borda.
- Abordar considerações éticas e de segurança em aplicações de IA de ponta.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender o papel e os benefícios da Edge AI em sistemas autónomos.
- Desenvolver e implantar modelos de IA para processamento em tempo real em dispositivos de borda.
- Implementar soluções Edge AI em veículos autónomos, drones e robótica.
- Projetar e otimizar sistemas de controle usando Edge AI.
- Abordar considerações éticas e regulamentares em aplicações autónomas de IA.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos fundamentais do Edge AI.
- Configurar e configurar ambientes Edge AI.
- Desenvolva, treine e otimize os modelos do Edge AI.
- Implantar e gerenciar aplicativos do Edge AI.
- Integrar o Edge AI aos sistemas e fluxos de trabalho existentes.
- Abordar considerações éticas e práticas recomendadas na implementação da Edge AI.
Edge AI para Serviços Financeiros
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda o papel da Edge AI nos serviços financeiros.
- Implemente sistemas de deteção de fraude usando o Edge AI.
- Melhore o atendimento ao cliente por meio de soluções orientadas por IA.
- Aplique o Edge AI para gerenciamento de riscos e tomada de decisões.
- Implantar e gerenciar soluções Edge AI em ambientes financeiros.
Edge AI para a Saúde
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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.
Edge AI na Automação Industrial
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros industriais de nível intermediário, profissionais de manufatura e desenvolvedores de IA que desejam implementar soluções Edge AI em automação industrial.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda o papel da Edge AI na automação industrial.
- Implementar soluções de manutenção preditiva usando o Edge AI.
- Aplique técnicas de IA para controle de qualidade nos processos de fabricação.
- Otimize os processos industriais usando o Edge AI.
- Implantar e gerenciar soluções Edge AI em ambientes industriais.
AI de borda para aplicações IoT
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os fundamentos do Edge AI e sua aplicação na IoT.
- Configurar e configurar ambientes Edge AI para dispositivos IoT.
- Desenvolva e implante modelos de IA em dispositivos de borda para aplicativos IoT.
- Implementar o processamento de dados em tempo real e a tomada de decisões em sistemas IoT.
- Integrar a Edge AI com vários protocolos e plataformas IoT.
- Abordar considerações éticas e melhores práticas em Edge AI para IoT.
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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.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda o papel da Edge AI em infraestruturas de cidades inteligentes.
- Implemente soluções Edge AI para gerenciamento e vigilância de tráfego.
- Otimize os recursos urbanos usando as tecnologias Edge AI.
- Integrar a Edge AI com os sistemas de cidades inteligentes existentes.
- Abordar considerações éticas e regulamentares em implantações de cidades inteligentes.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os fundamentos do TensorFlow Lite e seu papel no Edge AI.
- Desenvolver e otimizar modelos de IA usando TensorFlow Lite.
- Implantar modelos TensorFlow Lite em vários dispositivos de borda.
- Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
- Implementar aplicativos práticos de IA de borda usando o TensorFlow Lite.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos básicos e a arquitetura do Edge AI.
- Configurar e configurar ambientes Edge AI.
- Desenvolva e implante aplicativos simples do Edge AI.
- Identifique e compreenda os casos de uso e os benefícios do Edge AI.
AI de Baixa Potência: Otimizando AI de borda para dispositivos eficientes energeticamente
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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.
Otimizando Modelos de IA para Dispositivos de borda
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de IA de nível intermediário, engenheiros de aprendizado de máquina e arquitetos de sistema que desejam otimizar modelos de IA para implantação de borda.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os desafios e os requisitos da implantação de modelos de IA em dispositivos de borda.
- Aplique técnicas de compressão de modelo para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos de IA.
- Utilize métodos de quantização para melhorar a eficiência do modelo no hardware de borda.
- Implementar a poda e outras técnicas de otimização para melhorar o desempenho do modelo.
- Implementar modelos de IA optimizados em vários dispositivos de ponta.
Segurança e Privacidade em IA de Bordada
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de segurança cibernética de nível intermediário, administradores de sistema e pesquisadores de ética de IA que desejam proteger e implantar eticamente as soluções Edge AI.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os desafios de segurança e privacidade no Edge AI.
- Implemente as melhores práticas para proteger dispositivos e dados de borda.
- Desenvolver estratégias para mitigar os riscos de segurança nas implantações do Edge AI.
- Abordar considerações éticas e garantir a conformidade com os regulamentos.
- Realizar avaliações e auditorias de segurança para aplicativos Edge AI.