Curso de 5G e IoT

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de telecomunicações, engenheiros de IA e especialistas em IoT de nível intermédio que desejem explorar como as redes 5G aceleram as aplicações de Edge AI.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da tecnologia 5G e o seu impacto na Edge AI.
• Implantar modelos de IA otimizados para aplicações de baixa latência em ambientes 5G.
• Implementar sistemas de tomada de decisão em tempo real utilizando Edge AI e conectividade 5G.
• Otimizar cargas de trabalho de IA para um desempenho eficiente em dispositivos edge.

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermédio que desejam compreender e avaliar o comportamento, o âmbito e a implementação de redes 5G em ambientes técnicos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Analisar o comportamento das redes 5G em ambientes clusterizados.
• Compreender o ambiente de RF específico da tecnologia 5G.
• Avaliar casos reais de implementação de 5G em outros países.
• Avaliar as capacidades e limitações de cobertura 5G.
• Interpretar e analisar parâmetros de qualidade de rede 5G a nível técnico.

Esta formação ao vivo, conduzida por formador, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de telecomunicações de nível intermédio que desejam compreender todo o ciclo de vida da rede 5G, desde a arquitetura e o design até à implementação, operações e segurança.

Esta formação ao vivo, orientada por instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de TI e gestores de negócio de nível intermédio que desejam compreender o potencial do IoT e da computação em borda para habilitar a eficiência, o processamento em tempo real e a inovação em diversos setores.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios do IoT e da computação em borda e o seu papel na transformação digital.
• Identificar casos de uso do IoT e da computação em borda nos setores da manufatura, logística e energia.
• Distinguir as arquiteturas de computação em borda e na nuvem, bem como os respetivos cenários de implementação.
• Implementar soluções de computação em borda para manutenção preditiva e tomada de decisão em tempo real.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de nível intermédio, arquitetos de sistemas e profissionais da indústria que pretendam aproveitar a IA de Borda para melhorar as aplicações IoT com capacidades inteligentes de processamento de dados e análise.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os fundamentos da IA de Borda e a sua aplicação no âmbito do IoT.
• Configurar e preparar ambientes de IA de Borda para dispositivos IoT.
• Desenvolver e implantar modelos de IA em dispositivos de borda para aplicações IoT.
• Implementar o processamento de dados e a tomada de decisões em tempo real em sistemas IoT.
• Integrar a IA de Borda com vários protocolos e plataformas IoT.
• Abordar as considerações éticas e as melhores práticas da IA de Borda no contexto do IoT.

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais intermédios que pretendam aplicar a Aprendizagem Federada para otimizar soluções de IoT e computação na edge.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e benefícios da Aprendizagem Federada em IoT e computação na edge.
• Implementar modelos de Aprendizagem Federada em dispositivos IoT para processamento descentralizado de IA.
• Reduzir a latência e melhorar a tomada de decisão em tempo real em ambientes de computação na edge.
• Abordar os desafios relacionados com a privacidade dos dados e as restrições de rede em sistemas IoT.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutores, em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores IoT de nível avançado e entusiastas de casas inteligentes que desejam automatizar processos IoT e criar soluções inovadoras utilizando o n8n.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Definir e configurar o n8n para a automação de fluxos de trabalho IoT.
• Integrar dispositivos e plataformas IoT utilizando nós e conectores do n8n.
• Implementar fluxos de trabalho personalizados para automatizar tarefas e processos IoT.
• Utilizar protocolos IoT como MQTT e APIs REST dentro dos fluxos de trabalho do n8n.
• Monitorizar, diagnosticar e otimizar fluxos de trabalho de automação IoT.

Formação ao vivo orientada por instrutor em Portugal, onde os participantes aprenderão a maximizar o desempenho do Nginx, ao configurá-lo, defini-lo, monitorizá-lo e diagnosticar problemas para tratar diversos tipos de tráfego HTTP/TCP. Os tópicos abrangidos incluem a configuração dos parâmetros mais importantes no Nginx, no sistema operativo e numa máquina virtual, para extrair o máximo valor do Nginx.

Esta formação ao vivo, com instrutor (online ou presencial), destina-se a engenheiros de telecomunicações e profissionais de campo de nível iniciante e intermédio que pretendam utilizar metodologias estruturadas de implantação e boas práticas do setor para instalar, supervisionar, integrar e gerir com sucesso redes sem fios multivendor, da 2G à 5G, em ambientes de operadores e empresariais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar sistemas BTS multivendor (Huawei, ZTE, Ericsson) da 2G à 5G.
• Supervisionar atividades de implantação de sítios e coordenar equipas de RF, transmissão, energia, civil e rede de núcleo durante a integração.
• Preparar sítios de telecomunicações para o ATP (Procedimento de Teste de Aceitação) e gerir os processos de transferência para o operador.
• Monitorizar KPIs sem fios e gerir operações de rede baseadas em clusters e regiões dentro de estruturas de reporte comercial e técnico.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores IoT de nível intermédio, engenheiros de sistemas embebidos e profissionais de IA que pretendam implementar TinyML para manutenção preditiva, deteção de anomalias e aplicações de sensores inteligentes.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TinyML e as suas aplicações no IoT.
• Configurar um ambiente de desenvolvimento TinyML para projetos IoT.
• Desenvolver e implementar modelos de ML em microcontroladores de baixo consumo.
• Implementar manutenção preditiva e deteção de anomalias utilizando TinyML.
• Otimizar modelos TinyML para um uso eficiente de energia e memória.